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题名稀植条件下杂交稻分蘖成穗规律和穗粒结构研究
被引量：26
- 1
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作者
陈惠哲
朱德峰
林贤青
张玉屏
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机构
中国水稻研究所水稻生物学国家重点实验室
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出处
《杂交水稻》
CSCD
北大核心
2004年第6期51-54,共4页
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基金
国家农业结构调整重大技术研究专项 ( 2 0 0 3 -0 1-0 2A)
国家农业科技跨越计划资助项目 ( 2 0 0 3 -1)
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文摘
研究了 19.5 ,13 .5和 7.5穴 m2 3个种植密度下杂交稻组合中优 6号和两优培九不同时期的分蘖成穗规律和穗粒结构。结果表明 ,稀植促进分蘖发生 ,并导致最高分蘖期和有效分蘖期延迟 ,13 .5和 7.5穴 m2 比 19.5穴 m2 的最高分蘖期分别推迟 7和 14d ;随种植密度下降 ,中后期发生的分蘖在茎蘖数中的比例提高 ,相应成穗率也提高 ;早期分蘖所成的穗与后期分蘖所成穗的每穗粒数差异较大 ,结实率差异较小 ,两者的产量差异主要由穗粒数差异引起 ;随种植密度下降 ,分蘖力较弱的组合产量显著下降 。
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关键词
杂交水稻
稀植
分蘖时期
分蘖成穗规律
穗粒结构
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Keywords
hybrid rice
sparse planting
tillering
panicle formation
composition of panicles
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分类号
S511.04
[农业科学—作物学]
S311
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题名基于稀疏分解的水下目标回波信号处理方法
被引量：3
- 2
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作者
孙同晶
贺锦鹏
谷雨
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机构
杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室
浙江吉利汽车研究院有限公司浙江省汽车安全技术研究重点实验室
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2016年第2期282-288,共7页
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基金
国防科技重点实验室基金(9140C260202150C26112)资助项目
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文摘
针对超低信噪比的水下弱信号处理问题,基于稀疏分解理论,重点关注入射信号和回波模型等先验信息如何融入稀疏字典(过完备原子库)的构造,并结合匹配追踪方法,提出基于稀疏分解的水下回波信号处理方法。首先建立水下回波信号亮点模型,得到回波模型和入射信号的关系,对已知的发射信号进行离散化、能量归一化以及移位处理,构造适合回波信号自身特性的过完备原子库;然后基于匹配追踪算法实现水下回波信号的稀疏分解,并将处理结果与常用的匹配滤波方法进行对比分析。仿真结果表明,本文方法不仅能精确重构出原始回波信号,而且在处理超低信噪比水下回波信号时较匹配滤波方法具有明显的优势。
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关键词
主动声纳
目标回波
稀疏分解
匹配滤波
过完备原子库
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Keywords
active sonar
target echo
sparse composition
matched filter
over-complete atom dictionary
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名水下目标回波的块信号稀疏分解方法
被引量：1
- 3
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作者
孙同晶
高恩伟
陈华杰
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机构
杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室
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出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2015年第5期457-461,共5页
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文摘
基于匹配追踪的稀疏分解方法原理简单,在工程实际中应用广泛,但其计算量大,重构精度也不够理想。针对此问题,利用水下目标回波信号的块稀疏特性,提出了水下目标回波的块信号稀疏分解方法。首先基于水下目标回波和块稀疏信号的基本理论,结合回波信号仿真结果,分析了水下目标回波信号的块稀疏特性;然后,充分考虑回波信号本身的稀疏结构,利用信号分块和原子分块的思想,针对水下目标回波提出了块信号的稀疏分解和块匹配追踪重构算法,并从理论上对其计算复杂度进行了分析;最后,采用仿真实验的方式,与传统方法进行对比。结果表明,该方法大大减少了计算量,提高了重构精度。
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关键词
块信号
目标回波
稀疏分解
匹配追踪
信号重构
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Keywords
block-signal
target echo
sparse composition
matching pursuit
signal recovery
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于多层次稀疏编码预测蛋白质亚细胞定位
被引量：5
- 4
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作者
陈行健
胡雪娇
薛卫
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机构
南京农业大学信息科学技术学院
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出处
《生物工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期687-696,共10页
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基金
国家重点研发计划(No.2017YFD0800204)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.KYZ201600175)资助~~
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文摘
文中提出了一种简单有效的蛋白质亚细胞区间定位预测方法,为进一步了解蛋白质的功能和性质提供理论基础。运用稀疏编码,结合氨基酸组成信息提取蛋白质序列特征,基于不同字典大小对得到的特征进行多层次池化整合,并送入支持向量机进行分类。经Jackknife检验,在数据集ZD98、CH317和Gram1253上的预测成功率分别达到95.9%、93.4%和94.7%。实验证明基于多层次稀疏编码的分类预测算法能显著提高蛋白质亚细胞区间定位的预测精度。
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关键词
稀疏编码
氨基酸组成
多层次池化
支持向量机
亚细胞区间定位
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Keywords
sparse coding
amino acid composition
multilayer pooling
support vector machine
subcellular localization prediction
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
Q51
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化
- 5
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作者
闫云斌
全厚德
崔佩璋
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机构
军械工程学院信息工程系
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出处
《军械工程学院学报》
2013年第1期58-61,共4页
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文摘
研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题，对跳频信号的稀疏性进行了分析，采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上，通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明，通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下，能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．
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关键词
跳频信号
正则化
FOCUSS算法
L曲线
稀疏分解
信号重构
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Keywords
frequency-hopping signal
regularization
FOCUSS algorithm
L-curve
sparse de-composition
signal reconstruction
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分类号
TN914.3
[电子电信—通信与信息系统]
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