大值
- 優(yōu)化塊選擇策略的高性能可逆信息隱藏算法
升序排序,使用次大值像素預(yù)測(cè)最大值像素,使用次小值像素預(yù)測(cè)最小值像素,分別生成預(yù)測(cè)誤差,并通過(guò)預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)嵌入。與傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)誤差擴(kuò)展方法相比,基于像素值排序的方法通過(guò)排序使得預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確,從而減少了擴(kuò)展中的無(wú)效平移。然而,對(duì)于粗糙塊,由于像素間的波動(dòng)性較大,預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性仍然面臨很大的不確定性。隨之而來(lái)的無(wú)效平移不可避免地影響了數(shù)據(jù)嵌入的不可感知性。像素塊按波動(dòng)性排序是解決這一問(wèn)題的一種有效手段。通過(guò)計(jì)算像素塊的波動(dòng)值,可以區(qū)分平滑塊和粗糙塊。通過(guò)優(yōu)
西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2023年2期2023-05-11
- 一次極端特大暴雨天氣過(guò)程C波段雙偏振雷達(dá)資料分析
與低層反射率因子大值區(qū)重合(圖5b)，說(shuō)明該處是本次強(qiáng)降雨過(guò)程的主要降雨落區(qū)。自西南向東北方向?qū)?3時(shí)18分1.5°仰角的ZDR作剖面發(fā)現(xiàn)在垂直結(jié)構(gòu)上ZDR存在2個(gè)大值中心，為方便描述將南側(cè)ZDR大值中心稱(chēng)為A，另一個(gè)為B。從剖面圖上看(圖5g),垂直結(jié)構(gòu)上2處大值中心值均在3 dB上下，但B處大值中心高度在4 km左右，而A處接地，說(shuō)明A處已有大量厚重的大雨滴在降落。對(duì)于空中出現(xiàn)ZDR大值區(qū)的現(xiàn)象，潘佳文等[14]認(rèn)為水成物在上升氣流中增大到一定程度時(shí)會(huì)
中低緯山地氣象 2022年5期2022-11-24
- 提高最大氣泡法測(cè)定溶液表面張力準(zhǔn)確性研究
絕對(duì)值，也即是最大值；次小負(fù)數(shù)值取絕對(duì)值，即次大值。在93.62%選擇最大值的學(xué)生中，當(dāng)最大值出現(xiàn)一次，次大值出現(xiàn)多次時(shí)，有27.27%學(xué)生改讀次大值而不讀最大值。故產(chǎn)生兩種有關(guān)讀數(shù)的結(jié)果差異。(2)記錄的示數(shù)是否為最大值所需時(shí)間不確定，導(dǎo)致整個(gè)實(shí)驗(yàn)完成時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，不能有效地控制課堂教學(xué)時(shí)間。(3)超過(guò)60%的學(xué)生所得結(jié)果誤差在10%以上。實(shí)驗(yàn)最難操作的環(huán)節(jié)是氣泡的調(diào)節(jié)速度。因此，哪種讀數(shù)所得結(jié)果更精確、最大附加壓強(qiáng)差ΔP是如何變化、ΔP與氣泡間的關(guān)系、氣泡
廣州化工 2022年10期2022-06-14
- 高抗噪性的SFFT-DT快速捕獲算法
號(hào)（頻域僅有少數(shù)大值點(diǎn)），每個(gè)投影點(diǎn)中很大概率只包含一個(gè)大值點(diǎn)，通過(guò)對(duì)投影結(jié)果進(jìn)行定位（找到它在原始頻譜中的位置）和估值，可以以較小的計(jì)算量得到大值點(diǎn)在原始頻譜中的位置及幅值。目前該算法已在頻譜分析［9］、圖像處理［10-11］、5G［12］通信和雷達(dá)探測(cè)［13］等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)［14］首次將稀疏快速傅里葉變換的混疊降采樣過(guò)程應(yīng)用于信號(hào)捕獲中，提出了一種快速同步算法（QuickSync），但當(dāng)衛(wèi)星信號(hào)較弱時(shí)，需要進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間相干積分來(lái)提升算法的信號(hào)
信號(hào)處理 2022年2期2022-03-07
- 勐臘兩次冬季強(qiáng)降水天氣過(guò)程對(duì)比分析①
明顯看出相對(duì)濕度大值區(qū)來(lái)自孟灣，受西南氣流影響北上，8日8時(shí)濕度大值區(qū)到達(dá)勐臘上空，隨西南氣流逐漸過(guò)境。850 hpa前期受高壓外圍西南氣流控制，水汽來(lái)源于越南沿海，后期孟灣低槽過(guò)境，相對(duì)濕度大值區(qū)偏南，沒(méi)能為低層提供較好的水汽條件。2021年2月7日至9日，700 hpa水汽來(lái)自孟灣，隨低壓前側(cè)西南氣流北上，7日8時(shí)相對(duì)濕度大值區(qū)來(lái)到勐臘上空，隨低壓系統(tǒng)逐漸東移，9日8時(shí)濕度大值區(qū)過(guò)境。850 hpa持續(xù)受東北向氣流控制，沒(méi)有較好的水汽條件。2.3.2
熱帶農(nóng)業(yè)工程 2022年6期2022-02-13
- 安徽大別山區(qū)5—8月不同階段降水時(shí)空分布特征
暴雨日數(shù)和降水的大值均呈帶狀分布，大別山區(qū)西南側(cè)是暴雨日數(shù)大值中心之一。傅佩玲[20]和李源惠[21]研究表明，梅雨期的大別山區(qū)降水發(fā)生頻率呈現(xiàn)明顯增加的趨勢(shì)，日變化呈清晨和午后雙峰特征；梅雨后，降水的局地特征變得明顯，單降水峰值出現(xiàn)在午后，并初步探討了清晨降水峰值的原因。然而，受到地面雨量站點(diǎn)分布不均勻、高海拔地區(qū)站點(diǎn)稀少等方面的影響，難以從觀測(cè)的角度來(lái)分析大別山區(qū)梅雨期間的累計(jì)降水、暴雨、短時(shí)強(qiáng)降水等時(shí)空特征。近年來(lái)，隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的蓬勃發(fā)展，很多學(xué)
氣象科技 2021年6期2022-01-04
- 夏季東亞地區(qū)四個(gè)“大氣河”典型個(gè)例分析?
33個(gè)。IVT最大值大于1 600 kg·m-1·s-1的“大氣河”約占總數(shù)的30%，為所有“大氣河”個(gè)例中強(qiáng)度最大的一類(lèi)，其中呈南-北向有5個(gè)，呈東-西向有34個(gè)。在南-北向個(gè)例中，選擇IVT數(shù)值最大的個(gè)例(2008年6月17日00 UTC—19日06 UTC)記為個(gè)例A；選擇整體發(fā)生在中國(guó)大陸上的個(gè)例(2016年7月19日00 UTC—21日06 UTC)記為個(gè)例B；在東-西向個(gè)例中，選擇IVT數(shù)值最大的個(gè)例(2009年7月8日18 UTC—7月12日
- 一次浙南冰雹過(guò)程分析
——以2021年5月10日為例
2米相對(duì)濕度看，大值區(qū)位于衢州南側(cè)，橫貫麗水大部，至溫州中北部到臺(tái)州南側(cè)一帶，相對(duì)濕度大值區(qū)與強(qiáng)雷暴落區(qū)基本一致。925百帕水汽通量散度看，大值區(qū)自西向東移動(dòng)，14時(shí)中心位于麗水中部及麗水、臺(tái)州、溫州交界一帶，17時(shí)中心東移至麗水青田、溫州瑞安及溫臺(tái)交界，水汽輻合大值區(qū)時(shí)間節(jié)點(diǎn)與冰雹起止節(jié)點(diǎn)一致?？傊隳纤麠l件絕對(duì)值和相對(duì)值均較好，且大值區(qū)域與強(qiáng)雷暴冰雹落區(qū)正相關(guān)，水汽輻合的大值區(qū)域也與冰雹落區(qū)有較好的重合。（二）不穩(wěn)定層結(jié)不穩(wěn)定能量常用CAPE指數(shù)及
區(qū)域治理 2021年25期2021-09-28
- 基于多基地IR-UWB生物雷達(dá)系統(tǒng)的多人體目標(biāo)識(shí)別定位方法研究
l）上的前3個(gè)最大值。通過(guò)冒泡排序算法，找出中間通道二次拐點(diǎn)信號(hào)E3（l）上的第一大值E3-max1，位置記為lmax1。由于人體胸壁具有一定的厚度，所以其回波信號(hào)E3（l）不光在人體胸壁表面位置處有高能量幅值出現(xiàn)，而在該位置后面一段距離上的能量幅值都較高，將其稱(chēng)之為“拖尾”，“拖尾”現(xiàn)象影響了對(duì)多目標(biāo)的個(gè)數(shù)判別。因?yàn)闃?biāo)記的E3（l）第一大值E3-max1所處位置lmax1的一定距離范圍內(nèi)不可能是其他目標(biāo)，而只能是該位置處目標(biāo)所產(chǎn)生的“拖尾”。為了去除這種
醫(yī)療衛(wèi)生裝備 2021年9期2021-09-24
- 桃仙機(jī)場(chǎng)2020年8月13日暴雨過(guò)程天氣分析
量圖，從中看出：大值區(qū)一直處于遼寧及其以南地區(qū)，最強(qiáng)區(qū)與槽前西南氣流位置相一致，也與此處的低空急流相對(duì)應(yīng)，并且隨著系統(tǒng)發(fā)展東移，水汽通量大值區(qū)亦逐步向東移動(dòng)。桃仙機(jī)場(chǎng)午前位于水汽最強(qiáng)區(qū)的東北側(cè)；而到了06時(shí)，最強(qiáng)區(qū)向東移動(dòng)，桃仙機(jī)場(chǎng)被覆蓋，而午后的降水也是最強(qiáng)；12時(shí)，最強(qiáng)區(qū)已經(jīng)移至遼寧東部，桃仙機(jī)場(chǎng)降水也隨后逐漸結(jié)束。水汽通量圖說(shuō)明，本次暴雨過(guò)程，主要是槽前西南氣流與副高外圍共同作用，依靠低空急流建立的水汽輸送帶，將水汽源源不斷的輸送到東北中南部地區(qū)，0
石河子科技 2021年3期2021-05-31
- 云南夜雨氣候特征分析
于60%，特別是大值區(qū)的云南東北部夜雨率甚至高達(dá)70%，這些地區(qū)降水以夜雨為主。并且夜雨率相對(duì)較小的東南、西南地區(qū)，其年均夜雨率也基本在45%以上，說(shuō)明這些地區(qū)夜雨對(duì)年降水的貢獻(xiàn)也十分可觀。為深入分析夜雨率的季節(jié)變化，圖2b—e給出春、夏、秋、冬四個(gè)季節(jié)多年平均夜雨率空間分布。由圖可見(jiàn)，云南夜雨率空間分布有明顯的季節(jié)差異，但云南東北部四季均是夜雨率大值中心。從春季(圖2b)和冬季(圖2e)空間分布可見(jiàn)，云南春、冬季夜雨率大致呈現(xiàn)東部和西部大而中部小的分布特
暴雨災(zāi)害 2021年2期2021-04-02
- 中南地區(qū)一次飛機(jī)顛簸的物理量場(chǎng)分析
0：00散度場(chǎng)的大值中心呈東北-西南走向分布（圖1）。在400 hPa上（圖1a）湖南西部的2個(gè)嚴(yán)重顛簸報(bào)告位于等值線最為密集區(qū)，散度中心值為-6×10-5s-1，并迅速遞減到0。位于河南中部和海南北部的顛簸報(bào)告分布在等值線較為密集且曲率較大的位置，其中河南中部的報(bào)告位于正散度區(qū)；另外4個(gè)報(bào)告點(diǎn)均位于負(fù)散度區(qū)。在300 hPa（圖1b），位于湖北、河南交界處和廣西北部的顛簸報(bào)告均分布在等值線較為密集的負(fù)散度大值區(qū)，大值中心分別為-10×10-5和 -6×1
廣東氣象 2021年1期2021-03-16
- 隱身飛機(jī)目標(biāo)P頻段雙基RCS特性仿真與分析
分別選用均值、極大值和極小值3種統(tǒng)計(jì)參數(shù)，比較結(jié)果如表1所示。表1 重點(diǎn)姿態(tài)角區(qū)域RCS統(tǒng)計(jì)表(dBsm)從仿真結(jié)果中可以看出，在方位角小于30°、俯仰角60°～120°的頭向范圍內(nèi)，目標(biāo)的RCS值較小。該角度范圍是飛機(jī)作戰(zhàn)時(shí)的主要威脅范圍，通過(guò)外形隱身已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)飛機(jī)的低散射特性。而在側(cè)向、尾向區(qū)域，以及俯仰角小于30°或大于150°區(qū)域時(shí)，目標(biāo)的RCS都具有較高的值，目標(biāo)無(wú)外形隱身特性。2.2 不同頻點(diǎn)單基RCS特性仿真分析采用典型俯仰角θ固定為90°
雷達(dá)與對(duì)抗 2020年2期2020-12-25
- 呼倫貝爾地區(qū)強(qiáng)降水的成因分析對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響及對(duì)策
輸送，有一個(gè)通量大值區(qū)域處于呼倫貝爾市西南到錫林郭勒盟區(qū)域，數(shù)值為9g/（cm·hPa·s）；13日14時(shí)水汽輸送通道向東邊移動(dòng)到呼倫貝爾地區(qū)中部、南部，在呼倫貝爾中南部分布著一數(shù)值為6g/（cm·hPa·s）的通量大值區(qū)；13日20時(shí)源于南海、東海的水汽輸送通道在華北地區(qū)斷裂，偏南風(fēng)低空急流朝東移動(dòng)。3.2 動(dòng)力條件分析3.2.1 垂直速度垂直速度場(chǎng)上，4月13日08時(shí)東經(jīng)110～120°、北緯45～50°區(qū)域850hPa屬于負(fù)速度區(qū)，中心大值區(qū)為-20
農(nóng)村實(shí)用技術(shù) 2020年9期2020-12-16
- 黔東南州2019年6—7月降水異常分析
6—7月總降水量大值區(qū)、降水正距平大值區(qū)、最長(zhǎng)連續(xù)降水量大值區(qū)和日降水量≥25 mm日數(shù)大值區(qū)基本吻合。由此可見(jiàn)，2019年黔東南州降水量偏多的主要原因是由于降水持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)以及日降水量≥25 mm以上的日數(shù)較多造成。圖1 黔東南州2019年5月31日20時(shí)—7月31日20時(shí)總降水(a)、降水量距平(b)、最長(zhǎng)連續(xù)降水量(c)、最長(zhǎng)連續(xù)降水日數(shù)(d)、日降水量≥25 mm日數(shù)(e)、日降水量≥50 mm日數(shù)(f)分布圖(單位：mm、d)Fig.1 Dist
中低緯山地氣象 2020年5期2020-11-23
- 呼倫貝爾一次暴雨過(guò)程分析及對(duì)農(nóng)作物的影響
5hPa水汽通量大值區(qū)相對(duì)應(yīng)，與850hPa水汽通量大值區(qū)存在較大差異，850hPa水汽通量大值區(qū)一直處于呼倫貝爾地區(qū)中西部。700hPa水汽通量西部滿洲里市、新巴爾虎右旗是 6g/（cm·hPa·s）。所以，在這里著重對(duì)925hPa水汽通量變化進(jìn)分析，8月7日08：00—20：00，水汽通量超過(guò)12g/（cm·hPa·s）的大值一直處于鄂倫春自治旗、扎蘭屯市東北部、莫力達(dá)瓦達(dá)斡爾族自治旗南部、新巴爾虎右旗、阿榮旗南部；8月8日08：00鄂倫春自治旗、阿榮
農(nóng)村實(shí)用技術(shù) 2020年9期2020-11-19
- 1981～2017年貴州省盛夏旱澇急轉(zhuǎn)時(shí)空演變特征
知，澇轉(zhuǎn)旱頻次的大值區(qū)位于遵義市南部、黔東南州北部(圖3a)，表明該區(qū)域易發(fā)生澇轉(zhuǎn)旱事件；澇轉(zhuǎn)旱強(qiáng)度指數(shù)的大值區(qū)位于畢節(jié)市中西部、六盤(pán)水市北部(圖3b)，可能是由于對(duì)應(yīng)區(qū)域的頻次較少造成，表明該地區(qū)雖然不易發(fā)生澇轉(zhuǎn)旱事件，但其澇轉(zhuǎn)旱強(qiáng)度指數(shù)卻最強(qiáng)；澇轉(zhuǎn)旱強(qiáng)度指數(shù)次大值中心位于遵義市北部，而對(duì)應(yīng)區(qū)域的頻次較大(圖3a)，表明該地區(qū)易發(fā)生澇轉(zhuǎn)旱事件，且澇轉(zhuǎn)旱強(qiáng)度指數(shù)也強(qiáng)。旱轉(zhuǎn)澇頻次的大值區(qū)位于遵義市北部、黔東南州北部、銅仁市東部、安順市東部、黔南州北部(圖3c
高原山地氣象研究 2020年2期2020-08-18
- 橫斷山脈縱向嶺谷地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征
下游流域出現(xiàn)相對(duì)大值區(qū)，降水量能達(dá)1000mm左右。這種年降水量的空間經(jīng)向分布特點(diǎn)，一方面是因?yàn)榭v谷區(qū)多受西南氣流和冷空氣影響產(chǎn)生降水，另一方面是西南水汽輸送過(guò)程中受縱向嶺谷南北通道地形的阻隔、抬升作用影響。由圖2b可知，縱谷區(qū)各地降水性質(zhì)差異明顯，短時(shí)強(qiáng)降水量在當(dāng)?shù)亟邓恐械恼急瘸首晕鞅毕驏|、向南逐漸增加的特點(diǎn)，區(qū)域上游短時(shí)強(qiáng)降水量占比最小(2%以下)，沿著山系從北向南、向東南走向，區(qū)域下游短時(shí)強(qiáng)降水量的占比增大(6%以上)，其中金沙江下游為占比最大值區(qū)
高原山地氣象研究 2020年1期2020-06-24
- 高速道岔晃點(diǎn)整治的實(shí)踐
107#岔區(qū)晃車(chē)大值頻出，且在2018 年 9 月 26 日及2019 年 10 月 26 日晃車(chē)Ⅲ級(jí)報(bào)警各 1次。在晃車(chē)大值復(fù)核期間，發(fā)現(xiàn)靜態(tài)幾何尺寸無(wú)經(jīng)常保養(yǎng)及以上超限，利用電子水準(zhǔn)儀抄平也未發(fā)現(xiàn)明顯異常變坡點(diǎn)，后通過(guò)降低值測(cè)量?jī)x發(fā)現(xiàn)巢湖東107#岔尖軌降低值存在超限且現(xiàn)場(chǎng)空吊最大3 mm 左右（見(jiàn)表1）。2.2 長(zhǎng)臨河1#岔2019 年 10 月 8 日及 2019 年 10 月 9 日，長(zhǎng)臨河 1# 岔連續(xù)晃車(chē)Ⅲ級(jí)報(bào)警，現(xiàn)場(chǎng)復(fù)核靜態(tài)幾何尺寸無(wú)明顯異
上海鐵道增刊 2020年1期2020-06-19
- 重慶市綦江地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水天氣分析
PE值和K值相對(duì)大值區(qū),SI指數(shù)相對(duì)低值區(qū)，或者是整層濕層比較深厚，水汽輸送比較充分。本文通過(guò)對(duì)2014—2017年綦江地區(qū)自動(dòng)氣象站觀測(cè)資料的逐時(shí)降水量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，主要針對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水天氣典型個(gè)例，使用常規(guī)氣象觀測(cè)資料、Micaps資料等，統(tǒng)計(jì)短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生的時(shí)間和次數(shù)，分析總結(jié)短時(shí)強(qiáng)降水天氣發(fā)生的時(shí)空分布規(guī)律以及本地化的物理量(K指數(shù)、SI指數(shù)、CAPE指數(shù)等)預(yù)報(bào)(預(yù)警)指標(biāo)，從而提高綦江區(qū)預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)能力，在一定程度上減少因短時(shí)強(qiáng)降水天氣造成的各類(lèi)
中低緯山地氣象 2020年2期2020-06-12
- 一次積層混合云云系微物理結(jié)構(gòu)數(shù)值模擬與增雨條件分析
而模式模擬的云場(chǎng)大值區(qū)基本也位于湘中及以南地區(qū)，但大多呈獨(dú)立塊狀分布，較衛(wèi)星反演光學(xué)厚度分布范圍窄，區(qū)域性更強(qiáng)；湘北和貴州西部模擬云場(chǎng)與衛(wèi)星反演光學(xué)厚度較為一致，位置稍偏西。綜上所述，模式模擬云場(chǎng)的大致區(qū)域在湘南，基本能反映實(shí)況，但范圍偏窄、局地性更強(qiáng)，在湘北和湘西與實(shí)況較為吻合，位置稍偏西。這可能與我們選取的代表模擬云場(chǎng)的參量?jī)H為云水和冰晶垂直累積總和有關(guān)，不能完全代表云場(chǎng)的實(shí)際情況，而衛(wèi)星反演產(chǎn)品代表實(shí)測(cè)云場(chǎng)，另外衛(wèi)星反演算法上也可能出現(xiàn)一定程度的偏差
干旱氣象 2020年1期2020-03-14
- 2019年份宜縣暴雨過(guò)程降水分布分析
mm為最大，降水大值區(qū)主要集中在北部鄉(xiāng)鎮(zhèn);9日以南部大崗山77.7mm為最大，降水大值區(qū)主要集中在南部鄉(xiāng)鎮(zhèn)。7-9日整個(gè)降水過(guò)程以西部、北部鄉(xiāng)鎮(zhèn)偏多，南部鄉(xiāng)鎮(zhèn)次之，中部鄉(xiāng)鎮(zhèn)偏少。6月22日受高空槽、中低層切變線和西南急流共同影響，分宜縣出現(xiàn)了大暴雨降水天氣過(guò)程，以南部橋邊210.3為最大，降水大值主要集中在南部，西部、北部雨量偏小。7月7-9日受高空低槽、中低層低渦、切變線和西南急流影響，分宜縣出現(xiàn)了連續(xù)性大暴雨天氣過(guò)程，其中7日以西部洋江154.0mm為
農(nóng)民致富之友 2019年30期2019-10-21
- 預(yù)裂爆破技術(shù)在紫金山金銅礦的應(yīng)用研究
2倍，巖體完整取大值，巖體破碎取小值[1]，主要參照瑞典蘭格弗爾斯給出的公式確定：a=（8～ 12）d式中：a為炮孔間距；d為炮孔直徑，其取值范圍140mm～165mm，對(duì)硬巖或完整性好的巖石取大值150mm，對(duì)軟巖或結(jié)構(gòu)破碎的巖石，取小值120mm～130mm。（3）鉆孔深度。炮孔深度根據(jù)臺(tái)階高度及設(shè)計(jì)坡比加超深確定，露采臺(tái)階高度為12m，超深取0.5m，最終邊坡坡面傾角一般為70°，西南部平臺(tái)坡面傾角為60°。則孔深為：L=H ／ sina+h=12／
中國(guó)金屬通報(bào) 2019年8期2019-09-12
- 對(duì)2006年12月東北太平洋上一個(gè)爆發(fā)性氣旋的初步分析?
7(a))，PV大值區(qū)位于氣旋中心的西北部和東北部，最大值達(dá)到7 PVU以上，氣旋中心上空PV值較小，為3 PVU左右，氣旋東南部的PV值大于8 PVU，氣旋中心距PV大值區(qū)距離較遠(yuǎn)。6 h后(見(jiàn)圖7(b))，氣旋中心上空的PV值上升到8 PVU以上，其西部的PV大值區(qū)向氣旋中心逼近，12 h(見(jiàn)圖7(c))后，氣旋中心上空的PV值達(dá)到9 PVU。24日06 UTC(見(jiàn)圖7(d))，PV大值區(qū)到達(dá)地面氣旋上空，且其東南部呈“鉤”狀分布，氣旋中心位于“鉤”狀
- 以班級(jí)崗位激發(fā)每一個(gè)學(xué)生
校長(zhǎng)小助理、班級(jí)大值周員。我拿著學(xué)校下發(fā)的“學(xué)生成長(zhǎng)護(hù)照”，親切地說(shuō)：“同學(xué)們，學(xué)校開(kāi)展了崗位競(jìng)聘，你們想試試嗎？”“想！”學(xué)生們大聲回應(yīng)道，連平日里一些不太積極的學(xué)生，也瞪大了眼睛，盯著我手中的那本“成長(zhǎng)小護(hù)照”。從他們那渴望的眼神中，我分明讀出了“老師，我也想試試！”我將本次競(jìng)聘的三十個(gè)崗位以及職責(zé)，打印出來(lái)，張貼在班級(jí)的宣傳欄里。這一天，學(xué)生們報(bào)名的熱情空前高漲，幾乎一半的學(xué)生主動(dòng)找我報(bào)名，當(dāng)然他們中的大多數(shù)都是平時(shí)班上表現(xiàn)比較好的學(xué)生。放學(xué)了，我把
江蘇教育 2019年87期2019-01-14
- 一種S模式ADS-B前導(dǎo)脈沖檢測(cè)方法
脈沖參考功率的次大值和次小值。圖4所示為前導(dǎo)脈沖參考功率次大值和次小值計(jì)算流程圖。圖4 前導(dǎo)脈沖參考功率次大值和次小值計(jì)算流程圖當(dāng)檢測(cè)到最終前導(dǎo)脈沖位置標(biāo)志時(shí)，分別求4個(gè)前導(dǎo)脈沖內(nèi)信號(hào)能量幅度的平均值，即脈沖的平均功率值。去除4個(gè)前導(dǎo)脈沖中平均功率值最大的和最小的，將剩余的2個(gè)平均功率值作為前導(dǎo)脈沖參考功率的次大值和次小值。S5：前導(dǎo)脈沖位置驗(yàn)證。驗(yàn)證檢測(cè)前導(dǎo)脈沖位置標(biāo)志有效性，分為以下三部分：S51：前導(dǎo)脈沖功率一致性驗(yàn)證。分別將前導(dǎo)脈沖參考功率的次大值
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2018年8期2018-08-27
- 福建2017年6月13-16日持續(xù)強(qiáng)降雨天氣過(guò)程分析
℃，同時(shí)有42℃大值中心；14日08時(shí)，福建西南到中部也有40℃大值區(qū)；15日20時(shí)福建大部分地區(qū)幾乎都有40℃以上大值區(qū)。降水過(guò)程中，福建850hPa假相當(dāng)位溫幾乎都在80℃以上，其中12日和15日假相當(dāng)位溫值最大，暴雨落區(qū)內(nèi)有大值中心。另外，暴雨天氣出現(xiàn)前，850hPa處存在平行假相當(dāng)位溫密集帶，說(shuō)明隨地面冷空氣南下，利于中低層不穩(wěn)定能量釋放，促進(jìn)強(qiáng)降雨天氣出現(xiàn)。3.2 動(dòng)力條件結(jié)合垂直速度場(chǎng)，12日20時(shí)，福建上空以負(fù)值區(qū)為主；850hPa，福建西部
時(shí)代農(nóng)機(jī) 2018年6期2018-08-23
- 中國(guó)東部夏季降水特征及其與西太副高的關(guān)系
a可知，6月降水大值區(qū)主要出現(xiàn)在華南地區(qū)，其降水量在200 mm以上。華南南嶺以南存在一個(gè)大雨帶,其中心為250 mm；華南武夷山—長(zhǎng)江下游以南地區(qū)也存在一個(gè)大雨帶，其中心值達(dá)300 mm。由此可知,6月雨帶的分布屬于第3類(lèi)型雨帶，即雨帶主要位于長(zhǎng)江流域以南，而淮河以北少雨。由圖1b看出，長(zhǎng)江以北和黃河以南存在兩個(gè)降水大值區(qū)，一個(gè)分布在長(zhǎng)江中下游與黃河下游之間，且呈東西向帶狀分布，從沿海伸向武漢附近，其中心為200 mm以上；另一個(gè)分布在重慶巫山附近，其中
中低緯山地氣象 2018年3期2018-07-16
- 永春縣2016年9月15日大暴雨天氣過(guò)程分析
08時(shí)，水汽通量大值區(qū)出現(xiàn)在臺(tái)灣南部海峽，此時(shí)永春縣上空水汽通量值相對(duì)較小，白天幾乎無(wú)降水；20時(shí)臺(tái)風(fēng)方向轉(zhuǎn)移，永春縣上空水汽通量值增加，沿海附近有大值中心；22時(shí)永春縣出現(xiàn)降水。15日05時(shí)，水汽通量大值區(qū)繼續(xù)擴(kuò)大，大值中心出現(xiàn)在泉州，永春縣上空水汽通量繼續(xù)增加，降水強(qiáng)度加大；08時(shí)水汽通量中心北移，水汽通量值減小，大值中心移到福建中部；11時(shí)永春縣降水強(qiáng)度減少，部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)降水基本結(jié)束；14時(shí)永春縣上空水汽通量值降低，福建中北部出現(xiàn)高值區(qū)。在大暴雨天氣過(guò)程
時(shí)代農(nóng)機(jī) 2018年3期2018-06-07
- 東山縣2016年9月14-15日臺(tái)風(fēng)暴雨天氣過(guò)程分析
海峽存在水汽通量大值區(qū)，東山縣上空水汽通量值較小，白天幾乎無(wú)降水；20時(shí)臺(tái)風(fēng)向西北移動(dòng)，東山縣水汽通量增加，大值中心分布在沿海附近；15日02時(shí)水汽通量大值區(qū)范圍擴(kuò)大，廈門(mén)沿海附近有大值中心，東山縣上空水汽通量增加，降水天氣強(qiáng)度增加；08時(shí)水汽通量中心北抬，東山縣上空水汽通量值減小，大值中心移到福建中部；14時(shí)東山縣上空水汽通量值減小，高值區(qū)向福建中北部轉(zhuǎn)移。臺(tái)風(fēng)中心登錄廈門(mén)翔安沿海后，水汽通量大值區(qū)會(huì)隨著臺(tái)風(fēng)中心北抬向北擴(kuò)，臺(tái)風(fēng)中心附近有大值區(qū)。臺(tái)風(fēng)暴雨
時(shí)代農(nóng)機(jī) 2018年2期2018-05-21
- 斜率公式在解題中的妙用
，那么 y的最x大值是 （ ）解：方程（x-2）2+y2=3是以點(diǎn)（2，0）為圓心，半徑為的圓，設(shè)則k為直線y=kx的斜率，顯然直線y=kx與圓（x-2）2+y2=3相切時(shí)k取得最大值，此時(shí)直線y=kx與x軸的夾角為于是可得的最大值故選D。二、證明三點(diǎn)共線如果兩條直線AB、AC的斜率相等，那么A、B、C三點(diǎn)共線；反過(guò)來(lái)，如果A、B、C三點(diǎn)共線，那么兩直線AB、AC的斜率相等（斜率存在）或都不存在，即：兩直線AB、AC 的斜率相等?A、B、C 三點(diǎn)共線；反過(guò)
新課程(下) 2018年4期2018-03-26
- 2016年5月2—4日遼寧省區(qū)域性降雨過(guò)程物理量場(chǎng)特征分析
東南部海面為水汽大值區(qū)，水汽輸送帶由此伸向遼寧地區(qū)，風(fēng)逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，急流攜帶大量東南部洋面的水汽源源不斷地向遼寧地區(qū)輸送，水汽在遼寧地區(qū)輻合，有利于暴雨的維持和加強(qiáng)。關(guān)鍵詞 暴雨；散度；渦度；水汽；遼寧??；2016年5月2—4日中圖分類(lèi)號(hào) P458.1+21 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-5739（2018）01-0204-01東北暴雨主要是西風(fēng)帶、副熱帶和熱帶環(huán)流系統(tǒng)相互作用的結(jié)果，具有突發(fā)性強(qiáng)、強(qiáng)度高、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)等特點(diǎn)。多年來(lái)東北暴雨的預(yù)報(bào)和預(yù)警一
現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 2018年1期2018-02-03
- 2015年5月18—20日水城縣強(qiáng)降雨天氣過(guò)程分析
8日白天，正渦度大值區(qū)逐漸在貴州省建立，強(qiáng)降雨過(guò)程中，850 hPa存在正渦度區(qū)大值中心，中心值達(dá)2.5×10-5/s，500 hPa表現(xiàn)為一致負(fù)渦度區(qū)，250 hPa有負(fù)渦度區(qū)大值中心。從19日開(kāi)始，貴州上空轉(zhuǎn)為負(fù)的垂直速度，發(fā)展不強(qiáng)烈。19日夜間，垂直上升速度負(fù)值區(qū)不斷加大，20日8：00垂直上升運(yùn)動(dòng)較為強(qiáng)烈，為強(qiáng)降雨天氣的出現(xiàn)提供了有利條件。3.2 水汽條件18日20：00低層處的水汽通量散度值較小，在低空切變線和地面靜止鋒共同作用下，隨著時(shí)間的推移
現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 2017年11期2017-07-14
- 高精度調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)測(cè)距算法的研究
變換；雷達(dá)；譜最大值估計(jì)算法；測(cè)距精度；頻譜偏移0 引言常用的雷達(dá)測(cè)距有調(diào)頻連續(xù)波和單脈沖雷達(dá)，其中調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)具有較高的距離分辨率、低功率以及無(wú)測(cè)量盲區(qū)等特點(diǎn)[1-4]。調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)廣泛應(yīng)用于雷達(dá)測(cè)距系統(tǒng)中，通過(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣和FFT算法分析進(jìn)而提取測(cè)量距離的信息。由于FFT本身的“柵欄效應(yīng)”，存在著較大的誤差。而工業(yè)上如油罐的液位測(cè)量等應(yīng)用中[5-6]，對(duì)測(cè)量的精度有很高的要求。人們常用提高頻率細(xì)化率來(lái)提高精度，卻增加了計(jì)算時(shí)間。因而產(chǎn)生了擬合法[
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2017年9期2017-05-25
- 基于ERA-interim再分析資料的ASCAT風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品在南海的精度評(píng)估及南海月平均風(fēng)場(chǎng)特征分析
時(shí)，存在兩個(gè)風(fēng)速大值中心，分別位于南海中南部和臺(tái)灣海峽及巴士海峽一帶，其位置和大小隨時(shí)間而變化。ASCAT；L2B；L3；ERA-interim；海面風(fēng)場(chǎng)1 引言南海地跨熱帶與副熱帶，是我國(guó)最大的海域之一，海洋資源豐富，也是國(guó)際運(yùn)輸?shù)闹匾獏^(qū)域。在氣候上南海具有明顯的熱帶季風(fēng)氣候，是典型的季風(fēng)區(qū)，不過(guò)由于其地理位置特殊，天氣變化復(fù)雜，是臺(tái)風(fēng)的多發(fā)地，海上大風(fēng)直接影響著航海和生產(chǎn)，是造成海上災(zāi)難的主要原因之一[1]。海面風(fēng)場(chǎng)是海洋上層運(yùn)動(dòng)，區(qū)域和全球海洋環(huán)流的
海洋預(yù)報(bào) 2017年2期2017-05-10
- 2016年6月16-18日扎蘭屯市強(qiáng)降雨天氣過(guò)程分析
7日20時(shí),雨量大值區(qū)出現(xiàn)在中部、市區(qū)及市區(qū)北部，24小時(shí)9個(gè)雨量站達(dá)到暴雨，其中市區(qū)及市區(qū)附近高臺(tái)子達(dá)到大暴雨，西南鄉(xiāng)鎮(zhèn)量級(jí)相對(duì)小些，中到大雨。17日夜間～18日08時(shí)降水有一個(gè)間歇，18日白天北部、中部偏南地區(qū)降小到中雨，中部及西南鄉(xiāng)鎮(zhèn)量級(jí)較小，最大降雨量才3.5mm。降雨導(dǎo)致扎蘭屯市多個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)遭受洪澇災(zāi)害，中部、東北部鄉(xiāng)鎮(zhèn)不同程度受災(zāi)。受災(zāi)人口16 117人，農(nóng)作物受災(zāi)、成災(zāi)面積4 206.9hm2，多處橋涵被沖毀受損，房屋過(guò)水、倒塌、不同程度的損壞，
山西農(nóng)經(jīng) 2016年12期2016-12-23
- 一次長(zhǎng)江流域梅雨降水中三種云量計(jì)算方案的對(duì)比研究
,能夠體現(xiàn)出云量大值區(qū),但區(qū)域一般偏大;Slingo方案相較NCAR方案來(lái)說(shuō)略差,但也能較好地描述云帶分布;此外,錢(qián)氏方案計(jì)算出的云量值始終偏小,但其能夠較好地描述云帶輪廓與云量的分布特征。綜合對(duì)比結(jié)果,NCAR云量計(jì)算方案比其余兩者更優(yōu),且在低層(850 hPa)表現(xiàn)尤為明顯。相對(duì)濕度云量計(jì)算Slingo方案NCAR方案錢(qián)氏方案云是氣候系統(tǒng)的內(nèi)部參數(shù),直接影響大氣的輻射平衡、熱量平衡和溫濕分布(汪方和丁一匯,2005)。云的形成與特性是地表與大氣各種動(dòng)力
大氣科學(xué)學(xué)報(bào) 2016年2期2016-10-27
- 呼倫貝爾市2014一次暴雪天氣成因分析
且暴雨產(chǎn)生在比濕大值區(qū)、相對(duì)濕度大值區(qū)、渦度大值區(qū)、散度負(fù)值中心和850hPa風(fēng)場(chǎng)切變與假相當(dāng)位溫高能舌基本重疊的位置。（2）高低空急流的耦合只本次降水過(guò)程的觸發(fā)機(jī)制。（3）大-暴雪產(chǎn)生在地面倒槽曲率最大處或地面系統(tǒng)梯度大的位置。暴雪貝加爾湖冷槽高低空急流一、降水實(shí)況2014年10月31日08時(shí)～11月1日08時(shí)全市大部出現(xiàn)降雪天氣，中部南部地區(qū)出現(xiàn)大-暴雪，降水量在4.2～12.7毫米之間，下的強(qiáng)度較強(qiáng)，強(qiáng)度達(dá)到3.2毫米/小時(shí)，在全市16個(gè)站點(diǎn)中有2個(gè)
現(xiàn)代農(nóng)業(yè) 2016年8期2016-09-19
- 基于MP3格式的語(yǔ)音隱寫(xiě)算法
在MP3編碼中的大值區(qū)內(nèi)。引入大容量MP3比特流音頻隱寫(xiě)算法，該算法可以與MP3隱寫(xiě)算法在互不影響的前提下完美結(jié)合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法增加了隱藏容量，而算法的透明性和碼字的統(tǒng)計(jì)特性并無(wú)太大的差異。Huffman編碼；MP3編碼；大值區(qū)；信息隱藏隨多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，信息安全得到越來(lái)越多的重視。信息安全包含信息加密和信息隱藏兩大分支。加密信息在傳遞的過(guò)程中很容易被攻擊者發(fā)現(xiàn)，即使在無(wú)法正確解密的情況下，也可以破壞信息的傳遞，因此安全性較低。而信息
桂林電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年4期2016-09-14
- 青藏高原東側(cè)四川地區(qū)夜雨時(shí)空變化特征
在60％以上，最大值位于盆地西南部（雅安、樂(lè)山附近），其夜雨量超過(guò)日降水量的70％；川西高原大部分地區(qū)平均夜雨占日降水量的比例也在57％以上；而川西高原東北與川東北為明顯的兩個(gè)低值區(qū)，其中，高原東北的夜雨占日降水量的比例在49％～57％，川東北的夜雨比例最小值為48％。從圖中還可以看到，在盆地西部邊緣（都江堰、雅安、越西一帶），多年平均夜雨比例的等值線分布較為密集，這可能是與該地區(qū)特殊的陡峭地形有關(guān)。從四川雨季各月份平均夜雨占日降水量的比例分布（圖2）看，
大氣科學(xué) 2015年1期2015-12-05
- 鍋爐熱平衡測(cè)試的基本要求及其測(cè)試方法
大、鍋爐水位高取大值，否則取小值；蒸汽分離裝置結(jié)構(gòu)不合理取大值，否則取小值；鍋爐水含鹽量高取大值，否則取小值；對(duì)小型快裝鍋爐應(yīng)取大值；負(fù)荷劇烈波動(dòng)或運(yùn)行壓力過(guò)低也應(yīng)取大值。為了使儀器儀表安裝到運(yùn)行參數(shù)的測(cè)試記錄有條理地進(jìn)行，防止漏項(xiàng)漏記，可事先設(shè)計(jì)出鍋爐測(cè)點(diǎn)布置圖及測(cè)量?jī)x表說(shuō)明。［1］ 王維峰，孫夢(mèng)翔，王繼忠，等.一種新型寬量程氣體流量標(biāo)準(zhǔn)裝置的研制［J］.自動(dòng)化儀表，2012，33（6）：18-22.［2］葉江明.電廠鍋爐原理及設(shè)備［M］.北京：中國(guó)電力
黑龍江科學(xué) 2015年4期2015-03-27
- 一種改進(jìn)的FFT離散頻譜相位差加權(quán)校正算法
通過(guò)將相位差中最大值校正誤差與次大值校正誤差按一定比例進(jìn)行加權(quán)來(lái)獲得頻譜校正結(jié)果。對(duì)此的仿真結(jié)果表明，該算法與傳統(tǒng)相位差法相比，在頻譜最大值相同的情況下，頻率校正誤差的頻率分辨率提高了近90%，提高了頻率校正精度。頻譜校正；相位差法；加權(quán)校正算法0 引言快速傅里葉變化(FFT)算法是1965年由Cooely-Tukey在《計(jì)算數(shù)學(xué)》雜志上首次發(fā)表的[1]。自此，F(xiàn)FT和頻譜分析很快發(fā)展成為無(wú)線電通信、信息圖像處理、自動(dòng)控制、機(jī)械設(shè)備故障診斷和振動(dòng)分析等多種
唐山學(xué)院學(xué)報(bào) 2015年6期2015-02-22
- 異常值對(duì)非參數(shù)bootstrap法估計(jì)的影響分析
樣本點(diǎn)來(lái)說(shuō)是異常大值也是合理的。(3)生成含有雙側(cè)異常值的樣本。方法是同時(shí)將步驟(2)中產(chǎn)生的異常小值和異常大值替換步驟(1)中的樣本點(diǎn),則得到10%、20%、40%、50%下的含有雙側(cè)異常值的樣本。因?yàn)闃O小極大異常值各最少一個(gè),故這種情形下含異常值比例最小為2/20=10%。(4)在單側(cè)和雙側(cè)異常值兩種情形下,分別計(jì)算總體均值的非參數(shù)bootstrap法點(diǎn)估計(jì)、分布形態(tài)、區(qū)間估計(jì)等。(5)在相應(yīng)的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)下,進(jìn)行比較分析。2 模擬分析序列中混入異常值一般
統(tǒng)計(jì)與決策 2015年12期2015-01-03
- 基于CNOP方法的臺(tái)風(fēng)目標(biāo)觀測(cè)中三種敏感區(qū) 確定方案的比較研究
共同點(diǎn)是將一些“大值區(qū)”做為敏感區(qū)。這些大值區(qū)或是目標(biāo)函數(shù)關(guān)于初始場(chǎng)的梯度的大值區(qū)（伴隨敏感性方法，Baker and Daley,2000），或是快速發(fā)展的初始誤差場(chǎng)的大值區(qū)（線性奇異向量方法，Palmer et al.,1998; 準(zhǔn)反演線性方法，Pu and Kalnay,1999；繁殖方法，Hamill et al.,2000），或是觀測(cè)增量的權(quán)重的大值區(qū)（集合轉(zhuǎn)換方法，Bishop and Toth,1999；集合轉(zhuǎn)換卡曼濾波方法，Bishop
大氣科學(xué) 2014年2期2014-12-13
- “梅花”臺(tái)風(fēng)(1109號(hào))路徑追蹤補(bǔ)充訂正預(yù)報(bào)日志
現(xiàn)的不穩(wěn)定能量最大值或某較大能量區(qū)域確定風(fēng)暴可能移動(dòng)趨向。查閱相比之下只有一個(gè)最大值，移向就確定當(dāng)天08時(shí)風(fēng)暴位置與最大值的射線上，再根據(jù)當(dāng)天08時(shí)預(yù)報(bào)資料的移速來(lái)點(diǎn)繪未來(lái)24、48、72 h等所處位置。如出現(xiàn)相對(duì)較大值區(qū)域，就選該區(qū)域內(nèi)最遠(yuǎn)距離的兩個(gè)探空站點(diǎn)連線的中點(diǎn)與當(dāng)天08時(shí)風(fēng)暴位置為起點(diǎn)的射線來(lái)定位未來(lái)預(yù)報(bào)位置，由于縣級(jí)氣象臺(tái)只做補(bǔ)充訂正預(yù)報(bào)，本文只作24 h的移向的補(bǔ)充訂正定位。1.2 實(shí)例說(shuō)明圖2為用中央氣象臺(tái)2011年7月28日14時(shí)發(fā)布“梅
浙江氣象 2014年2期2014-12-07
- 期指追漲殺跌
%（當(dāng)時(shí)的全周次大值）；13點(diǎn)15分，價(jià)差只剩下+0.01%。本周，我們也可以做出相同的分析。在9月25日13點(diǎn)55分的最高點(diǎn)前后，價(jià)差判若兩人。13點(diǎn)55分，價(jià)差為+1.26%（全周次大值）；14點(diǎn)45分，價(jià)差只剩下+0.62%。高某不需要再羅列更多的數(shù)據(jù)，您就可以發(fā)現(xiàn)，追漲殺跌（上漲價(jià)差增加、下跌價(jià)差減少）就是本周的主基調(diào)?？酥坪椭?jǐn)慎追漲殺跌，股指期貨交易的歷史上曾經(jīng)發(fā)生，后果以下跌偏多，例如2010年11月出現(xiàn)的見(jiàn)頂。我想，我不用列出太多的案例。因?yàn)?/div>
股市動(dòng)態(tài)分析 2014年38期2014-11-15
- 垂直螺旋度在京津特大暴雨中的診斷分析
旋度緩慢增大到最大值45×10-6,hPa·s-2，其伸展高度達(dá)到最高 320,hPa，中心最大值明顯下傳；受正平均垂直螺旋度中心的影響天津降水強(qiáng)度和降水范圍達(dá)到最大。之后正平均垂直螺旋度大值區(qū)逐漸減小，天津降水也隨之結(jié)束。由此可以看出正垂直螺旋度的大小與降水量呈正相關(guān)。圖2 2012年7月21-22日垂直螺旋度時(shí)間序列剖面圖Fig.2 Cross-sectional view on time series of vertical helicity，Jul天津科技 2014年6期2014-08-08
- 不含三圈的雙圈圖的譜半徑
半徑的第1～10大值和相應(yīng)的極圖。受此啟發(fā)，研究了不含三圈的雙圈圖，確定不含三圈的雙圈圖的譜半徑的上界，并刻畫(huà)了相應(yīng)的極圖。雙圈圖；譜半徑；禁用三圈；譜Turán型問(wèn)題本文所考慮的圖都是有限無(wú)向簡(jiǎn)單圖，設(shè)G=(V,E)是一個(gè)n階圖，A(G)表示圖G的鄰接矩陣。因?yàn)锳(G)是實(shí)對(duì)稱(chēng)的，所以它的特征根都是實(shí)數(shù)。稱(chēng)A(G)的最大特征根為圖G的譜半徑，記為ρ(G)。經(jīng)典極值圖論的一個(gè)中心問(wèn)題是Turán型問(wèn)題：給定一個(gè)圖F，設(shè)G是一個(gè)不含子圖與圖F同構(gòu)的n階圖，那- 沒(méi)有大幅破位的預(yù)期
天移動(dòng)平均值的最大值出現(xiàn)在本周五，130918手；次大值在本周四、第三大值在本周三?？傊F(xiàn)在的22天移動(dòng)平均值是最大的。但是，持倉(cāng)量的最大值在4月8日，次大值在4月17日，第三大值在4月10日，都不在本周。所以，現(xiàn)在的持倉(cāng)量只是偏高的數(shù)字，卻沒(méi)有明顯的增加或減少。沒(méi)有大幅破位預(yù)期面對(duì)這種市場(chǎng)，又只能用排除法。首先，沒(méi)有大幅向下破位的預(yù)期。如果有，下跌特別是大跌時(shí)，持倉(cāng)量會(huì)明顯增加。以本周跌幅最大的周一和周五，4個(gè)合約持倉(cāng)量分別只增加3939手和減少27手股市動(dòng)態(tài)分析 2014年16期2014-05-12
- 預(yù)留光面層光面爆破在大灣隧道施工中的應(yīng)用
類(lèi)以下圍巖W值取大值；及Ⅲ類(lèi)以上圍巖W值取小值。2.1.2 周邊眼間距EE直接控制隧道開(kāi)挖輪廓的平整度，E=（10～15）d，炮眼直徑d=35mm。對(duì)于圍巖松軟，有破碎帶，節(jié)理，裂隙發(fā)育地段，E取小值；穩(wěn)定性好，中硬到堅(jiān)硬的巖石，E取大值，必要時(shí)對(duì)在兩炮眼間中部增加一空眼以形成導(dǎo)向爆破。2.1.3 周邊眼采用密集系數(shù)KK=E/W=0.7～12.1.4 周邊眼采用2#圍巖小炸藥,線裝藥密度q。q=0.1～0.2kg/m，采用預(yù)留空氣柱間隔裝藥結(jié)構(gòu)和預(yù)留空氣柱四川水泥 2014年7期2014-04-26
- 淺談鹽源公司“運(yùn)維合一、大倒班模式”日常工作的開(kāi)展
術(shù)部設(shè)立兩個(gè)運(yùn)維大值，每個(gè)運(yùn)維大值設(shè)置一名運(yùn)行工程師、4個(gè)運(yùn)行班組、一個(gè)維護(hù)班組，其人員結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1所示。1.2 人員分工1.2.1 運(yùn)行工程師從圖1中我們可以看出，運(yùn)行工程師所處崗位十分關(guān)鍵，起到與部門(mén)的溝通與橋梁作用，負(fù)責(zé)兩站的工作任務(wù)接受與安排。其平時(shí)的主要工作職責(zé)如下:(1)負(fù)責(zé)管理所屬運(yùn)行班組、維護(hù)班組、水工專(zhuān)責(zé)，負(fù)責(zé)電站機(jī)電設(shè)備、水工設(shè)備設(shè)施的運(yùn)行管理;(2)負(fù)責(zé)對(duì)生技部運(yùn)行、維護(hù)技術(shù)管理和資料收集、保管工作;(3)負(fù)責(zé)確定電站主輔設(shè)備日常和異常四川水利 2014年2期2014-04-18
- 五一橋水電站“運(yùn)維合一大倒班”生產(chǎn)管理模式探索與實(shí)踐
下設(shè)2個(gè)運(yùn)行維護(hù)大值，以大倒班方式運(yùn)作，2個(gè)運(yùn)維大值對(duì)倒，每大值值班時(shí)間為3周，倒班車(chē)在成都與五一橋電站間按大值倒班時(shí)間往返運(yùn)行。2.1 組織結(jié)構(gòu)2.1.1 概述五一橋水電站、龍溪溝水電站(原施工電源電站，現(xiàn)為子站)生產(chǎn)管理由中鐵能源公司發(fā)電部全面負(fù)責(zé)，管理采用扁平化組織結(jié)構(gòu)，采用運(yùn)行維護(hù)一體化的組織結(jié)構(gòu)形式和大倒班的管理方式，發(fā)電部共設(shè)2個(gè)運(yùn)維大值，采用一值值班另一值休息方式，各大值分別負(fù)責(zé)兩站廠房、閘首的運(yùn)行維護(hù)工作，每大值為4個(gè)班組，其中3個(gè)班組進(jìn)行四川水力發(fā)電 2013年5期2013-09-10
- 北大西洋海域波浪能資源特征分析
常明顯的分界線，大值區(qū)基本都在30°N 以北，主要集中在冰島和紐芬蘭島之間的海域，30°N以南常年為低值區(qū)，基本都在3 kW/m 之內(nèi)，大值區(qū)和低值區(qū)的差距較大，能達(dá)到20 kW/m左右。冬季風(fēng)浪能流密度為四季中最大，大值區(qū)能達(dá)到50 kW/m；春季和秋季次之，大值區(qū)能達(dá)到24 kW/m；夏季最小，大值區(qū)的能流密度僅在6 kW/m左右。涌浪能流密度：整個(gè)海域分布較為均勻，大值區(qū)常年位于冰島南部及西南部海域。冬季涌浪能流密度為四季中最大，大值區(qū)能達(dá)到70 k海洋預(yù)報(bào) 2013年6期2013-08-19
- 2008年7月15日新鄉(xiāng)暴雨診斷分析
時(shí)間較短，雨量的大值區(qū)主要集中在輝縣、衛(wèi)輝的南部到獲嘉、新鄉(xiāng)以及延津的西部地區(qū)，降水空間集中，形成了較大的危害，其中獲嘉的城關(guān)雨量站21：10—22：10，1小時(shí)降水量達(dá)到103mm，在歷史上極為罕見(jiàn)。根據(jù)民政部門(mén)災(zāi)情調(diào)查情況，這次暴雨過(guò)程造成農(nóng)作物大面積積水受災(zāi)，部分房屋倒塌損壞。共造成12317畝玉米受災(zāi)，其中370畝玉米絕收，倒塌房屋141間，受災(zāi)人數(shù)157170人，共造成經(jīng)濟(jì)損失1842.7萬(wàn)元。1 環(huán)流背景1.1 高空形勢(shì)從13日20點(diǎn)開(kāi)始在貝加河南科技 2013年5期2013-08-13
- 2012年春季綏化市2次較大降水天氣分析
9日08-20時(shí)大值區(qū)中心在925 hPa左右的高度上，說(shuō)明水汽輸送帶處在中低層，在氣旋的作用下更有利于抬升凝結(jié)，對(duì)降水的貢獻(xiàn)非常大。7.4 相對(duì)濕度圖5 3.16過(guò)程水汽通量散度剖面圖6 3.29過(guò)程水汽通量散度剖面圖7 3.16過(guò)程相對(duì)濕度剖面圖8 3.29過(guò)程相對(duì)濕度剖面從圖7可看出，3.16降水過(guò)程相對(duì)濕度大值區(qū) (80%)位于925～700 hPa，700 hPa以上相對(duì)濕度較??；從圖8可看出，本次降水過(guò)程相對(duì)濕度大值區(qū)(70%)位于850～40黑龍江氣象 2012年4期2012-10-17
- 1988-2009年北印度洋海域風(fēng)候統(tǒng)計(jì)分析
影響顯著。風(fēng)速的大值區(qū)主要分布于索馬里以東和阿拉伯半島東南部海域、斯里蘭卡東部海域和馬納爾灣。（2）6級(jí)以上大風(fēng)的高頻中心位于索馬里和阿拉伯半島東部海域。（3）近22年期間，北印度洋海域的海表風(fēng)速整體上以0.0286m·s-1·a-1的速度顯著性逐年線性遞增，遞增趨勢(shì)較強(qiáng)的海域分布于中高緯海域：紅海、馬納爾灣、孟加拉灣西部和北部海域、馬六甲海峽、泰國(guó)灣、北部灣。CCMP風(fēng)場(chǎng)；北印度洋；季節(jié)特征；大風(fēng)頻率；長(zhǎng)期變化趨勢(shì)Abstract：Based on th海洋通報(bào) 2012年5期2012-09-11
- 黃河提水工程出水池濕陷計(jì)算與分析
2pal土層e取大值平均值0.970，ω取大值平均值11.1%。查《工程地質(zhì)手冊(cè)》得：Q2pal土層的承載力基本值f0為125kPa。按濕陷性黃土評(píng)價(jià)：土壤物理力學(xué)性質(zhì)指標(biāo)在基礎(chǔ)底面附近土層的天然孔隙比e的大值平均值為0.970，液限WL取小值平均值25.1%，ω取塑限含水率的大值平均值17.4%。查《工程地質(zhì)手冊(cè)》得：Q2pal土層的承載力基本值f0取172kPa。綜上所述，根據(jù)出水池工程地質(zhì)條件，建議Q2pal土層的承載力標(biāo)準(zhǔn)值fk取110～120kP山西水利 2012年6期2012-07-26
- 基于QuikSCAT/NCEP風(fēng)場(chǎng)的1999-2009年中國(guó)海表風(fēng)場(chǎng)研究
M和SON的風(fēng)速大值中心位于臺(tái)灣海峽，JJA位于南海西南部海域，DJF大值區(qū)主要位于琉球群島-臺(tái)灣海峽-東沙群島-平順海島一帶，風(fēng)向也具有明顯的季節(jié)特征；極值風(fēng)速的大值中心都主要集中在臺(tái)灣以東洋面、琉球群島附近海域、海南島以東和東沙群島附近海域；大部分海域3—25 m/s風(fēng)速出現(xiàn)的頻率都比較高，6級(jí)以上大風(fēng)出現(xiàn)頻率較高的海域集中在對(duì)馬海峽、琉球群島附近海域、臺(tái)灣島附近海域；對(duì)逐月風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行EOF分析的結(jié)果與季節(jié)特征分析的結(jié)果吻合較好，中國(guó)海近10年海表風(fēng)場(chǎng)的海洋預(yù)報(bào) 2011年4期2011-12-23
- VIL 對(duì)判別弱降雹和短時(shí)強(qiáng)降水的指示作用
回波中心與VIL大值區(qū)的位置差別可以做為判斷小冰雹的依據(jù)之一。移速慢的冰雹云在降雹前會(huì)出現(xiàn)VIL的躍增。VIL;弱降雹;躍增0 引 言近年來(lái),新一代天氣雷達(dá)在全國(guó)迅速布網(wǎng),成為研究強(qiáng)對(duì)流天氣的主要工具之一,彌補(bǔ)了常規(guī)氣象觀測(cè)資料的一些局限性?；诶走_(dá)產(chǎn)品進(jìn)行強(qiáng)雷暴、強(qiáng)降水、冰雹等局地強(qiáng)對(duì)流天氣的判別,回波強(qiáng)度是重要的因子,李玉林等總結(jié)得出冰雹云的強(qiáng)度大多數(shù)在55dBz以上的結(jié)論[1]。冰雹云的雷達(dá)回波特征有一些共性,如強(qiáng)度強(qiáng)、回波頂高度高、容易出現(xiàn)“V”形浙江氣象 2011年2期2011-09-25
- 近22年西北太平洋海表風(fēng)速變化趨勢(shì)及空間分布特征研究
態(tài)呈同位相分布，大值區(qū)分布于日本以東洋面，第二、第三模態(tài)則表現(xiàn)出西北部海域與東南部呈反位相分布；西北太平洋海域極值風(fēng)速的大值區(qū)位于日本以東的廣闊洋面，次大值區(qū)分布于臺(tái)灣以東洋面、南海北部海域、渤海海域，且近海的極值風(fēng)速明顯小于大洋。CCMP風(fēng)場(chǎng)；西北太平洋海域；變化趨勢(shì)；EOF分析；極值風(fēng)速我國(guó)地處西太邊緣，位于季風(fēng)變換帶，氣候差異顯著，且常常遭受臺(tái)風(fēng)的侵襲，深入研究西北太平洋海域海表風(fēng)速的分布特征，對(duì)海上風(fēng)能開(kāi)發(fā)、防災(zāi)減災(zāi)、航海、海洋工程等都具有重要的意海洋技術(shù)學(xué)報(bào) 2011年2期2011-01-09
- 垂直螺旋度在京津特大暴雨中的診斷分析