1978～2008年中国湿地类型变化

分别基于美国陆地卫星(Landsat MSS/TM/ETM+)和中巴资源卫星(CBERS-02B)影像数据,以人工目视解译为主,完成了中国1978～2008年4期(基准年分别为1978,1990,2000和2008年)湿地遥感制图,并进行了大量的室内外验证.在此基础上,对我国湿地现状及近30年来湿地变化进行了初步分析,得到以下主要结论:(ⅰ)截止2008年,中国湿地面积约为324097km2,其中以内陆沼泽(35%)和湖泊湿地(26%)为主.(ⅱ)1978～2008年,中国湿地面积减少了约33%,而人工湿地增加了约122%.过去30年里湿地减少的速度大幅降低,由最初5523km2/a(1978～1990年)降为831km2/a(2000～2008年).(ⅲ)减少的自然湿地(包括滨海湿地和内陆湿地),其类型变化由湿地向非湿地转化的比例逐渐降低.初期(1978～1990年)几乎全部(98%)转换为非湿地;在1990～2000年间减少的自然湿地约有86%转化为非湿地,而在2000～2008年,这一比例下降为77%.(ⅳ)气候变化和农业活动是中国湿地变化的主要驱动因素,湿地变化在中国分为三大不同特征区域,即西部三省/自治区(西藏、新疆和青海)、北部两省/自治区(黑龙江和内蒙古)和其他省市区.其中西部区域尤其是青藏高原,湿地变化的驱动因子以气候增温为主;新疆湿地由于气候增温和农业活动共同作用造成变化不大.北部省/自治区的湿地变化则主要由农业活动引起;而其他省市区的湿地变化几乎完全受控于人类的农业经济活动

基于CFNN的污水处理过程溶解氧浓度在线控制

污水处理过程入水干扰严重，不确定性强，因而对溶解氧浓度进行实时控制与精确控制比较困难。为了提高溶解氧浓度的控制精度和控制器的鲁棒性，提出一种基于相关熵模糊神经网络（CFNN）的溶解氧浓度在线控制方法。首先，建立了基于跟踪误差相关熵的性能准则，以抑制较大的异常值。其次，基于在线梯度下降算法调整控制器的参数，并分析了系统的稳定性。最后，基于基准仿真 1 号模型（BSM1）进行实验。结果表明，提出的CFNN控制器能够实时精准地跟踪溶解氧浓度，相比其他基于均方误差准则的神经网络控制器，其具有更高的控制精度与稳定性

变栅距光栅位移传感结构研究与误差分析

针对传统位移传感器测量精度低、量程小和稳定性不足的问题，文章提出并实现了一种基于变栅距光栅的位移传感器，进行位移特性测试并重点分析了测量过程中的误差问题。实验中将变栅距光栅置于电动位移平台上，通过调节平台位移控制光斑入射位置，建立光栅位移与反射光谱一级衍射中心波长之间的相关关系，实现波长对位移的编码。平台移动范围为0~20 mm，步长为2 mm，往返重复测量6次，记录各位移点处的中心波长，标定传感器的位移特性。针对各位移点重复测量产生的中心波长数据进行误差分析，采用贝塞尔公式结合别捷尔斯法分析各点多次测量数据的标准差，并结合莱以特（3σ）准则进一步判定数据的可靠性。实验结果表明，该传感系统无系统误差和粗大误差；波长与位移呈线性变化，多次重复线性度优于0.994 6，传感器全量程平均位移灵敏度为16.67 nm/mm，为基于变栅距光栅位移传感系统的研究提供了一定的参考

同步加速器磁场控制状态矩阵的优化乘法器设计

同步加速器的磁场控制系统系高精度的实时控制系统。随着CSR工程的进一步改造要求,以及数字化处理技术的不断发展,对浮点乘法的运算速度以及相应占用资源也提出更高要求。本文通过VHDL语言和BOOTH算法实现的优化乘法器,采用了结合3-2压缩器和4-2压缩器的树型结构,并以CycloneIII芯片EP3C25F256为硬件环境,进行了功能和时序仿真,与其他设计的仿真结果比较,验证了该浮点乘法器的正确和高速特性

一种四相开关磁阻电机的转子位置检测装置

本发明公开了一种四相开关磁阻电机的转子位置检测装置，只有一个与电子转子联动的码盘和一个用于检测码盘的检测传感器。在码盘的外周具有6组循环的检测组。每个检测组包括由第一机械角或第二机械角构成的凸起检测部、以及由第一机械角或第二机械角构成的凹入检测部排列构成。检测传感器对检测组中的凸起检测部或凹入检测部分别输出对应的高电平或低电平的检测信号，检测信号经传感器信号编码模块、编码信号处理模块和相输出逻辑模块，输出四相开关磁阻电机的换相逻辑信号。本发明只需要一个码盘便可以实现电机转子位置的检测，并能降低硬件成本，提高检测可靠性

基于FPGA的CSR高频控制系统相位求解模块设计

CSR高频控制系统需要对高频正弦波激励信号的幅度、相位、频率进行稳定控制。相位arctan(Q/I)求解是必不可少的模块。论述了一种新的基于FPGA平台和对称查找表法(SBTM)的求解相位arctan(Q/I)的方法,做了详细的理论分析,给出了具体实现的代码和结果。该模块精度高,消耗资源少,可直接应用于CSR高频控制系统

基于季节性分解与长短期记忆网络的水质动态预警

随着地表水水质恶化日益严重，有效的水质预警预测技术对于水资源的可持续发展与应急响应机制实施至关重要。长短期记忆网络在水质时间序列预测问题中被广泛使用，但是仅使用长短期记忆网络进行水质预测并不能解决各种复杂因素造成的水质序列的不规则波动问题。为了解决该问题，提出一种数据驱动的水质预测混合模型，该模型将基于局部加权回归散点平滑（Loess）的季节与趋势分解（STL）算法与基于编解码的长短期记忆网络（LSTM-ED）结合。首先通过STL的加法模型将水质时间序列分解为3个子序列，然后利用多元LSTM-ED神经网络对子序列进行预测，通过叠加将数据恢复为实际值，最后通过季节性分段的拉依达准则进一步判断水质是否存在异常并做出预警。实验结果表明，与单一的LSTM、LSTM-ED以及基于序列分解的LSTM-ED模型相比，所提出的模型能显著地提高水质时间序列预测的精度和可靠性，并为水质动态预警提供有效的数据支持

应用于同步加速器时序控制的片上可编程系统的设计

同步加速器对控制信号的时间约束要求非常严格,时序控制是加速器控制系统中十分重要的环节。在兰州重离子加速器冷却储存环(HIRFL-CSR)控制系统中,时序控制主要采用FPGA+ARM+linux+DSP的体系结构。本文介绍基于FPGA和uClinux操作系统的片上可编程系统(SOPC)的设计,可将目前ARM+LINUX的工作完全集成在FPGA内实现,省去专用ARM芯片。其最高工作频率可达185 MHz,硬件资源消耗不到4%。片上可编程系统的硬件处理器系统和操作系统都可根据具体需求重新裁剪和配置。SOPC技术在加速器物理以及其他领域有着非常广泛的应用前景