DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于SVM的多通道零水印方案 3.1. 多通道分类决策函数生成 对原始图像进行离散小波变换(DWT)，并将DWT域划分为互不重叠的M个矩形区域，每一区域称为一个水印通道，如图1所示。对每一个水印通道进行SVM模型训练，最终得到各水印通道的SVM分类决策函数 f i ( x ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M 。方法如下： 假设欲嵌入的水印为 w ( i ) ∈ { 1 ， − 1 } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，N为水印的长度。由logistic混沌秘钥k确定的水印位置所对应的小波系数为 C i ( j ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 。其中，i表示水印通道的序号，j表示小波系数序号；混沌秘钥k包括两个子秘钥k x 和k y ，分别用来确定各通道水印位置的横坐标和纵坐标，其算法 原理参考文献 [ 4 ]。由此， { ( C i ( j ) ， w ( j ) ) | C i ( j ) ∈ R n ， w ( j ) ∈ { 1 ， − 1 } ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N } 构成第i水印通道的训练 样本集。使用该样本集对该通道进行训练，得到该通道的SVM分类决策函数。 从以上论述中可以看出，我们并没有像传统的图像数字水印算法那样，向原始图像嵌入水印信息。原始图像没有任何的失真。 图1. 分类决策函数生成 3.2. 图像水印检测 在水印检测阶段，对每一水印通道，根据该通道的SVM分类决策函数 f i ( x ) 检测数字水印，如图2所示。算式如下： w i * ( j ) = f i ( C i * ( j ) ) ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (4) 图2. 水印检测 得到各通道的水印后，通过以下式子估算最终检测的水印： w * ( i ) = sgn ( ∑ k = 1 M w k * ( i ) ) ，       i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N (5) 由(5)式可知，当待检测的图像遭受局部攻击后，即便某些水印通道水印检测错误率很高，只要大多数通道水印检测率满足需求，仍然能准确检测水印，因而，该方案最大限度的提高了水印算法的鲁棒性。
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user: 4. 实验分析 本节采用图3所示测试图像验证本文的算法。由于本文采用零水印方案，水印图像没有任何的失真。本试验测试图像的DWT分解尺度设为3；水印的长度为64 bit；SVM算法的核函数采用径向基核函数。用峰值信噪比(PSNR)来表示待检测图像遭受水印攻击的强度。显然，PSNR越小，检测图像收到的攻击越大，图像失真越严重。水印检测的结果用比特误差率(BER)表示。BER表示检测错误的水印比特所占的比例，因而BER越小，说明水印检测效果越好，水印算法鲁棒性越强。实验结果如表1所示。实验结果表明，本文的算法对常用的水印攻击手段，如加噪、局部模糊化、剪切，等均具有很强的抵抗力。对任一测试图像，当PSNR大于35时，BER值都是0，这说明水印算法能完全准确地检测出水印。即便在高强度攻击下，BER也是很小的。实验说明，本文的算法具有很强的鲁棒性。 图3. 检原始测试图像：(a) Lena；(b) Mandrill；(c) Camera Table 1 Watermark detection results under various watermarking attac 水印攻击类型 测试图像 攻击强度及其检测效果 加噪 Lena PSNR 41.312 36.714 31.653 BER 0% 0% 2.11% Mandrill PSNR 40.375 35.318 32.986 BER 0% 0% 3.13% Camera PSNR 40.407 36512 32.313 BER 0% 0% 1.22% 局部模糊化 Lena PSNR 40.136 35.472 31.433 BER 0% 0% 1.51% Mandrill PSNR 40.435 36.375 32.943 BER 0% 0% 2.38% Camera PSNR 41.404 35.775 32.211 BER 0% 0% 1.33% 剪切 Lena PSNR 40.954 36.145 31.354 BER 0% 0% 2.32% Mandrill PSNR 41.278 35.175 32.290 BER 0% 0% 2.62% Camera PSNR 40.552 36.102 31.536 BER 0% 0% 1.61% 表1. 不同水印攻击下鲁棒水印的检测结果
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user: 5. 结论 零水印方案和多通道水印方案都是提高图像水印鲁棒性的重要方法。传统的零水印方案中，水印图像虽然没有任何失真，但是需要通过提取原始图像的特征来构造水印。一旦图像的特征不明显，或者图像特征在水印攻击中失真严重，则在检测阶段无法检测出水印。传统的多通道水印方案则将鲁棒水印嵌入到原始图像的多个水印通道中，这无疑相当于成倍地向图像中加入噪声，从而使得水印图像的隐形性能差。本文将零水印方案和多通道水印方案结合起来，基于SVM训练水印样本集生成各水印通道的决策函数，实现零水印的“嵌入”和检测。该方案水印图像零失真，且能抵抗各种高强度的水印攻击。
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user: 摘 要 激光等离子体EUV光源对于集成电路纳米尺度器件的制造具有重要意义。激光等离子体EUV光谱的优化是EUV光源广泛使用的前提，所以本文通过增大入射激光能量，改变光斑大小和脉冲数方法优化Sn靶EUV光谱。结果表明，Sn靶EUV光谱强度随着入射激光能量的增加而增加。通过改变透镜位置，使得光谱增强到1.27倍。此外，利用碰撞–辐射模型(CR模型)建立Sn离子分布与电子温度的对应关系。 关键词 :极紫外光刻，光源，激光等离子体，光谱，锡靶 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 高亮度激光等离子体EUV光源对于激光烧蚀分子同位素光谱 [ 1 ]，激光诱导击穿光谱 [ 2 ]，脉冲激光沉积 [ 3 ]，光刻 [ 4 ]，计量学 [ 5 ]，生物成像 [ 6 ] 的发展具有重要的推动作用。2010年，S. S. Harilal等人使用凹槽靶对Sn靶EUV光谱进行了优化，使得光谱强度得到提升，并证明了适当移动凹槽靶可使EUV光源保持较高的转换效率(CE) [ 7 ]。2015年，Hiraku Matsukuma等人通过使用双脉冲激光作用锡液滴靶，改变预–主脉冲之间的延时，使得EUV光谱强度得到有效地提升，同时证明了激光吸收与CE的关系 [ 8 ]。2017年，Kentaro Tomita等人利用集体汤姆逊散射(CTS)光谱，得到了等离子体的电子温度，电子密度的二维时间分辨图，并通过优化二维等离子体剖面来进一步增大EUV光谱强度 [ 9 ]。2019年，John Oliver等人使用CO 2 激光辐照两个锡等离子体产生的停滞层来增强EUV光谱强度 [ 10 ]。随着半导体制造技术的不断优化，器件尺寸不断减小，在外观上变得更加三维化，这对于纳米尺度器件在表面和界面特性、厚度变化、粗糙度、缺陷的计量又提出了更高要求。破坏性计量手段由于高成本、难于测量等使其无法得到广泛应用。而CD-SAXS计量方法由于具有无损、准确、可变角度等特点而被用来表征各种纳米结构的线宽、螺距等参数 [ 5 ]。然而，由于光源亮度较弱使得CD-SAXS表征时间变长，所以获得高亮度，高功率EUV光源是当前亟需解决的问题。 为解决光源亮度低，功率小的问题，本文针对激光等离子体EUV光谱强度的优化进行了深入的研究。通过增大入射激光能量，移动透镜位置改变激光聚焦光斑大小，多个脉冲作用靶材同一位置等方法，提高Sn靶EUV光源带内辐射通量，从而达到增强Sn靶EUV光谱强度的效果。利用CR模型找出产生Sn靶EUV辐射的最佳电子温度，为激光等离子体EUV光源进行集成电路纳米尺度的表征，缺陷的检测提供了理论支持和数据支撑。
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user: 2. 实验装置 纳秒脉冲激光作用固体Sn靶诱导等离子体产生EUV光谱实验装置如图1所示。实验装置分为EUV光源产生系统和EUV光源收集系统。EUV光源产生系统主要是由纳秒Nd：YAG激光器，数字脉冲延时器，电动平移台，反射镜，聚焦透镜，靶材以及真空腔室构成。其中脉冲激光输出波长为1064 nm，最大脉冲能量为1 J，脉宽为10 ns。靶材为平面Sn靶，尺寸为40 mm × 40 mm × 1 mm，含量为99.99%。平面Sn靶放置在真空三维平移台上，脉冲激光通过焦距为400 mm的平凸透镜聚焦到固体Sn靶上。使用两个数字脉冲延时器(DG535和DG645)调节激光输出能量以及控制激光器单次激发。EUV光源收集系统是锆膜、球面镜、柱面镜、狭缝、光栅搭建的平像场光栅光谱仪。平像场光栅光谱仪在与靶材法线成45˚角的方向上对Sn靶等离子体产生的EUV光辐射进行收集。具体是极紫外光分别以87˚的入射角(与镜面发法线夹角)分别入射到曲率半径为5000 mm的镀金球面镜和30 mm镀金柱面镜，再以87˚入射角照射到中心刻线密度为1200 l/mm的变栅距凹面光栅，所获得的衍射光成像到背向照明极紫外CCD，CCD由1064 nm激光器控制外触发。在实验过程中，使用机械泵和分子泵分别对真空腔室和平像场光栅光谱仪抽真空，使其真空度到10 −3 Pa，并通过外面的控制器来控制平移台的移动，以保证每发激光脉冲都能作用到靶面新位置。 图1. 1064 nm纳秒激光产生Sn靶等离子体EUV光源实验装置图
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user: 3. 结果与讨论 不同入射激光能量辐照Sn靶产生EUV光谱如图2所示，结果表明，在相同入射激光能量下，Sn靶EUV光谱峰值位置出现在13.2 nm处，产生这种现象的原因是当Sn靶原子吸收激光能量后发生电离产生不同阶次的Sn离子，Sn 8+ ~Sn 13+ 范围内的离子中的电子发生4p 6 4d n − 4p 5 4d n + 1 + 4d n − 1 4f能级跃迁产生的谱线相互重叠，最终在13.2 nm处形成了不可分辨跃迁阵列(UTAs)。随着入射激光能量从100 mJ增加到700 mJ。激光Sn等离子体产生的EUV光辐射不断增强。造成这种现象的原因是EUV辐射是由不可分辨跃迁阵列产生的，UTAs是由数百万条单独的谱线组成。当入射激光能量增加时，近简并共振线增加，在狭窄的波长范围内，相邻离子阶辐射相互重叠部分增加 [ 11 ] 即UTAs增强，13.2 nm EUV光辐射强度增大。从区域I中可以看出，随着入射激光能量的增加，光谱变得不再是光滑的谱线，出现了“毛刺”，造成这种现象的原因是由于入射激光能量的增加，使得Sn原子电离后产生了更多不同种类的低阶Sn离子，这些离子产生了强度不同的长波长的谱线。 由于13.2 nm处的EUV光辐射是由Sn 8+ ~Sn 13+ 的电子发生4p 6 4d n − 4p 5 4d n + 1 + 4d n − 1 4f (n = 4 – n = 4， Δn = 0)跃迁产生的，电子在发生Δn = 0时产生的EUV主要是由内部高温等离子体核产生的；电子温度是反映等离子体性质的参数之一，我们可以通过电子温度与离子阶的关系进一步深入研究EUV光辐射的物理机制。为了研究Sn靶激光等离子体EUV光辐射各阶激发态离子与电子温度的关系，使用了CR模型。CR模型广泛适用于几十电子伏特以上的激光等离子体。因为激光等离子体满足该模型的4个适用条件：1) 等离子体内部电子满足麦克斯韦分布；2) 激光等离子体电子密度较高，电子–电子之间的弛豫时间小于电子加热时间；3) Z离子整体处于准稳态时，Z + 1离子密度没有发生明显变化；4) 碰撞去激励率小于辐射去激励率 [ 12 ]。但是，在使用该模型时，需要考虑碰撞电离、三体复合、辐射复合等因素 [ 13 ]。因为在等离子体形成过程中，三体复合导致产生EUV辐射的激发态离子阶偏低，所以使用CR模型必须考虑当时的实验条件。当激光输出波长1064 nm时，利用CR模型可理论计算出不同Sn离子对应的电子 图2. 不同入射激光能量下，Sn靶的EUV光谱曲线 温度，计算结果如图3所示。通过对实验得到的Sn靶EUV光辐射的分析发现，13.2 nm的辐射峰主要是由Sn 8+ ~Sn 13+ 产生的，从图3中可以看出，当电子温度在20~45 eV区间时，Sn 8+ ~Sn 13+ 数量最多，即20~45 eV为产生EUV最佳的电子温度。且电子温度越高的区域，高阶离子含量越高。 图3. CR模型模拟电子温度与Sn离子分布关系 我们将靶材位于焦点前定义为正，焦点处为0 mm，焦点后为负，具体如图4所示。 图4. 激光聚焦靶材位置示意图 图5. 入射激光能量为200 mJ，Sn靶EUV光谱峰值强度随聚焦位置的变化 从图5中可以看出，当Sn靶由焦后向焦前(聚焦位置由负到正)移动过程中，激光Sn等离子体EUV光辐射强度呈现先增大后减小的趋势。通过金相显微镜测量了不同聚焦位置的光斑大小，光斑大小与聚焦位置的关系见表1。当聚焦光斑尺寸最小时，此时焦斑半径为148.53 mm，靶材正处于透镜焦点位置，即激光最佳聚焦位置。相比于激光最佳聚焦位置，当聚焦光斑半径为169.89 mm时，13.2 mn处的EUV光谱强度最大，由此可见，激光最佳聚焦位置并不是EUV光谱强度最强的位置。造成这种现象的原因可能是：在最佳聚焦位置处的电子密度梯度较高，导致入射激光能量和等离子体之间缺乏有效地耦合。在最佳聚焦位置处，聚焦光斑尺寸较小，激光聚焦锥角也较小，等离子体吸收的能量会局限在中轴附近，影响等离子体对激光能量的吸收 [ 14 ]。当聚焦光斑尺寸略增大时，激光聚焦锥角增大，激光能量会有效地分布在整个等离子体的前沿，等离子体可以有效地吸收激光能量；同时，当焦斑稍大时，可以有效减少等离子体横向膨胀造成的能量损失，从而产生更多的高阶离子，达到增强EUV光辐射的效果。当聚焦光斑进一步增大时，激光能量会大幅损失。所以，产生EUV辐射的高阶离子减少，光谱强度会下降。 图6. 入射激光能量200 mJ时，Sn靶EUV光谱强度随脉冲数的变化 Table 1 Corresponding relationship between focusing position and spot siz 聚焦位置(mm) 光斑半径(mm) 聚焦位置(mm) 光斑半径(mm) 聚焦位置(mm) 光斑半径(mm) −29 245.98 −9 169.89 5 161.56 −25 228.26 −5 160.51 9 170.94 −21 207.41 −1 151.13 13 175.1 −17 195.43 0 148.53 −13 183.96 1 153.74 表1. 聚焦位置与光斑大小对应关系 从图6中可以看出，随着脉冲数的增加，Sn靶EUV光辐射呈现先增加，再趋于平稳，后减小的趋势。第7个脉冲的EUV光辐射最强，而且第7~17个脉冲的光辐射较平稳，强度是第1个脉冲光辐射的1.10倍，第17个脉冲后，强度迅速下降。造成这种现象的原因是在激光功率密度一定时，多个脉冲作用靶材同一位置时，光子通量呈现先增大，趋于平稳，而后减小的趋势。在激光脉冲作用靶材多次后，靶材会在该位置产生一个“凹坑”，“凹坑”起到限制等离子体膨胀的作用 [ 7 ]。等离子体在膨胀(等温膨胀和绝热膨胀)过程中，遵循能量守恒定律。当等离子体膨胀受到限制后，等离子体动力学特性减弱，就会有更多的能量用于电子在能级间的跃迁，从而辐射出更多的光子，进而达到增强EUV光辐射的效果。因为Sn的第一电离能为708.6 kJ/mol，第一电离能决定了原子得失电子的能力，所以，较高的第一电离能使Sn较稳定。由于锡的熔点仅为231.89℃，当功率密度为2.89 ´ 10 9 W/cm 2 的激光烧蚀靶材17次后，靶材表面Sn原子数大量减少，电子在能级间跃迁产生的光子数将迅速下降，EUV光辐射强度迅速减弱。
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user: 4. 结论 本文使用CR模型将Sn离子分布与电子温度建立了对应关系并对Sn靶极紫外光谱的优化进行了深入研究。通过增大入射激光能量，改变激光聚焦光斑大小，多个激光脉冲作用靶材同一位置方法对EUV光谱进行优化，得到了较为理想的效果。Sn靶EUV光辐射随着入射激光能量的增加而不断变大。当聚焦光斑为169.89 mm时，EUV光辐射最强，此时光谱强度增强1.27倍。第7~17个脉冲产生的光谱强度处于较高且稳定的状态。为激光等离子体光源对集成电路的计量，细胞、大分子等的生物成像以及光刻技术的应用等方面提供了理论支撑。
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user: 摘 要 本文根据非奇异H-矩阵与α-对角占优矩阵之间的关系，通过细分矩阵的下标区间，以及构造出新的迭代系数，得出了一组关于非奇异H-矩阵的细分迭代判别新条件，该条件改进了近期的某些结果，最后给出的几个数值算例说明了其有效性。 关键词 :非奇异H-矩阵，α-对角占优矩阵，不可约，非零元素链 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 3. 数值实例 例设 A = ( 2 0 0 1 1 0 3.2 1 2 3 1 1 18 4 5 1 1 3 25 4 0 1.5 2 3 20 ) 。 易知 N 1 = { 2 } ， N 2 = { 1 } ， N 3 = { 3 ， 4 ， 5 } ，当取 α = 1 2 ， p = 3 2 ， l 0 = 1 时，容易算得 x 1 i ( k ) = x 12 = 64 95 = 0.6737 (保留四位小数，后同)， x 2 i = x 21 = 2 3 = 0.6666 。 继而能够得出： δ 2 ， 3 = 0.3258 ， δ 2 ， 4 = 0.2951 ， δ 2 ， 5 = 0.4028 ， h 1 = 0.9613 (文献 [ 1 ] 结果)； Ω 3 ( l ) = 0.3258 ， Ω 4 ( l ) = 0.298 ， Ω 5 ( l ) = 0.4143 ， H 1 = 0.8975 (本文结果)， 当 时，根据 显然A不满足文献 [ 1 ] 中定理1的条件，不能判定其为非奇异H-矩阵。 但是，由本文得出的结果，有 2.1558 = 3.2 × 0.6737 = | a 22 | x 12 > α [ | a 21 | x 21 + H 1 ( | a 23 | Ω 3 ( l ) + | a 24 | Ω 4 ( l ) + | a 25 | Ω 5 ( l ) ) ] + ( 1 − α ) C 2 x 21 = 1 2 × [ 0 + 0.8795 × ( 0.3258 + 2 × 0.298 + 3 × 0.4143 ) ] + 1 2 × 3.5 × 0.6737 = 2.1309 显然矩阵A满足本文定理1的条件，可知矩阵A是非奇异H-矩阵。 其中取正对角矩阵： X = ( 0.6737 0 0 0 0 0 0. 6 ˙ 0 0 0 0 0 0.2865 0 0 0 0 0 0.2621 0 0 0 0 0 0.3643 ) ， 所以 B = A X = ( 1.3474 0 0 0.2621 0.3643 0 2.1331 0.2865 0.5243 1.0929 0.6737 0. 6 ˙ 5.157 1.0484 1.8215 0.6737 0. 6 ˙ 0.8595 6.5525 1.4572 0 0. 9 ˙ 0.573 0.7863 7.286 ) ，B是一个严格α-对角占优矩阵。
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user: 摘 要 在过程层析成像系统中，投影数据精度直接决定成像分辨率。根据超声成像检测声场的要求，采用高频MAX038芯片作为超声波发射电路的信号发生器；在接收电路前端设计了RC无源滤波预处理电路，并采用高输入电阻的集成运放芯片构成电压跟随器。设计结果表明，超声波激励信号幅值、功率稳定；有效地消除了接收信号中的电磁干扰成分，且避免了在接收电路前端产生的压电电荷泄漏。 关键词 :超声波，激励电路，脉冲变压器，信号处理电路，抗干扰能力 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 工业过程层析成像，简称过程层析成像PT (Process Tomography) [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]，是近年新出现的新型工业无损检测技术 [ 4 ]，通过给检测对象表面分布的传感器施加激励电信号，并在接收传感器端，测量反映被测对象内部相介质物理参数分布的投影数据，再依据成像算法程序，能够重建反映物体内部结构的二维或三维图像。但在PT成像过程中，存在着各种测量环境噪声和成像电路系统噪声，因此，设计功率适合的超声波激励电路与接收信号处理电路成为必要。本文利用升压变阻器设计了超声激励电路；重点研究信号的去噪方法 [ 5 ] [ 6 ]，利用高输入电阻芯片CA3140E作为信号处理电路前级，从而获得了精确的成像投影数据。
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user: 2. 超声波激励电路的设计 依据检测对象的结构特点，超声波激励电路应满足下面功能要求：由成像分辨率对超声激励脉冲频率的依赖关系 [ 7 ]，确定超声激励脉冲频率为180 kHz，且具有微调功能；激励脉冲具有足够高的输出功率，以满足检测声场要求；激励脉冲电压幅值稳定。 2.1. 脉冲发生器电路设计 MAX038芯片输出信号幅频精度高、波形易于变换，外加少许外围电路就能够方便地输出方波、矩形波、正弦波、三角波或锯齿波。当频率调节引脚FADJ接地时，MAX038输出信号的频率 ƒ o 与电流IIN、COSC引脚外接电容C f 之间的关系为 ƒ o = 2.5 V / [ ( R W 11 + R 12 ) C f ] (1) 采用MAX038芯片设计的矩形波信号发生电路如图1所示，其中，C f 为1 nF。当ƒ o 按要求输出180 kHz时，IIN引脚的外接电阻应为13.9 kΩ，因此，在外接电阻中串联可调电阻R W 11 实现阻值微调。 2.2. 功率放大电路设计 信号功率放大电路由电压调整电路、功率管、升压变阻器以及限幅电路等四部分构成，如图2所示。 电压调整电路由三极管VT、电阻R 1 、R 2 、R 3 以及可变电阻VR 1 构成，实现MAX038和MOS管间的电压调整，将波形产生电路的输出电压幅值调整至5 V以上，以达到功放MOS管栅极开启电压要求。电压调整电路电源Vcc1采用12 V供电。 图1. 矩形波产生电路 图2. 功率放大电路 功放电路核心器件场效应管型号为P45NF06，在其漏极串接限流电阻R 4 ，阻值为100 Ω，功率为10 W。功放电源Vcc2采用25 V供电。 升压变阻器(T)采用高频脉冲变压器来实现，它的作用为提升激励电压，并实现阻抗变换，使激励源与发射传感器达到阻抗匹配。所谓阻抗变换，是指将发射传感器的谐振阻抗变换成适当的阻抗值，并与激励源的输出阻抗相匹配，这样才能够获得所需的输出功率。 采用高频磁芯、合理直径的铜导线，并按变压器升压公式 U 1 / U 2 = N 1 / N 2 = 1 / 2 (2) 绕制高频脉冲变压器，变压器初级匝数N 1 的计算公式为 N 1 = U 1 4 f A × B m (3) 其中，U 1 为初级绕组电压，ƒ为脉冲频率，A为磁芯截面积，B m 为磁芯材料的饱和磁感应强度。 将参数U 1 = 25 V，ƒ = 180 kHz，B m = 0.1 T，A = 1 cm 2 代入式(3)，得到初级绕组匝数N 1 为4。考虑到铜导线额定工作电流等因素，确定N 1 匝数为10，N 2 为20，双线绕制。 结合超声波发射传感器的谐振等效直流电阻，计算其初级绕组的变阻公式为 Z 1 = ( N 1 / N 2 ) 2 R (4) 调整串联电阻R5、R6之值，使变阻值Z 1 与激励源输出阻抗相匹配。 功放电路中，二极管D和可变电阻VR2串联支路的作用是，吸收变压器初级绕组产生的脉冲尖峰。IN47A型稳压管在变压器输出绕组中实现双向限幅，限幅值为±40 V。超声波激励电路输出电压波形如图3所示。 图3. 激励电压波形
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user: 3. 信号接收电路的设计 超声接收信号较弱(mV单位)，并伴有较为严重的噪声信号，波形如图4所示。 图4. 接收信号波形 经分析，噪声产生的原因有电源噪声、电路噪声、空间工频电磁波信号干扰等因素，因此信号接收电路的设计重点为滤波电路的设计。 设计的信号接收电路具有滤波、信号放大、提取包络电压等功能，以获得精确的成像投影数据，框图如图5所示，具体含有信号预处理、电压跟随、工频陷波、带通滤波、可编程放大及检波等电路。 图5. 信号接收电路框图 3.1. 信号预处理电路设计 信号预处理电路采用无源RC带通滤波器实现，原理图如图6所示。将低通上限截止频率设定为300 kHz，高通下限截止频率设定为100 kHz，并由此确定电路的R、C参数。 图6. RC带通滤波器 RC带通滤波器的传递函数(放大倍数)为输出、输入电压之比。低通滤波器的传递函数为 A ˙ u = U ˙ o U ˙ i = 1 j ω C 1 R 1 + 1 j ω C 1 = 1 1 + j ω R 1 C 1 (5) 令截止频率ƒ p 为1/(2πR 1 C 1 )，则放大倍数转化为 A ˙ u = 1 1 + j f f p (6) A ˙ u 的模为 | A ˙ u | = 1 1 + ( f f p ) 2 (7) 将信号频率ƒ = 180 kHz及上限截止频率ƒ p = 300 kHz代入式(7)中，得到低通滤波器信号放大倍数为0.85。同上，RC高通滤波器的电压放大倍数 的模为 | A ˙ u | = f f ′ p 1 + ( f f ′ p ) 2 (8) 将信号频率ƒ = 180 kHz和下限截止频率 f ′ p = 100 kHz代入式(8)中，可得高通滤波器信号放大倍数为0.87。因此，RC带通滤波器总的信号电压放大倍数为0.74。 引入无源RC带通滤波电路，有效地抑制了工频干扰(如图7)。RC滤波电路虽削弱了信号幅值，但超声成像过程利用的是电压值之比(正比于声压比)，信号幅度的衰减并不影响投影数据的使用。经RC滤波后的信号中还含有一定的噪声成分，且数值较弱，峰–峰值在10 mV左右，因此需要后续电路来进一步处理。 图7. RC滤波后的信号波形 3.2. 电压跟随器设计 接收超声波传感器等效于无源信号源，且内阻很大。如将接收传感器内阻设定为R s ，输出信号经由集成运放进行放大，则放大倍数为 A ˙ u s = R i R s + R i A ˙ u (9) 其中，R i 为放大器输入电阻。 为保证放大器具有稳定放大倍数，要求其输入电阻R i 应远远大于信号源输出电阻Rs。另一方面，因超声传感器的输出信号很弱，如放大器的输入电阻不高，则会造成压电电荷泄漏，使测量值出现较大偏差。 实验发现，如电压跟随器采用输入电阻较小集成运放OP07或OP37，其信号输出甚至为零值，由此说明该两种型号集成运放的输入电阻远小于R s ，因此产生了不可忽视的压电电荷泄漏。在信号接收电路设计中，选用集成运放CA3140E来构成电压跟随器，该芯片的输入电阻为1.5 TΩ，输出电阻为60 Ω。 3.3. 工频陷波器设计 由于前级输出信号中还含有一定的50 Hz工频干扰成分，因此，采用Q值可调的双T型工频陷波器加以滤除(如图8)，集成运放型号为OP37。 图8. 双T型工频陷波器 其中，C 1 = C 2 = C，C 3 = 2C，R 1 = R 2 = R，R 3 = R/2。 陷波器通带电压放大倍数为 A = 1 + R 5 R 4 (10) 将通带放大倍数设定为1，即要求R 4 远远大于R 5 ，电路中，它们的阻值分别选择为10 kΩ和1 kΩ。陷波器中心频率为1/(2πRC)，用该频率来确定R、C参数值。 3.4. 有源带通滤波器设计 有源带通滤波器由二阶低通滤波器和二阶高通滤波器构成，前级为低通滤波器，后级为高通滤波器。两级滤波器皆采用集成运放OP37，±15 V电源供电，电路如图9所示。 图9. 有源带通滤波电路 其中，R 1 = R 2 = R，C 1 = C 2 = C；R 3 = R 4 ，C 3 = C 4 。设定低通滤波器的上限截止频率为220 kHz，高通滤波器下限截止频率为150 kHz，并由这两个截止频率来确定各级R、C参数值。 3.5. 程控放大电路设计 为使采集信号达到A/D转换电压指标要求，电路采用程控放大器PGA202和PGA203进行级联放大。程控放大器PGA202工作在十进制放大方式，放大倍数有1、10、100、1000等四种，程控放大器PGA203工作在二进制放大方式，放大倍数有1、2、4、8等四种，两种芯片皆有A1、A0引脚作为放大倍数选择端，各放大倍数值所对应的A1、A0控制信号分别为00，01，10和11。如将两芯片级联放大，放大能力可达到1~8000倍。两芯片皆与TTL/CMOS兼容，放大频率响应为1 MHz，输入电流为微安级。 程控级联放大电路采用PGA202、PGA203芯片各一片，供电电源为±15 V，并将总放大倍数设定为40，电路连接如图10所示。 图10. 程控级联放大电路 PGA放大电路是信号处理电路中唯有的数字部分，为避免外部元件引起增益、CMR等方面的误差，在电路板设计时采用了“一点接地法”。 3.6. 检波电路设计 设计如图11所示的检波电路，实现接收信号的包络检波。检波二极管D (1N60)的作用是去掉输入信号的负电压部分，高频检波电容C (1 nF)的作用是将检波二极管输出信号中高频成分滤除，检波电阻R (10 kΩ)的作用是构成电流回路，提供输出电压。 图11. 检波电路 图12. 检波电路电压波形 检波电路输出为输入信号的电压包络值，如图12所示，并传送至ARM控制器进行A/D转换。
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user: 4. 超声成像投影数据测量测量 实验测量测量装置为直径20 cm、高度为60 cm的圆桶，内部盛满水。圆桶水平截面如图13所示，将超声发射传感器置于桶壁一侧，用超声接收传感器在1至5位置(间隔5 cm)分别测量接收电压信号，每位置测量10次并求平均值，实验数据如表1所示。 图13. 投影数据测量装置示意图 Table 1 The projection dat 测量位置 接收信号电压平均值(单位：mV) 1 416.0 2 356.8 3 335.2 4 310.0 5 302.2 表1. 投影数据
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user: 5. 结论 针对液固两相流超声成像系统对超声波投影数据采集精度的要求，采用MAX038芯片作为信号源，设计了超声波激励电路，该电路激励电压工作频率高，且可微调。设计了信号采集电路，采用两项措施提高信号电路的抗干扰能力，一项措施是在接收电路前端设置了RC无源带通滤波电路，该项措施有效地消除了信号中的工频干扰成分；另一项措施是采用输入电阻极高(1.5 TΩ)的集成运放CA3140E构成电压跟随器作为阻抗调整单元，该项措施有效地避免了接收电路前端易产生的压电感应电荷泄漏，实现了投影数据的准确接收。
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user: 摘 要 概率空间是概率论中的重要概念，是所有知识和问题的依赖平台，本文通过思辨教学的形式解释了概率空间的来源，并利用概率空间的不同建立方式来解决问题，有利于培养学生多维度思维能力。 关键词 :概率空间，思辨教学，贝特朗悖论 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 概率统计发展到今天，内容十分丰富，应用广泛，因此在各大学中，概率统计成为理工科专业必修的一门课程。概率统计是所有大学数学课程中与应用联系最为紧密的，其思想方法与之前大部分描述确定性理论的课程不同，它独特的处理随机的思想使得学生接受起来会产生理解上的误解，又因严格理论基础需要测度论，使得许多概念难以解释清楚。但作为大学课程，仅仅如高中那样进行算法教学，告诉其定理公式，依照套路，方法做题，通过考试是不够的。大学课堂上更应注重思辨教学方式，思辨数学就是动态地辩证地把握概念和体味推据，凭借对概念的直觉和数学美的启迪(而非逻辑性的推理)，产生直观的解题思路方法或做出合情推理决策 [ 1 ]。据这种思考方式，来挖掘问题的来源，探索解决问题的数学思维方法，延伸概念的内涵外延，有助于更好培养学生的独立思考和质疑的能力。 概率空间是概率论中的重要概念，是所有知识和问题的依赖平台，但在初等概率论中很难将这一概念严格地化，过于严格化又造成理解上的困难。很多课堂上只能告诉学生一个抽象的定义，让其记住性质，却不能深刻理解为什么这样定义，来源哪里。本文总结了历年教学经验，尝试进行思辨方法，对概率空间的教学进行追根求源和实例详解的分析，期望学生更好地理解应用基本概念。
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user: 2. 概率空间概念教学的追根求源 在目前大部分概率统计教材 [ 2 ] 中大致都是如下介绍概率空间。先考察特殊的概率模型：古典概率模型，频率，几何概率模型，总结出三条共有的特征给出以下定义： 设 E 是随机试验， S 是它的样本空间， σ 是某些子集的集合，对于 σ 的每一个事件 A 赋予一个实数，记为 P ( A ) ，若 P ( A ) 满足下列三个条件：1) 非负性：对每一个事件 A ，有 P ( A ) ≥ 0 ；2) 完备性： P ( S ) = 1 ；3) 可列可加性：设 A 1 ， A 2 ， ⋯ 是两两互不相容的事件，则有 P ( ∪ i = 1 ∞ A i ) = ∑ i = 1 ∞ P ( A i ) 。则称 P ( A ) 为事件 A 的概率，( S ， σ ， P)为一概率空间。这样的讲述有两个问题被回避了：概率作为从集合到数的映射具有很多性质，为什么在定义中只考察这三种性质，特别是可列可加性？为什么概率定义在S的部分子集上？而不是全部子集上？虽然严格的解释需要测度论，但仍然可以给学生一个引导，来分析是如何思考和解决新问题的。在这里可以尝试做了如下解释：集合到数的映射给出了对集合的一种度量，比如区间的长度，平面区域的面积，空间区域的体积，都可以看作是对集合的一种度量，这个度量可以在纵横两方面推广，直线上比区间更复杂的点集是否可有“长度”的概念？n维空间的点集的度量是什么？这就引入测度的概念，用来度量一个集合E的“大小”，记为m(E)，作为长度，面积，体积的一种推广方式，自然要求满足一定的条件才合理，比如m作用在区间上仍然是长度，具有长度已有的性质：有限可加性，可列可加性。但这些限制无法使得一切点集合都有度量，从而对点集的结构有一定要求，在一类特殊的子集上可以定义满足条件的测度。而这个概率就是一种归一化的测度。这样的解释虽然不够严格，却给出了直观的思维方式，理解程度高的同学可以进一步去读读测度论，从而拓展知识的宽度和深度。
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user: 3. 概率空间概念教学的应用案例 下面来举一些涉及概率空间的应用案例，通过引导学生对案例的分析、研究、思考和辩论，加深对概率思想的理解。 案例一甲、乙、丙三人参加面试抽签，每人的试题通过不放回抽签的方式确定。假设被抽的10个试题中有4个难题签，按甲、乙、丙次序抽签，试求甲抽到难题签，甲没抽到难题签而乙抽到难题签，甲、乙、丙都抽到难题签的概率。 解决问题都是依赖于所建立的概率空间，初等概率论往往不强调这一点，这容易在理解上造成误解。在这我们给出三种建立概率空间的方法： 解法一：设A、B、C分别表示甲、乙、丙抽到难题签的事件。将甲、乙、丙依次抽完试题看作一个实验，这时样本点对应于一个三元组 { a ， b ， c } ，这里 a ， b ， c 分别表示表示甲、乙、丙抽题情况，所有这样的三元组构成样本空间，这是古典概率模型，样本空间有 10 ∗ 9 ∗ 8 个样本点，依次可以计算A包含 4 ∗ 9 ∗ 8 个样本点， A ¯ B 包含 6 ∗ 4 ∗ 8 个样本点，ABC包含 4 ∗ 3 ∗ 2 个样本点，从而求得： P ( A ) = 4 10 ， P ( A ¯ B ) = 6 ∗ 4 10 ∗ 9 ， P ( A B C ) = 4 ∗ 3 ∗ 2 10 ∗ 9 ∗ 8 . 解法二：将甲、乙依次抽完试题看作一个实验，这时样本点对应于一个二元组 { a ， b } ，总共有 10 ∗ 9 个样本点，依次可以计算A包含 4 ∗ 9 个样本点， A ¯ B 包含 6 ∗ 4 个样本点，从而求得： P ( A ) = 4 10 ， P ( A ¯ B ) = 6 ∗ 4 10 ∗ 9 . ABC不是这个样本空间的子集，不能直接在此模型下计算。 解法三：将甲抽完试题看作一个实验，这时样本点对应于一个单元组{a}，总共有 10 个样本点，可以计算A包含 4 个样本点，从而求得： P ( A ) = 4 10 。 A ¯ B 和ABC不是这个样本空间的子集，不能直接在此模型下计算。但可利用乘法公式得： P ( A ¯ B ) = P ( A ¯ ) P ( B / A ¯ ) = 6 10 ∗ 4 9 和 P ( A B C ) = P ( A ) P ( B / A ) P ( C / A B ) = 4 10 ∗ 3 9 ∗ 2 8 。 这里的乘法公式中在条件下又单独建立了一维概率空间求条件概率。 通过以上分析可得，求P(AB)至少要建立两维空间，而乘法公式将高维空间要解决的问题转化到一维空间中去，从而简化了计算。一题多解使得学生对概率空间的概念更加深了理解。 案例二贝特朗悖论：在半径为1的圆内随机地取一条弦，问其长超过该圆内接等边三角形的边长 3 的概率等于多少？ 这个问题有三种大家所熟悉的解法 [ 3 ]。很多人对这三种解法分析其合理性 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 [ 4 ] 中的结论认为只有解法一正确， [ 5 ] 中的结论是解法一和解法二正确， [ 6 ] 中的结论是三种解法都是合理的，这里通过建立概率空间的方法来分析其中的两种解法，则第三种解法就不言而喻了。 解法一：任何弦交圆周两点，因为对称性，先固定一点A在圆周上，以此点为一顶点作一等边三角形，另取一点B，确定一弦AB，只有B落在劣弧 C D ⌢ 上才能满足条件，端点B认为服从圆周上的均匀分布，所求概率等于 1 3 (见图1)。 解法二：因为对称性，固定一个方向，假定它们垂直于某一直径，认为其中心在直径上服从均匀分布，弦长只跟它与圆心的距离有关，因此当且仅当它与圆心的距离小于 1 2 时，其长才大于 3 ，因此所求概率为 1 2 (见图2)。 图1. B服从圆周上的均匀分布 图2. B服从直径上的均匀分布 这两种解法中对称性都没有严格地说清楚。先看解法一，任取圆周上两点可惟一确定一条弦，概率空间可取为二元组的集合 Ω = { ( a ， b ) } ， a ， b ∈ ( 0 ， 2 π ] ，定义随机变量： X : Ω → R ， ( a ， b ) ↦ a ， Y : Ω → R ， ( a ， b ) ↦ b ， X ， Y 相互独立，都服从 ( 0 ， 2 π ] 上的均匀分布。记E为满足题目条件的样本点的集合，在两维的情况下P(E)不太好确定，利用下面的连续型全概率公式 [ 8 ] 转化一维情形。 定理设 ξ ， η 是连续型随机变量， ξ 的概率密度函数为 f ( x ) ，则对于任意的博雷尔集F，有： P ( F ) = ∫ − ∞ + ∞ P ( F / ξ = x ) f ( x ) d x 。 X 的密度函数为 f ( x ) = { 1 2 π x ∈ ( 0 ， 2 π ] 0 其 它 ，对于 x ∈ ( 0 ， 2 π ] ，在 X = x 条件下， 的条件密度函数为 f Y / X ( y / x ) = { 1 2 π y ∈ ( 0 ， 2 π ] 0 其 它 ，则 P ( E / X = x ) = 1 3 ，根据上面定理可得： P ( E ) = ∫ 0 2 π 1 2 π ∗ 1 3 d x = 1 3 。这里就利用概率空间的概念严格解释了解法1的正确性。 在解法二中意味着一条弦是由方向和弦的中点来确定，可以表达为二元组 ( θ ， Q ) ，其中 θ 为x轴正向与弦的夹角，Q表示弦的中点，因为通过圆心在任意方向存在弦，样本点的选取不是等可能的，这样建立概率空间表达弦的任意性是不合适的，第三种解法也是同样的道理。
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user: 4. 总结 概率空间是初等概率论中学习的第一个重要概念，所有的后续内容都是以此为出发点的，正确理解概率空间不仅是学好此门课的必备条件，也为后续课程高等概率论和随机过程的深度学习搭建了桥梁。在概率空间教学中，进一步在概率统计中对概念进行思辨教学有利于学生对问题的深入理解，有助于培养学生多维度思维能力和质疑，创新能力。
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user: 摘 要 Web数据转换是Web异构数据源集成的重要研究之一，通常分为实例层和模式层两方面进行。本文的研究主要针对模式层，由于给定的源到目标模式映射通常使数据转换结果包含大量冗余，为了生成不含冗余的数据作为数据转换核解，本文设计了一种基于同态关系的模式映射设计与优化方法。该方法首先引入模式映射之间的同态关系作为模式映射重写方法基础，通过对模式映射进行分解，定义不同规则生成的数据冗余的大小程度，确定需要重写的规则。最后将给定的模式映射重写为能够直接生成核解的核模式映射，并将其转换为可执行的SQL语句来计算核解。本文实验使用来自中国土地市场网的数据验证本文方法的有效性。 关键词 :Web大数据，数据转换，模式映射，核解，同态关系 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 4. 实验结果 4.1. 数据集 本文采用的数据集是从中国土地网、链家网等房产信息网站爬取的500多万条数据，经过垃圾清理、无意义信息删除两个预处理过程，数据信息属性如表3所示。 Table 3 Real estate information data sheet attribute descriptio 序号 列名 数据类型 说明 1 PId Int 编号(主键) 2 Pname Varchar 楼盘名称 3 Paddr Varchar 楼盘地址 表3. 房地产信息数据表属性说明 为了评估本文提出的模式映射优化方法的可行性和有效性，我们从数据集中筛选出部分高质量房产信息数据构建实验数据集，现实世界中的真实数据很难全面的展现所有问题，因此，采用上述数据集构造了人工数据集，表4显示了构建数据集的关键特征。针对个本文构建数据集模式及目标数据模式即S和T构建模式映射，选取其中12个作为基本映射集，这些模式映射可以满足源和目标模式的基本要求。 Table 4 Property description of the Weibo data tabl 序号 Set1 Set2 Set3 数据集大小(TB) 6.32 4.17 1.98 平均实例大小(KB) 132.6 71.0 202.3 数据冗余程度(%) 26.14 33.71 23.26 表4. 实验用评测数据集 4.2. 实验设置 本文将按照以下两种策略来衡量本文算法的有效性以及与同类工作相比的优越性。首先比较不同数据集下的信息准确率，信息准确率是指映射规则能描述完整的源模式及目标模式信息，包括文档结构信息以及语义约束信息等。映射规则中的每一个分量都不可再分，任意两个属性不能完全相同。映射规则的完整性代表着规则的完善程度，也标志着根据其生成的目标实例存在少量冗余信息。在本文节中，信息准确率是根据本文方法重写规则后生成的满足核解特征的实例数量占总目标数据库中存储实例数量的比例，如下列公式所示： Precision = 满 足 核 解 特 征 的 实 例 数 目 标 数 据 库 中 存 储 实 例 总 数 × 100 % 接下来本文将根据优化后的模式映射生成的数据中冗余缩小程度来评估本文方法的可行性，冗余缩小程度即结果生成的数据包含冗余数量占总数据的百分比与之前数据集中重复率大小的比值，如下列公式所示： Reduction   of   repetition = 最 终 生 成 数 据 冗 余 度 初 始 冗 余 程 度 × 100 % 4.3. 实验结果 图1比较了本文方法SMO与其他两种方法TKM [ 17 ]，SRMIS [ 18 ] 的比较结果。如图所示，在三个数据集的测试中，本文方法都能保持较高性能，信息准确率始终高于80%，TKM方法性能表现次之，这主要是由于其固有的缺点，即它的基于语义逻辑的映射选择策略，这可能导致不同应用场景的模式映射结果存在巨大差异。SRMIS的信息准确率仅达到70%左右，在本文数据集中的表现结果最差。 图1. 信息完整性对比 图2. 冗余缩小程度 图2显示了随着数据规模的增大，本文方法与其他两种方法的冗余程度。如图所示，当数据数量为100 k时，当源实例数据量小于500 k时，三种方法都具有较好的处理性能。当源实例数据量增加到1 M时，SRMIS，TKM两种算法对冗余的缩小程度明显下降。当源实例数据量增加到5 M时，本文中提出SMO方法可以将冗余缩小程度维持在85%以上，其他两种方法在处理数据量较大的数据集时，表现不佳，但很明显本文方法在降低大型数据集冗余程度时性能更好，效率更高。
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user: 5. 结论 本文首先分析了传统的数据转换核解计算方法的不足之处，继而对上述现有的核解计算方法提出改进，并针对模式层数据转换问题提出了模式层数据转换映射重写方法，进而对本文方法的查询效果做了理论分析，在真实数据集中验证了本文方法的有效性，证明本文方法在很大程度上减少了冗余数据数量，降低了转换成本。本文方法需要在已有研究的基础上，进一步研究包含连接情况的映射处理的问题，分析映射关系之间的依赖性和数据的分布特性，优化转换效率，以进一步降低转换成本，提高算法的转换效率。
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user: 摘 要 为了更好地保护古树名木，发挥其价值，本文分析了台州主城区古树名木的种类组成、植物区系、分布区域及生长状况、特色古树、死亡原因等。结果表明：台州主城区古树名木共计101株，隶属于14科16属16种，其中一级古树2株，二级古树6株，古树群3处；发现引进到最北缘地带的无柄小叶榕，五樟抱1棵黄连木、2棵朴树和1棵长在岩石缝中的木犀，园柏、罗汉松抗战名木，椒江古柿群和椒江最大古樟；从属、种的分布区类型看，热带分布的类型占较大优势；古树密度为0.361株/km 2 ，略高于全国平均水平；古树种类的97%分布在历史悠久的老城区和椒北；绝大部分古树长势良好。同时，针对台州主城区古树名木的分布特点、生长现状，提出实行“树长”保护制并建立智慧管理系统；推广古树名木公益保险，助推古树名木保护；建立古树名木休憩公园或休闲绿地，实现可持续保护；迅速抢救、复壮长势衰弱的古树名木；加快病虫害防治，开展古树名木生态群落研究；利用媒体、网络等开展多种方式宣传，使古树名木保护深入人心；开展古树名木认养活动，促进古树生长。 关键词 :古树名木，植物区系，特色古树，最北缘地带，保护管理，开发利用 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 古树名木是中华民族悠久历史与文化的象征，是绿色文化，活的化石，是自然界和前人留给今人的无价之宝。大型古树作为生态系统的重要成员 [ 1 ]，在维持生态系统功能 [ 2 ] 和为本地生物提供栖息地 [ 3 ] 等方面起着非常重要的作用，在自然史、树木生理和园林树种规划中也具有重要的科学研究价值 [ 4 ]。工业化以来明显的全球气候变化，已经给古树的生存带来了较大的威胁 [ 1 ]。古树的生存受气候变化、人类活动等多方面的影响 [ 5 ]，如我国上世纪五十年代大炼钢铁和“文化大革命”期间，古树等森林资源损毁相当严重，并受强台风、雨雪雷电、迷信火灾、病虫害、自然衰老等影响，古树名木呈逐年减少的趋势，亟需加强、有效推进古树名木保护管理和开发利用。
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user: 2. 台州主城区概况 2.1. 自然地理概况 浙江省台州市椒江区位于浙江省沿海中部台州湾入口处，旧称“海门”，是台州市的主城区，为市政府所在地。经纬度跨东经121˚21'24~121˚32'02 (最东岛屿处121˚55'10)，陆域界北纬28˚34'25~28˚46'53 (最南岛屿处28˚23'24)，东濒大海，西接黄岩，北界临海，全区陆地面积280平方公里，境内地类齐全，低山、丘陵、台地、平原、河谷、海涂、岛礁兼有，最高峰万岙山海拨535米。椒江区属中亚热带季风区，气候受海洋水体调节，较同纬度内陆地区温和湿润。四季分明，降水丰沛，热量充裕且雨热同季，夏鲜酷暑而冬无祁寒。年平均气温17.0℃，1月份平均气温6.1℃，7月份平均气温27.8℃，无霜期257天。全区森林植被分区属中亚热带常绿阔叶林北部亚地带浙闽山丘甜楮木荷林区，地带性植被由于人为不断破坏，已发生逆性演替，多数地方已由马尾松、木荷、木麻黄、樟树、枫香等人工植被和灌木草被所代替。据初步统计，全区自然分布和引入栽培的木本植物有105科、950种。 2.2. 社会经济概况 椒江区早在新石器时期就有先民在此休养生息，唐朝时即为海港，宋朝时居民云集。现辖8个街道、1个海岛镇、1个农场和1个渔业总公司。全区275个行政村，户籍总人口53.92万人。椒江区2018年国内生产总值627.1亿元，按可比价格计算，比上年增长8.7%；旅游资源丰富，其中有西汉始元二年(公元前85年)设县的千年古郡——章安街道，有明洪武二十年(1387)筑城设卫设所的海门卫、前所–海门街道、前所街道，解放–江山岛战役纪念地是全国百家红色旅游经典景区，台州海洋世界是浙江省最大的海洋馆。
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user: 3. 对象与方法 2017年5月~2019年10月，我们对台州市椒江区辖区内的古树名木进行了实地调查和复核调整。内容包括树种名称、树龄、树高、胸径、保护级别、生长地点、生长情况、坡度、坡向、海拔、土层厚度、土壤类型等。古树分级参考全国绿化委员会指定的《全国古树名木普查建档技术规定》。国家一级古树树龄500年以上，国家二级古树300~499年，国家三级古树100~299年。对调查到的古树及古树群进行编号，GPS定位每株的地理位置，拍照，建立详细的档案资料。