基于谱分析的东北三省经济波动研究

经济周期是一个十分复杂的经济现象,是经济扩张与收缩的循环重复,是经济系统运行的内在规律的外在表现。采用增长周期法,搜集东北三省1978年到2005年的GDP数据,剔除国内生产总值指数长期趋势,生成人工序列,得到相应谱密度曲线;确定各省经济波动周期分量的长度与类型。在此基础上,分析各省经济周期波动的主要影响因素,并给出了相应的对策建议。     

中国、香港与美国股票市场波动传导的时延分析

金融风险传导的控制是金融风险管理中非常重要的内容,对金融市场波动传导的规律性进行研究具有重要的理论意义和实践价值。基于时间序列高阶谱分析的时延估计方法分析非高斯性、非线性的股票指数时间序列,可以确定各股票市场波动传导的具体领先——滞后时间和相互间的影响强度。研究结果表明,内地股票市场和香港股票市场波动传导时滞很短;内地股票市场波动的原因主要来自内部,香港和美国股市的波动对内地的影响并不大。     

滇川黔铅锌成矿区含矿碳酸盐岩遥感解译探讨

光谱特征和图形特征分别是地物的电磁辐射特征在遥感图像上微观层次和宏观层次的表现形式。滇川黔铅锌成矿区矿床的含矿围岩是碳酸盐岩,广泛分布,但只有特殊的构造位置赋矿。该类矿床的围岩蚀变较弱,环境干扰因素较多,根据光谱特征利用多波段遥感图像提取蚀变异常信息存在较多的不确定性。不同构造位置的相同岩性因遭受不同的风化程度,其形成的地貌、水系以及土壤、植被覆盖等都会有差异,在遥感图像上显示为不同的图形特征,据此可推断岩性以及其结构、构造等特征。图形特征受环境干扰较小,具有较好的稳定性,在滇川黔铅锌成矿区含矿碳酸盐岩的研究中具有实用价值。     

有机波谱分析课程教学改革的探索与实践

简要介绍了有机波谱分析课程的教学内容、目的、任务及应用,重点介绍了:①有机波谱分析课程教学内容的改革;②有机波谱分析课程教学方法的改进;③识谱解谱是学生学习的核心;④有机波谱分析课程教学模式的改革。     

认知OFDM系统旁瓣抑制新方法

针对认知正交频分复用（OFDM）系统带外辐射（OBR）严重问题,在研究基于功率谱密度的主动干扰消除算法（PSD-AIC）模型的基础上,提出了动态PSD-AIC的方法,通过对每一子载波位置OBR的计算,比较选择出OBR取值最小处,作为对消子载波的最优位置,显著改善了系统对OBR的抑制性能（增大约10dB）。对比分析了算法的计算开销,研究了设计参数对OBR的影响,提出了实际应用时的参数选择基准。仿真结果和理论分析表明,动态PSD-AIC方法可以显著减小带外干扰。与PSD-AIC方法相比,旁瓣抑制深度可增加约10dB;与传统AIC方法相比,只需相似计算量,干扰抑制性能便可明显增加。     

电感耦合等离子体发射光谱法测定蜂蜜中7种矿物元素的含量

为了快速直接测定蜂蜜中多种矿物元素的含量,采用电感耦合等离子体发射光谱(ICP-AES)法建立了同时测定蜂蜜中钙、钾、镁、钠、锌、铁、铜7种矿物元素含量的方法,考察了方法的标准曲线线性关系、检出限、精密度和准确度,讨论了前处理方法、不同产地以及蜜源植物种类对各元素含量的影响。结果表明:线性相关系数达到0.999 9以上,方法检出限为0.003～0.030 mg/L,相对标准偏差低于2%,回收率为88.66%～105.31%;不同产地的洋槐蜜中,河北洋槐蜜的钙、钾含量明显高于其他地区,广西洋槐蜜的钠、铁含量最高;不同蜜源植物的蜂蜜中,河北枣花蜜的铁含量最高,野生蜜中各种矿物元素都较为丰富。电感耦合等离子体发射光谱法可以快速、同时测定蜂蜜中多种矿物元素含量,方法简便易行,结果准确可靠,可为蜂蜜品质鉴定以及人们对蜂蜜的合理选择提供参考。     

部分相干高斯—谢尔模光束在负色散介质中的光谱特性

文章利用由部分相干光理论及张量方法推导出的部分相干高斯—谢尔模(GSM)光束在介质中的传输公式,计算分析了部分相干GSM光束在负色散介质中的演化特性.研究结果表明,部分相干GSM光束在负色散介质中传输时会出现光谱分裂和频移现象.     

基于高光谱曲线的马铃薯与其他主要作物光谱差异性分析

[目的]文章以马铃薯关键生长期——结薯期为测量时点,以马铃薯和玉米、大豆、水稻为研究对象,开展高光谱曲线特征差异性研究。[方法]为更好地描述马铃薯与其他作物的光谱差异,创建高光谱反射率差异性指数、高光谱一阶导数差异性指数、高光谱红边幅值差异性指数、高光谱曲率差异性指数及高光谱植被指数差异性指数。[结果](1)马铃薯与玉米、大豆、水稻3种作物光谱曲线具有明显差异,马铃薯与玉米的反射率值在480nm附近蓝色波段位置差异最显著,差异性指数值为67.866%,与大豆、水稻的最大差异性指数值分别为49.068%、57.559%,均位于550nm附近绿色波峰位置;(2)作物光谱曲线经一阶导数变换运算,马铃薯与其他作物间的光谱差异被显著放大,在近红外波段放大程度最显著;(3)马铃薯与玉米、大豆、水稻高光谱曲率差异性指数最大值均位于波长750nm附近,差异性指数值分别为78.365%、63.471%、80.882%;(4)常用植被指数中,比值植被指数、增强型植被指数可显著区分马铃薯与玉米、大豆、水稻。[结论]差异性分析结果为农作物空间分布遥感识别提供了技术支撑。