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PCA空间滤波在高频GPS定位中的应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用主成分分析法(PCA)对高频GPS时间序列进行空间滤波,并结合Karhunen-Loeve展开法(KLE)对其结果进行判定,可有效地提取共模误差,提高单历元定位精度。通过对四川GPS连续观测网的计算分析表明,PCA方法可较好地减弱区域共模误差,并能准确地反映共模误差的空间分布,且精度优于传统的堆栈法,这对高频GPS技术的应用和发展具有重要意义。 相似文献
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本文在分析ＡＵＴＯ－ＣＡＤ部分程序的基础上提出了一种扩展堆的方法，使堆从４１０００扩展４６０００，使堆和栈之和从４５０００扩展到５１０００。 相似文献
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结合逆向工程和fuzz技术的Windows软件漏洞挖掘模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
刘坤 《成都信息工程学院学报》2008,23(2):178-181
Windows软件漏洞挖掘已经成为网络安全技术一个重要的组成部分。结合逆向工程和fuzz技术,提出了一个全新的Windows软件漏洞挖掘模型：首先分别介绍了逆向工程和fuzz技术主要特点和研究内容,接着介绍了结合逆向工程和fuzz技术的软件漏洞挖掘模型原理,最后展示了利用这个模型进行漏洞挖掘的实例演示。 相似文献
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针对GPS坐标时序数据中存在的共模误差(CME),研究利用堆栈滤波(SF)、网络反演滤波(NIF)和主成分分析(PCA)三种方法进行剔除,以提高GPS监测区域地表位移的精度.通过构建GPS坐标时序模型,去除明显构造运动,提取噪声残差时序,将隐含在噪声残差时序中的区域CME利用SF、NIF、PCA方法提取出来.以日本房总半岛2019—2021年GPS坐标时序为例,比较三种方法和GPS站点空间分辨率对CME提取的影响,分析CME去除前后慢滑移地表位移的变化.研究结果表明：SF、NIF、PCA方法提取CME的结果基本一致;GPS站点空间分辨率降低,提取的CME离散度增大;CME对慢滑移地表水平位移的大小和方向均会产生影响,需进行剔除. 相似文献
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面对高光谱影像分类的半监督阶梯网络 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种半监督阶梯网络用于对高光谱影像进行分类,以解决小样本条件下基于堆栈式自编码器的高光谱影像分类方法分类精度不高的问题。首先,该网络以堆栈式自编码器为基础,在编码器和解码器之间增加横向连接参数构建阶梯网络,以使网络适合半监督分类;然后将无监督损失函数与有监督损失函数之和作为最终优化的目标函数,采用半监督的方式对整个网络进行训练。为进一步提高分类精度,提取局部二值模式纹理特征进行分类实验。实验结果表明:提出的半监督阶梯网络能够较好地解决高光谱影像分类小样本问题;且LBP纹理特征能够有效提高分类精度。 相似文献
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利用华北地区GPS连续运行基准站网络2008-08~2013-04观测数据,分析36个基准站坐标时间序列的噪声特征。利用区域堆栈滤波方法对GPS单日解坐标时间序列进行共性误差剔除,使用极大似然估计准则定量估计坐标时间序列的噪声特性,并分析有色噪声对测站计算速度的影响。结果表明,华北地区GPS基准站坐标时间序列的共性误差在N、E和U方向分别约为1 mm、1 mm和3 mm,且共性误差具有类似闪烁噪声的特性;共性误差剔除前,坐标时间序列的噪声特性可以用可变白噪声加闪烁噪声模型或可变白噪声加幂律噪声模型来描述;共性误差剔除后降低了坐标时间序列噪声中闪烁噪声的成分,突出了本地效应部分噪声,坐标时间序列的噪声特性可以用可变白噪声加闪烁噪声和随机漫步噪声模型或可变白噪声加幂律噪声模型来描述;最优噪声模型计算的速度误差比仅考虑可变白噪声所计算的速度误差增大5~8倍;剔除共性误差,可使测站速度的精度获得40%左右的提高。 相似文献
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吴铭杰 《测绘与空间地理信息》2010,33(3):207-208
主要介绍对于AutoCAD的图形曲线进行抽稀处理的一种方法,并详细阐述了该使用程序快捷有效的实现算法。 相似文献
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