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基于小波变换与纹理特征分析的地基云图识别被引量：3: 2014年; 云状是云观测的三大要素之一,正确识别云状有助于分析大气运动状态,为天气预报提供重要依据。文章采用了图像处理的方法对全天空红外云图进行初步云状识别的研究,利用小波分析与纹理特征(灰度共生矩阵)分析相结合的方法提取所需识别云类型的特征参数,设计并建立适合云状识别的分类器。所做分析和研究工作表明,对比单一纹理特征分析和利用小波分析与纹理特征分析相结合的方法对所选全天空红外云图的识别结果,后者具有较高的准确率。; 陈锦源高太长刘磊韩文宇; 关键词：小波分析纹理特征

基于近红外体散射数据的气溶胶尺度谱正则化反演方法被引量：4: 2015年; 基于0.86μm波段气溶胶的体散射数据，提出了一种新的尺度谱反演方法。根据大气气溶胶尺度谱特征，将尺度谱函数n（r）分解为趋势变化函数H（r）和细节变化函数（r），并构造了一组新的基函数对（r）进行参数化逼近，然后严格依照Mie散射理论，采用Tikhonov正则化对尺度谱函数进行了反演。采用城市型、乡村型和海洋型气溶胶的尺度谱实测数据进行反演仿真，结果表明，在粒径0.2-10μm区间、噪声不大于50%的条件下，实际与反演的尺度谱曲线相关系数高于0.98，表现出良好的抗噪声能力；针对小尺寸段（r〈0.2μm）反演结果的不稳定性，提出了小尺寸段的荣格分布修正法与细模态参数补偿法，模拟结果表明，两种方法对尺度谱修正效果较理想，在0.1-10μm区间，实际与反演尺度谱曲线相关系数大于0.97。与基于遗传算法的尺度谱反演方法相比，该方法效率高，耗时短，且对尺度谱函数细节变化特征反演较好。; 胡帅高太长李浩刘磊陈锦源李云; 关键词：散射函数 TIKHONOV正则化

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陈锦源