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海底沉积物保真采样技术研究进展
秦华伟,陈鹰,顾临怡,李世伦,陶军,耿雪樵
热带海洋学报 , 2009,
Abstract: ?海底沉积物保真采样对于诸多海洋科学研究非常重要,各种研究目标的实现与沉积物样品的原位信息密切相关。本文论述了海底沉积物保真采样的目的和意义,提出了保真采样的定义,介绍了保真采样器的发展现状。论文重点讨论了保真采样器在采样过程中所涉及的共性关键技术。在此基础上,介绍了我国重力活塞式天然气水合物保真采样器的研究进展。最后,提出了关于发展我国保真采样技术的如下几点设想:1)重视沉积物低扰动技术研究,为相关海洋科学研究提供样品层次清晰、物质成分完备的沉积物样品。2)与hyacinth计划类似,为适应不同海底地质条件,开发系列保真采样器。对松软的非岩性沉积物(从软泥、沙到砂砾)采样时,可采用重力驱动或震动冲击驱动保真采样装置;对硬质岩化的沉积物采样时,可采用回转式保真采样装置。3)重点开展沉积物样品无压降转移技术。实现实验室内的保真分析、存储和小段样品获取,开展原位压力条件下沉积物样品的地球物理学测试、地球化学、微生物、和石油物理学等研究分析。4)开展长柱状沉积物保真采样技术研究,为我国天然气水合物研究提供技术保障。
重力活塞取样过程中某些问题的分析及其对策
宋欢龄
海洋科学 , 1993,
Abstract: 目前,国内外采用的重力活塞取样器,吊装完成后的状态如图1所示。如果从失衡定高杆挂钩到取样钻头的长度为L_1,失衡定高杆的长度为L_2,假定铅球触底后失衡定高杆倾斜60°重力活塞取样器主体脱钩,要求取样管自由下落高程h=3m,利用达到速度的冲击能取样,铅球链条的长度应为L_3。
向量小波子空间上的采样定理
孙文昌,周性伟
科学通报 , 1999,
Abstract: 考虑多个基函数的情形,建立了向量小波子空间上的采样定理。
基于随机采样的运动规划综述
唐华斌,王 磊,孙增圻
控制与决策 , 2005,
Abstract: 综述了基于随机采样的运动规划方法.首先介绍了基于随机采样的运动规划的发展历程和几种典型方法;然后分析了这一类规划方法的重要性质及目前仍然存在的问题;最后展望了基于随机采样的运动规划的应用前景.
向量小波子空间上的采样定理
孙文昌,周性伟
科学通报 , 1999,
Abstract: 考虑多个基函数的情形,建立了向量小波子空间上的采样定理.
不同采样设计评估鱼类群落效果比较
赵静,章守宇,**,林军,周曦杰
应用生态学报 , 2014,
Abstract: 鱼类群落生态学研究结果的准确性很大程度上依赖于采样设计的合理性和准确性,正确的采样调查设计不仅可以降低调查成本,其结果也对渔业资源的评估或者管理起到相当重要的作用.本文利用计算机模拟定点采样、简单随机采样和分层采样,比较了3种采样设计的采样效果、相对误差及相对偏差.结果表明:定点采样设计的采样效果(采样效果平均值为3.37)要弱于简单随机采样和分层随机采样(采样效果平均值为0.961).3种采样设计中,分层采样设计在鱼类群落丰富度评估时表现最好,其采样效果、相对误差和相对偏差表现最佳.随着采样数的增加,分层采样设计的采样效果有所下降,但其采样精度提高.??
高精度微机交流采样技术及其应用
黄福祥,唐涛
电力系统自动化 , 1997,
Abstract: 首先分析了提高微机交流采样精度的方法,提出了一种实用高精度交流采样方法,进而介绍当前一种较为先进的微机交流采样装置的性能及其应用。
Real-time Anomaly Detection Based on Sampled Peculiarity Factor
基于采样特异性因子的实时异常检测

牛之贤,孙静宇,石淑萍
计算机科学 , 2013,
Abstract: 面向特异性的数据挖掘中,特异性因子是一个重要概念,但其计算时间复杂度过高。使用基于采样的方法定义特异性因子即采样特异性因子((Sampled Peculiarity Factor,SPF)可在不影响精度的情况下,提高运行效率。为提高基于SPF算法的异常检测效率,提出了基于SPF的学习采样频率算法,将SPF和最优采样频率结合起来提出了实时异常检测算法。在真实数据集上进行了实验,置信度为95%时,得到的最优采样频率序列为1/32,1/16]。仿真实时异常实验表明该算法的误检率为2%。
刍议地球化学勘查中的采样误差
孙宝田
地质与勘探 , 1988,
Abstract: 本文对勘查地球化学采样误差作了理论探讨。将采样误差分为两次采样的均方差;两次采样有不同的方差;两次采样存在的协方差。指出对多元素测定结果,应考查所有被测元素才能对采样质量作出客观评价。
一种基于整数坐标的亚像素精度区域采样反走样算法
徐小良,洪 波
中国图象图形学报 , 2009, DOI: 10.11834/jig.20091202
Abstract: 为了快速有效地消除图形显示中的边界锯齿,提出了一种基于整数坐标的亚像素精度区域采样反走样算法。该算法将坐标点的亚像素部分保存于整数的低位,整数部分存于高位,根据亚像素部分与整数部分的差值,利用位运算快速计算像素的覆盖面积,像素亮度等级可达到2n(n为亚像素位数,通常情况n取8)。与基于中点算法的区域采样算法相比,图像精度高,计算速度快;与过采样算法(采用3×3或4×4的过采样网格)相比,采样精度高,计算量不会随着采样精度的提高而变大,也不存在图像重建过程中由高分辨率数据向低分辨率转变时的信息丢失问题。实验结果表明,新算法生成的图像比较细腻,实时性比较高,优于一般的反走样算法。
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