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学术报告:基于模式识别技术的极光图像自动分析、基于阵列波束形成的声成像


时间:2015/03/27 11:23:48作者:kyms点击量:
报告题目1基于模式识别技术的极光图像自动分析

报告时间:16:30-17:10

人: 杨秋菊 博士

报告摘要: 极光是沿磁力线运动的高能带电粒子沉降到极区电离层高度时激发大气粒子后产生的发光现象,是极区日地物理过程最具代表性的表现形式。极光的综合观测已成为世界各国极地科考活动的重要项目。随着极光系统观测的开展,海量极光图像数据在逐年增加,如何高效分析和利用这些数据成为一个亟待解决的难题。计算机图像处理和模式识别技术能针对传统人工分析费时费力及少量事件分析得出的结论普适性不强等问题,对海量极光图像进行系统自动分析。

报告题目2基于阵列波束形成的声成像

讲座时间:17:10-18:00

人: 陈志菲 博士

报告摘要:声成像利用特定阵型的传声器阵列采集目标辐射的噪声信号,结合波束形成类方法估计声源参数后,将声源位置、强度等信息以波束轮廓彩图的形式表现出来。基于阵列波束形成的声成像可归结为对宽带分布式点声源进行参数估计,它通过优化阵列设计和改善波束形成性能,以获得高分辨力低旁瓣水平的空间谱估计性能。它主要用于汽车、轨道列车和客机等交通工具,以及各种辐射噪声较大的机电产品的噪声源定位和频谱参数估计,以便为其减振降噪提供科学依据。

报告时间:2015330(星期一),下午16:30

人: 曹辉 副教授

报告地点:物理学与信息技术学院六层学术报告厅(致知楼3623-3624

报告人简介:

杨秋菊,讲师。2008年毕业于陕西师范大学,获理学学士学位;2013毕业于西安电子科技大学,获工学博士学位,专业为模式识别与智能系统;20139月起任职于陕西师范大学,从事教学科研工作。目前主要研究方向为极光图像自动分析与处理。

陈志菲,讲师。2005年本科毕业于西北工业大学,2011年获得西北工业大学水声工程博士学位,之后在西工大自动化学院完成博士后研究,2014年进入师大物理学院从事教学科研工作。研究方向为阵列信号处理和声信号处理,目前从事阵列声成像方面的研究。

 

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2015327

 

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