太阳黑子数

摘要： 太阳黑子变化是太阳强磁扰动的表征。结合长短期记忆单元神经网络和一维卷积神经网络预测太阳黑子变化,使用3种不同的数据集,分别为1700—2020年年均太阳黑子数(yearly mean sunspot number,YSSN)、1749—2021年月均太阳黑子数(monthly mean sunspot number,MSSN)和1874—2021年月均太阳黑子面积(monthly mean sunspot area,MSSA)。首先,基于YSSN数据集,预测得到2021年YSSN以及第25太阳周YSSN,2025年预测值达到最大,其值为163.4;其次,基于MSSN数据集,预测得到2021年6月MSSN以及第25太阳周MSSN,2024年10月预测值达到最大,其值为245.9;接着,基于MSSA数据集,预测得到2021年6月MSSA,其值为73.1;最后,基于MSSA数据集,将纬度划分为13个分区,发现可以重建太阳黑子蝴蝶图。以上均表明神经网络方法为探测太阳黑子变化提供了新的解决思路。

摘要： 采用淮河流域1965—2016年67个气象站点52 a的逐日降水资料,应用Mann-Kendall趋势检验法、反距离权重插值法和Morlet小波分析法,研究了不同量级降雨时空分布特征及其影响因素。结果表明:(1)淮河流域各量级降雨的年降水量均呈增大趋势,其中暴雨的年降水量年际变化波动相对较大。(2)整个淮河流域的降雨以中、大和暴雨为主,且比较集中。(3)淮河流域小雨和中雨的年降水量由南向北的递减较为平均,各级雨量带呈条带状分布,而大雨和暴雨的各级雨量带无条带状分布的规律。此外,不同量级降雨的降水日数和降水量空间分布一致,均具有'由南向北,依次递减'的特点。(4) 1965—2016年,太阳黑子出现极值的年份与淮河流域各量级降雨的降水量极值年份并不完全对应。淮河流域暴雨的年降水量和太阳黑子数都在15 a左右尺度上震荡明显,虽然尺度上不能完全对应,但有交叉,说明暴雨的年降水量和太阳黑子数存在相似的振荡周期变化。

摘要： 分别采用时间序列中的求和自回归移动平均模型ARIMA(Autoregressive integrated moving average)模型和指数平滑模型Holt-Winters的加法模型,对IGS站发布的广西地区16个格网点进行短期的电子含量TEC预报.并利用组合权重的方法对两种模型组合进行TEC短期预报.分析比较不同季节各个模型的预测效果,以及电子含量的变化与太阳黑子数变化之间的联系.结果表明,组合模型的预测精度在各个季节都优于两种单一模型,不同季节,太阳黑子数的含量和电离层电子含量预测的精度也有较大差异.

摘要： 为了提高RBF神经网络预测太阳黑子数的准确度,本文采用一种基于粒子群算法优化RBF神经网络预测模型.利用粒子群算法优化RBF神经网络的初始参数,并将其用于太阳黑子数月均值的预测.将实验结果与传统RBF神经网络预测模型预测结果进行比较,结果表明,该方法收敛快速、预测精度明显提高,表明了PSO-RBF预测模型在太阳黑子数预测中的有效性.

摘要： 将1996—2015年太阳黑子数、强磁暴和MS≥7.0亚洲浅源地震,按Dst指数大小对磁暴进行分类和统计,按震级大小对地震进行分类统计,结果发现,在1996—2015年太阳活动周下降年易发生大磁暴,且MS≥7.0地震年发生率明显高于太阳活动周上升年、极大年和极小年.%We collected data from 1996 to 2015 about sunspot number, intense geomagnetic storm and strong Asian earthquake (MS ≥ 7.0), and classifiedgeomagnetic storm by Dst, Asian earthquake by MS. Data analysis found that the intense geomagnetic storm number in solar declining years is larger, earthquake occurrence rate is larger than that in ascending,solar maximum and minimum year.

摘要： In order to analyze the periodic variations of solar activity,the sunspot number(SSN),F10.7 cm solar flux and solar wind speed supplied by Goddard Space Flight Center has to investigate the variations of solar activity during 1700—2015.The results indicate that solar activity contains four significant periods of 27 day,4 year,11 year and 111 year,and periods of significant in the local time span that are 0.5 year,1 year and 55 year.Furthermore,the relationships among sunspot number, F10.7 solar flux and solar wind speed by cross wavelet transform is analyzed,the results show that there is significant in phase resonance oscillation among three indices in the scale from 0.062 5 to 0.125 year (about 27 day).%为了研究太阳活动的周期性变化规律，采用戈达宇宙航空中心提供的太阳黑子数、F10.7射电流量与太阳风速度数据分析了1700—2015年间太阳活动的变化。发现太阳活动存在4个显著性变化周期：27 d、4年、11年和111年，另外还有0.5年、1年、55年的局部显著周期。对太阳黑子数与F10.7射电流量和太阳风速度进行交叉小波分析，结果显示这3个参数在0.0625—0.125年的尺度上有显著共振性。

摘要： 太阳黑子数是描述太阳活动水平的主要指标，太阳活动直接影响日地环境。依据前人对太阳黑子数的观测资料，采用BP神经网络及小波分析和自相关相结合的方法，分析了1770-1869年的太阳黑子数年均值，得出了太阳黑子存在11-12年周期的结论，并对该算法及噪声鲁棒性进行了仿真。实验结果表明，该算法对研究太阳活动的本质规律是有效的。两种方法与其他方法，如自相关法、功率谱法等，进行了相比，不仅得出与实际一致的结论，而且对噪声有较强的鲁棒性，这对含噪信号的分析研究是很有意义的。%The sunspot number is the main indicator of the level of solar activity,solar activity directly affects the daily environment. Based on the sunspot number observation data of the predecessor,using BP neural network and wavelet analysis and self integrating meth-od,the 1770-1869 sunspot number mean is analyzed,it is concluded that the sunspots are 11-12 year cycle,and the algorithm and its noise robustness is simulated. The experimental results show that the algorithm is effective for the essential rule of solar activity. Two methods with other methods,such as self correlation method,the power spectrum method,are compared to not only draw the practical conclusions but also have the strong robustness for noise,which is very significant for noise signal analysis.

摘要： 本文主要对播出质量监测中在播发射机播音覆盖效果热图形成技术进行了研究,阐述了播音覆盖效果热图的计算原理,播音覆盖效果热图的生成过程及其重要意义,探讨了播出质量数据可视化监测的发展方向.

摘要： 利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和后向传播（Back Propagation，BP）神经网络的方法，结合前23个太阳周期（1700—2008年）的周期特征数据，对第24和第25个太阳周的各个周期特征进行了预测，并且通过交叉验证算法得出两种方法都可达到最优。通过分析SVM与BP神经网络方法的预测结果，均表明第25个太阳周将会达到较强的强度，且大于第24个太阳周。此外，两种方法都预测出第25个太阳周的太阳黑子数在谷值年维持异常偏低，周期长度都会维持在10年左右。根据第24个太阳周已经过去的特征验证，BP神经网络的结果与实际情况更为接近，预测太阳活动在2020开始进入第25个太阳周，在2025年达到峰值，峰值年强度比第24个太阳周偏强。%In this work, the 24th and 25th solar cycles’ periodic characteristics were predicted by using support vector machine (SVM) method and back propagation (BP) neural network method respectively, based upon the data of previous 23 solar cycles. The authors found that both of the methods reach the optimal value after applying the cross validation algorithm, it reveals that the intensity of solar activity in the 25th solar cycle will be enhanced comparing with the 24th solar cycle in both the SVM and the BP Neural Network prediction; that the sun spot number (SSN) will maintain low value in the valley phase; and the cycle length will be around 10 years in the 25th solar cycle. According to the periodic characteristics of the 24th solar cycle that was past, there sults from BP Neural Network method prediction are more close to actual situation than that from the SVM. The results indicate that solar activity will enter 25th solar cycle in 2020, and will reach the peak in 2025; the amplitude of peak year in the 25th solar cycle will be stronger than that in the 24th solar cycle.

摘要： 为研究最小二乘支持向量机在太阳黑子数预报中的应用能力,本文基于1972年1月至1996年1月平滑月平均太阳黑子数资料,选择合适的参数和核函数,采用最小二乘支持向量机回归方法创建了未来1、2个月的平滑月平均黑子数预报模型,选择1996年3月～2006年6月的数据进行预报试验,同时与相同资料下的BP神经网络模型结果进行了比较,结果表明最小二乘支持向量机回归方法在预报非线性的平滑月平均黑子数中体现了较好的预报能力,可以较准确地做出未来1至2个月的预报,随着预报时效的延长预报误差逐渐增大,在未来1个月预报中绝对误差在5.0以内,平均绝对误差为1.0左右;在未来2个月预报中绝对误差可以控制在10以内,平均绝对误差为2.2,同时最小二乘支持向量机回归方法的预报效果要远好于BP神经网络方法.

摘要： 为了尽可能地减少旱灾所带来的经济、社会等方面的损失,本文利用可公度方法和对称性原理对广西壮族自治区的旱灾进行了趋势判断.结果表明:(1)经三元可公度验证,1950年以来广西的旱灾表现出良好的可公度结构特征,具有明显的时间对称性.(2)通过可公度方法的分析,结合蝴蝶结构图和可公度结构系,广西2017年发生旱灾的信号较强.(3)广西旱灾的发生年份与ENSO事件表现出较好的相关性.(4)结合旱灾年份及太阳黑子数变化趋势的分析,发现旱灾年基本出现在太阳黑子的上升段,即太阳活动逐渐增加的阶段.

摘要： 本文据1797～2005年中山市历年台风对照太阳黑子数的天文背景、大气环流、海温异常变化以及地震等相关关系,初步探讨台风灾害自然环境的背景,分析其对形成台风灾害的影响因素,为防台风灾害提供科学决策依据.

摘要： 本发明涉及一种用于描述全日面图像中太阳黑子群的方法，属于计算机视觉和自然语言处理领域。本发明通过制作一个太阳黑子群图像和描述文本的数据集，先将原始图像送入改进的VGG‑16网络生成特征图，再将输出的特征图送入定位层，通过改进的Inception‑RPN生成候选区域，最终处理成固定大小的区域特征，这些区域特征经过识别网络后，被处理成一维大小的可供LSTM处理的向量，最终生成描述语句；相比传统的方法，本发明能获得更加精确的候选区域，从而提高了整个网络的描述质量。

摘要： 一种适用于图像传感器的太阳黑子校正结构，适宜集成在芯片中，其在已有的图像传感器读出电路基础上增加了一个位数较少的辅助计数器COUNTER_S，该辅助计数器单元COUNTER_S，其输入端接所述比较器单元COUNTER的输出端VCOMP，其输出端CTRL_BS接到主计数器单元COUNTER中；其中，辅助计数器单元COUNTER_S包括太阳黑子阈值产生单元、阈值比较单元和计数器；输出端CTRL_BS将计数结果输入到主计数器单元COUNTER中用以控制其最终数据输出是否为全满幅，从而达到消除太阳黑子现象的目的。本发明提出的太阳黑子校正结构节省功耗和面积，且检测精度更高。

摘要： 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种太阳黑子实时处理的方法，其包括以下步骤：将采集的图像传感器的复位电压和光电转换信号分别转换为用于表征复位电压的第一电压和用于表征光电转换信号的第二电压；比较所述第一电压和第一参考电压，比较所述第二电压和第二参考电压，并分别输出第一比较结果和第二比较结果；对所述第一比较结果和所述第二比较结果进行逻辑运算，并输出标志信号；确定所述标志信号的坐标信息，去除所述坐标信息所对应像素的太阳黑子。实时分析复位电压及光电转换信号电压的特征，进行太阳黑点的实时校正，减少了校正的时延，有效避免了对整帧图像分析所需要的帧存储空间，降低了成本及功耗。

摘要： 本发明涉及一种基于EEMD的HHT的太阳黑子面积周期特征分析的方法，属天文技术和信号处理领域。本发明采用基于集成经验模式分解(EEMD)算法的希尔伯特黄变换(HHT)的太阳黑子面积周期特征分析的方法，把不同时间尺度上的波动从原始数据中分离出来，不同频率随时间的变化也被清晰的表现出来，与常用的方法相比，它是直接的，自适应的，基于数据本身的方法，其有效地解决了传统的周期分析方法受基函数约束以及时间尺度不准确的问题。

摘要： 本发明公开了一种消除图像传感器的太阳黑子现象的校正结构和方法。其中，校正结构包括：阈值电压生成电路、多个阈值电压控制电路、像素模块、模数转换电路和数字逻辑电路；多个阈值电压控制电路并联在一条母线上，阈值电压生成电路与母线的输入端连接；像素模块包括多列像素单元，阈值电压控制电路与单列像素单元一一对应连接；像素模块、所述模数转换电路和数字逻辑电路依次连接。本发明能够对太阳黑子进行逻辑判断并有效消除太阳黑子现象。

摘要： 本发明提供了一种电流比较电路、检测图像太阳黑子效应的装置及方法，所述检测图像太阳黑子效应的装置包括电流比较电路、感光模块、信号控制模块和判断模块，所述感光模块用于根据图像信号输出像素电压信号，所述电流比较电路与所述感光模块连接，用于对所述感光模块的输出端进行电流检测与比较；所述信号控制模块与所述电流比较电路连接，用于为所述电流比较电路提供控制信号；所述判断模块与所述感光模块和所述电流比较电路的输出端连接，用于根据所述电流比较电路的比较信号进行图像太阳黑子判断，本发明能够通过简单的逻辑控制快速检测图像中是否存在太阳黑子效应，同时整体电路功耗低。

摘要： 本发明公开了一种图像传感器的太阳黑子消除方法和电路、图像传感器，首先判断对应的像素上是否发生太阳黑子现象，若发生了太阳黑子现象，则利用锁存电路将计数器的所有所述锁定为高电平以使对应的像素显示为亮点。基于此，可以在出现太阳黑子现象时将计数器额定计数值锁定为满幅值，保证了在太阳黑子现象发生时能将出现的黑点完全消除。并且可以保证在不同照度的光强照射下出现的太阳黑子均能完全消除，使图像质量得到了保证，不会出现灰点。

摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的太阳黑子群分类的方法，该分类方法利用太阳黑子群磁场观测和白光观测两种图像，利用深度学习网络分别对两种图像进行处理，根据深度学习模型的训练精度对两种图像的预测结果予以一定的权重处理，得到同一太阳黑子群的两种图像的综合预测结果。相比现有的太阳黑子群分类方法，本方法利用太阳黑子群的两种观测图像，通过深度学习网络对同一目标进行预测，根据两种图像的训练精度对预测目标进行综合评估，对预测置信度加权，进一步提高太阳黑子群分类的精度。

摘要： 本发明涉及一种基于同步压缩小波变换的提取太阳黑子数和地磁Ap指数的周期分量的方法，属天文技术和时频处理领域。本发明采用采用结合同步压缩小波变换的方法对太阳黑子数和地磁Ap指数的周期分量进行提取，较精确地对太阳黑子数和地磁Ap指数的周期分量进行了提取，较好的解决了之前几种时频分析方法在在提取太阳黑子数和地磁Ap指数的周期分量结果较差，不完整的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于同步压缩小波变换的提取太阳黑子数和地磁Ap指数的周期分量的方法，属天文技术和时频处理领域。本发明采用采用结合同步压缩小波变换的方法对太阳黑子数和地磁Ap指数的周期分量进行提取，较精确地对太阳黑子数和地磁Ap指数的周期分量进行了提取，较好的解决了之前几种时频分析方法在在提取太阳黑子数和地磁Ap指数的周期分量结果较差，不完整的问题。