ergas指标
调制传递函数对全色多光谱图像融合影响
调制传递函数对全色多光谱图像融合影响曾炫杰;陈强【摘要】针对高分辨率影像全色(Panchromatic,Pan)波段和多光谱(Multispectral,MS)波段的pan-sharpening 融合后图像光谱失真的问题,基于调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF)的金色多光谱图像融合模型考虑到了多光谱图像的MTF值对融合图像质量的影响,采用了与多光谱图像相同的MTF值所构建的低通滤波器,得到较好的融合结果,但如何选择一个合适的MTF值还没有很好地解决.该文针对不同MTF值对模型融合结果的影响做了详细的分析与实验,并通过线性搜索的方式找出最优的MTF值.实验结果证明了该最优MTF能够同时提高模型融合结果的光谱细节和空间细节.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2016(031)003【总页数】8页(P68-75)【关键词】MTF;图像融合;pan-sharpening;光谱失真;空间细节【作者】曾炫杰;陈强【作者单位】南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094;南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094【正文语种】中文【中图分类】TP391随着航天技术的发展，多光谱图像被广泛用于许多遥感的领域，如环境状态监测，农业土地管理，矿产资源勘探等等。
然而，设计高分辨率的多光谱传感器会受到卫星板载存储以及传输带宽的诸多限制，成本较高，现阶段还无法完全实现[1]。
与多光谱图像相反的是全色(Pan)图像具有很高的空间分辨率，同时由于它只包含灰度信息，因此能够大大降低图像所占的像素存储空间。
现在大多数的卫星都可以同时获取具有高空间分辨率的全色图像以及高分辨率的多光谱图像。
为了得到具有高空间分辨率的多光谱图像，将全色图像的空间细节信息注入多光谱图像以提高其空间分辨率，同时尽可能地保持多光谱(MS)波段的光谱特性。
在遥感领域有两种图像融合任务，分别是Pan-sharpening和多光谱图像融合[2]。
WorldView-2遥感图像融合新方法-试验科学与技术
第xx 卷 第x 期 实验科学与技术 V ol.xx No.x收稿日期： 2013-09 -22；修回日期： 2014-05 -19基金项目：国家自然科学基金(61301195)；中国博士后科学基金(2013M531299)；中央高校基本科研业务费专项资金(3102014KYJD040) 作者简介：李旭(1979 - )旭1, 2，何明一1，张 雷2(1. 西北工业大学电子信息学院 西安 710072; 2. 江苏物联网研究发展中心 江苏 无锡 214135)【摘要】新型高分辨率WorldView-2星载图像的出现给现有的图像融合技术带来了更大的挑战，多光谱图像融合新方法。
首先采用最近邻插值对多光谱图像重采样放大；然后结合和保持光谱信息两方面达到较好的平衡，优于现有的几种融合方法。
关 键 词 对应分析; 融合; 遥感图像; 分辨率; 小波变换TP75 文献标志码 A doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2015.01.004LI Xu1, 2, HE Mingyi 1, and ZHANG Lei 2(1. School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University Xi ’an 710072, Chain;2. Jiangsu R&D Center for Internet of Things Wuxi 214135, Chain)Abstract New-style high resolution WorldView-2 satellite images pose challenges to the image fusion techniques. A new pansharpening method is proposed in this paper. First, 8-band multispectral imagery is resampled by nearest neighbor interpolation. According to the relative spectral responses between the multispectral band and the panchromatic band, a low spatial resolution panchromatic image is evaluated through multivariate linear regression. The spatial details are extracted from the original panchromatic image, and then injected into theKey words correspondence analysis; fusion;遥感图像融合是图像融合的一个重要分支，针对全色光图像与多光谱图像的融合始终是遥感图像处理领域的研究热点。
基于分组双阶段双向卷积长短期方法的高光谱图像超分辨率网络
智城实践NO.04 20241智能城市 INTELLIGENT CITY基于分组双阶段双向卷积长短期方法的高光谱图像超分辨率网络林建君1侯钧译2杨翠云2（1.烟台职业学院信息工程系，山东 烟台 264670；2.青岛科技大学信息科学技术学院，山东 青岛 266000）摘要：文章提出基于分组的双阶段Bi-ConvLSTM网络（GDBN），可以充分利用图像的空间和光谱信息，通过使用以波段为单位的分组策略，有效缓解了计算负担，并对光谱信息进行保护。
在编码器的不同阶段，对浅层信息提取模块和深度特征提取模块进行不同层次信息的提取，浅层信息提取模块能够对不同尺度的浅层特征信息进行充分捕捉，深度特征提取模块能够捕捉图像的高频特征信息。
文章还引入通道注意力机制，增强网络对特征的组织能力，并在自然数据集cave上进行大量实验，效果普遍优于目前主流的深度学习方法。
关键词：双向卷积长短期记忆网络；高光谱图像超分辨率；通道注意力；神经网络；深度学习中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：2096-1936（2024）04-0001-03DOI：10.19301/ki.zncs.2024.04.001Hyperspectral image super-resolution network based on groupedtwo-stage biconvolution long-term and short-term methodLIN Jian-jun HOU Jun-yi YANG Cui-yunAbstract：In this paper, a two-stage Bi-ConvLSTM network based on grouping (GDBN) is proposed, which can make full use of the spatial and spectral information of images, and effectively relieve the computational burden and protect the spectral information by using the grouping strategy based on band units. At different stages of the encoder, the shallow information extraction module and the depth feature extraction module can extract different levels of information. The shallow information extraction module can fully capture the shallow feature information of different scales, and the depth feature extraction module can capture the high-frequency feature information of the image. The paper also introduces channel attention mechanism to enhance the network's ability to organize features, and conducts a large number of experiments on natural data set cave, and the effect is generally better than the current mainstream deep learning methods.Key words:bidirectional convolution long-term and short-term memory network; hyperspectral image super-resolution; channel attention; neural network; deep learning近年来，基于深度学习[1-2]的单图像超分辨率方法取得了广泛发展。
一种改进的SAR与可见光图像融合算法
雷达科学与技术!ada$ Science and Technology第6期2020年12月Vol.18No.6December2020DOI ： 10. 3969/j. issn. 1672-2337. 2020. 06. 011一种改进的SAR 与可见光图像融合算法张瑞1,董张玉2(1.合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥230601；2.工业安全与应急技术安徽省实 ,安徽合肥230601)摘要：针对现有SAR 与可见光遥感影像融的计算复杂度较高，细节信息保留较差等问题，提出了一种NSST-HS 结合自适应PCNN 改进的融 。
该 先利用IHS 变见 的亮度分量I,并将得到的亮度分量I 与SAR 图像分别进行NSST 变换；然后，针对 子带分即间频率和 梯度自适应PCNN 的外部刺激与链接强度；高频子带分量上 进的拉普拉 和(SML)的融 ；最后，运用逆NSST 变换和逆IHS 变 到最终融 。
实验表明，本文算法融 传统 在视觉效果方面提升，线性结 到更多保留、各类评价指标上比传统要更好。
关键词：遥：图像融合；非下采样剪切波变换；脉冲耦合神经网络中图分类号：TN958；TP391 文献标志码：A文章编号：1672-2337(2020)06-0645-06An Improved Fusion of SAR and Visible ImagesZHANG Rut ,DONG Zhangyu 2(1. School of Computer and Information , Hefei University of Technology , Hefei 230601, China ；2. Key Laboratory of Industrial Safety and Emergency Technology , Hefei 230601, China )Abstract :Aiming at the problems of high computational complexity and poor retention of detailed informa tion of the existing SAR and visible light remote sensing image fusion algorithms, an improved fusion algorithm combining NSST-IHS and adaptive PCNN is proposed. This method first uses the IHS transform to extract the luminance component I of the visible light image , and performs the NSST transform on the obtained luminance component I and the SAR image respectively. Then, it uses the direction information, that is, the spatial fre quency and average gradient , to adaptively adjust the external stimulus and link strength of the PCNN for low frequency sub-band components. The sum-modified-Laplacian (SML ) is applied to the high-frequency sub-band components. Finally , the inverse NSST transform and the inverse IHS transform are used to obtain the final fu sion image. The experiments show that the fusion image obtained by the algorithm in this paper improves visual effects significantly compared with the traditional algorithms , the spectral information and linear structure fea-turesaremoreretained andvariousevaluationindicatorsarebe t erthanthetraditionalalgorithms.Key words ： remote sensing image ； image fusion ； non-subsampled shearlet transform (NSST)； pulse coupled neural network (PCNN)0引言合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar , SAR)对与人造桥梁都比 ，成像原主动式微波反射成像,SAR 更多 表 现信 纹 ；与 SAR 不受气候环境干扰,能全天成像接收更多的地理信息。
胃功能评分标准
胃功能评分标准
胃功能评分标准通常用于评估胃部的功能状态，特别是在临床医学中应用于评估患者的胃功能异常。
以下是一些常见的用于评估胃功能的指标和标准：Gastric Emptying Rate（胃排空率）：
正常范围：食物在胃中的正常停留时间为2-4小时。
评估方法：通过核素标记或其他影像学技术来测定食物通过胃的速度。
胃酸分泌：
正常范围：正常胃液的pH通常在1.5-3.5之间。
评估方法：使用胃酸分泌测试，包括基础胃酸和刺激后的胃酸分泌。
蠕动运动和胃排空：
正常范围：胃肠蠕动的正常频率和幅度。
评估方法：通过胃肠道运动测定，例如胃肠道电子图（Manometry）。
食管运动：
正常范围：正常的食管蠕动和括约肌的功能。
评估方法：通过食管Manometry等方法进行评估。
幽门收缩：
正常范围：正常的幽门功能。
评估方法：通过胃肠道电子图等方法检测幽门的收缩和松弛。
胃黏膜病变：
正常范围：胃黏膜的正常状态，包括有无炎症、溃疡或其他病变。
评估方法：通过胃内镜检查（胃镜）来评估胃黏膜的状况。
这些标准和指标可能会根据患者的具体症状、病史以及医生的诊断需求而有所不同。
专业的医疗团队会结合患者的病情和症状，使用多种评估方法来全面了解胃功能的状态。
在具体的医学实践中，会根据患者的具体情况来选择适当的评估方法和标准。
teg指标解读
TEG指标包括以下几个部分：
凝血反应时间（R）：这一指标反映了凝血系统启动到纤维蛋白凝块开始形成的时间，可以反映凝血因子的综合作用。
正常值为3～8分钟。
如果R值增大，可能意味着凝血因子缺乏或活性降低，血液呈低凝状态；而R值减小则可能表示凝血因子活性增高，血液呈高凝状态。
血凝块形成时间（K）：这一指标反映了纤维蛋白原功能和血小板在凝血块开始形成时的共同作用结果。
正常值为1～3分钟。
K值减小可能提示纤维蛋白原功能亢进，血液呈高凝；反之，纤维蛋白原功能降低。
凝固角（α）：是指血凝块形成点到曲线最大弧度作水平线和切线的夹角，与K值共同反映纤维蛋白水平和部分血小板的功能。
正常值为53°～72°。
α值增大，血液呈高凝，反之则血液低凝。
最大振幅（MA）：主要反映血小板的功能及数量。
正常值为50～70mm。
MA减小时，提示血小板功能降低或者数量减少，血液呈低凝状态。
以上就是TEG指标的主要内容及解读方式，希望对解决您的问题有所帮助。
ergas指标
ergas指标ERGAS指标是衡量遥感图像的融合质量的一种评价指标。
它是融合图像与原始多源图像之间的均方误差（MSE）的标准化形式。
ERGAS指标的计算方法如下：ERGAS = 100 * sqrt(1/n * sum(E/N^2))其中，n是图像的波段数量，E是所有波段的MSE之和，N是原始图像的标准差。
ERGAS指标越小，说明融合图像的质量越好。
它能够综合考虑融合图像的空间分辨率、光谱信息等方面的质量，是评价融合算法的重要指标。
为了计算ERGAS指标，首先需要获取融合图像和原始多源图像。
然后，对于每个像元，计算融合图像与原始多源图像在各个波段上的差值的平方，得到均方误差。
然后将所有波段的均方误差相加，并除以波段数量，得到均方误差之和的均值。
最后，将均方误差之和的均值除以原始图像的标准差，并乘以100，得到最终的ERGAS指标。
使用ERGAS指标可以比较不同融合算法的融合效果。
对于同一幅原始多源图像，可以分别采用不同的融合算法生成融合图像，然后计算它们的ERGAS指标。
较小的ERGAS指标意味着融合图像的质量较好，能够保留更多的原始图像信息。
因此，可以根据ERGAS指标选择最优的融合算法。
此外，ERGAS指标也可以用于衡量不同分辨率的遥感图像的融合质量。
当融合低分辨率和高分辨率的遥感图像时，可以分别计算它们的ERGAS指标，然后比较二者的差异。
较小的ERGAS指标意味着融合效果较好，可以提高图像的空间分辨率。
总之，ERGAS指标是一种常用的遥感图像融合质量评价指标，用来衡量融合图像与原始多源图像之间的差异。
通过计算ERGAS指标，可以评估不同融合算法的性能，并选择最优的融合算法。
此外，ERGAS指标还可以用于比较不同分辨率的遥感图像的融合效果。
遥感影像融合评价方法
遥感影像融合评价方法1. 融合数据实验采用了北京1号32米多光谱数据（绿波段：523nm-605nm ；红波段：630nm-690nm ；近红外波段：774nm-900nm ）和CBERS 全色2.36米数据（波段范围：500-800nm ）。
2. 配准方法本次实验采用二次多项式法进行配准，选择20个控制点，配准精度达到0.266像素3. 融合方法原理目前遥感领域常用的影像融合方法有：比值变换（Brovey ）融合、乘积变换（Multiplicative ）融合、主分量变换（Principal Component ）融合、小波变换（Wavelet ）融合等多种方法。
主分量变换融合是将多光谱影像各波段的相同信息变换为第一主分量，各波段的独有信息被分配到其他波段，然后将高分辨率图像拉伸至与主分量有相近的均值和方差，最后将高分辨率图像替换主成分第一分量进行主分量逆变换完成图像融合。
乘积变换融合也是一种比较简单的融合方法，其方法即将两幅影像（多光谱和高分辨率影像）的对应像素相乘，得到最终的融合影像。
公式为：newBn D B n _=⨯公式中变量含义与上个公式相同。
该变换得到的结果使融合后图像的亮度值显著提高，但不受波段个数的限制。
Brovey 融合是较为简单实用的一种融合方法，其原理是将原有多光谱波段进行归一化处理之后与全色波段相乘得到新的融合波段，公式如下：[]new B D B B B B n _/1211=⨯+++[]newBn D B B B Bn n _/21=⨯+++其中Bn (n=1,2,3…)为多光谱波段，D 为高分辨率波段，Bn_new 为融合后波段。
对RGB 影像来说，比值变换融合只能用三个波段多光谱影像与高分辨率影像进行融合，因此受一定限制。
小波变换融合是将多光谱影像的各波段和高分辨率影像均进行小波分解，得到LL （低频部分），HL （水平方向的小波系数），LH （垂直方向的小波系数）和HH （对角方向的小波系数），然后根据具体需要和保持多光谱色调的程度，将分解后的两影像LL 、HL 、LH 、HH 部分分别融合，最后将融合后的LL ，HL ，LH 和HH 反变换重建影像，达到影像融合的目的。
动脉血液气体分析指标
㈢ 动脉血氧饱和度（ SaO2 ）
• 定义： SaO2是指动脉血氧与Hb结合的程度， HbO2占全部Hb的百分比值。氧容量：被分析血 液中Hb所能携带氧的最大量，不包括物理溶解的 O2；血红蛋白实际结合的氧量称为氧含量，反映 血液中实际氧含量。
• 正常值：95～98％ • 当PO2降低时O2Sat也随之降低；当PO2增加时，
㈥ 动脉血二氧化碳分压（PaCO2）
• 定义：血液中物理溶解的CO2的压力。 PCO2与H2CO3关系：
PCO2×α=H2CO3（37℃时α系数0.03）
• 正常值：4.7～6.0 kPa（35～45 mmHg）。
• 运输方式：物理溶解（5％）、化学结合：A．碳酸氢盐（ HCO3， 88％ ）；B. 氨基甲酸血红蛋白（HbNHCOOH，7％ ）及 水合形成碳酸 。
红蛋白稳定的情况下，它的增减决定于标准碱。 可分为：
血浆缓冲碱（BBp）：血浆HCO3-与Pr-组成 正常值41- 42mmol/L
全血缓冲碱（BBb）：血浆HCO3-、Pr-和Hb组成 正常值：45-55（50）mmol/L
细胞外液缓冲碱（Bbecf）：血浆HCO3-、Pr-和Hb 5克 正常值43.8mmol/L 。
O2Sat也相应增加。
PaO2与SaO2关系
以PO2值为横座标，血氧饱和度为 纵座标作图，求得血液中HbO2的 O2解离曲线，称为HbO2解离曲线 。解离曲线为“S”形，PO2由100 下降至60mmHg，其O2Sat变化不 大。60mmHg已处在曲线陡直位置 ，PO2稍有下降，可导致SaO2急剧 下降。 pH 、PaCO2、温度、红细 胞内2，3二磷酸甘油酸（2，3DPG）含量等因素影响解离曲线 的位置。血氧饱和度达到50％时 相应的PO2称为P50， P50约 3.55kPa (26.6mmHg)。是Hb对O2 亲和力大小的标志。解离曲线受 pH影响而发生的移动，称为Bohr 效应。 酸中毒时P50增大，解离曲 线右移，有利于O2离解→组织 ； 碱中毒时P50减小，解离曲线左移 ；一氧化碳中毒，P50减小 。
遥感影像融合评价定量指标选取问题
遥感影像融合评价定量指标选取问题王恩鲁;汪小钦【摘要】鉴于目前遥感影像融合评价在定量指标的归类、选取和使用等方面尚未有较为全面、科学的标准和体系,从而定量融合评价工作中存在一些指标选用不明确、评价结果不一致的情况,该文将众多定量指标的融合评价结果进行分析,考察并遴选出具有代表性的定量指标作为参考.以WorldView-2影像、ZY-3影像和ALOS影像为数据源,选取常用的几种融合方法进行融合实验,将客观评价结果利用均值-标准差图的可视化方式进行分析,并与主观评判相结合,探讨遥感影像融合质量评价的最佳方案.实验结果表明,在评价光谱保持度方面,SAM与Q4/Q8评价结果之间的一致性最好,且与主观评判相符度最高;在评价影像清晰度方面,推荐使用角二阶矩和点锐度相结合的方式.%The selection of the representative indexes is significant for the effective evaluation of image fusion.However,there is no comprehensive and scientific standard or system in this field currently.This paper analyzed a lot of quantitative evaluation outcomes to find the suitable indexes for fusion evaluation in the future.Several fusion experiments based on the common methods were carried out by using WorldView-2,ZY3 and ALOS images.For studying the selection of the optimal assessment method,the objective evaluation indexes with "mean-std" charts combined with the subjective judgement by visual interpretation have been analyzed and evaluated in detail.The results which agreed well with those from subjective judgement indicated that both SAM and Q4/Q8 are good for the spectral preservationevaluation,and angular second moment and point acutance arithmetic are recommended for image sharpness evaluation.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2017(032)006【总页数】8页(P14-21)【关键词】遥感影像融合;融合质量评价;定量指标;光谱保持度;影像清晰度【作者】王恩鲁;汪小钦【作者单位】福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心,福州350116;空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州350116【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言较高分辨率全色影像和较低分辨率多光谱影像之间的融合是最为常见的像素级融合，其目的是丰富融合影像光谱信息的同时能够提升影像空间分辨率，使已有影像数据在地物类别区分和特征提取方面具有更高的可用性[1-2]。
【暖通空调知识】采暖设计热负荷指标
【暖通空调知识】采暖设计热负荷指标采暖设计热负荷概算指标中常见的有体积热负荷指标、面积热负荷指标。
它们的相同点：都是热指标。
不同点：体积热指标指的是单位供暖体积的指标；面积热指标是指单位面积的指标。
我觉得体积热指标更合适些，因为和房间的高度有关，也就是和围护结构的面积关系更密切。
在采暖室外计算温度条件下，为保持室内计算温度，单位建筑面积在单位时间内需由锅炉房韩国电热膜供暖或其他供热设施供给的热量，单位：W/`M^2`。
编辑本段计算方法在采暖室外计算温度条件下，为保持室内计算温度，单位建筑面积在单位时间内需由锅炉房或其他供热设施供给的热量采暖设计热负荷指标q计算公式如下：q=Q/Ao(1)式中Q，Ao分别为冬季采暖通风系统的热负荷（W）和建筑面积（m2）,且Q值应根据建筑物下列散失的获得的热量确定：1）围护结构的耗热量，包括基本耗热量和附加耗热量，且基本耗热量计算公式为Q1=Afk(tn-twn)（2)式中Q1、F、K、a、tn、twn分别表示围护结构的基本耗热量（W）、面积（m2）、传热系数[W/（m2?K）]、温差修正系数及冬季室内计算温度（℃）、采暖室外（℃）。
围护结构附加耗热量，包括朝向附加、风力附加、外门附加和高度附加，各项附加应按其占基本耗热量的百分比确定。
2）加热由门窗隙渗入室内的冷空气的耗热量旧设计规范中的计算公式为：Q2=acpρwnLlm(tn-twn)（3)式中Q2表示由门窗缝隙渗入室内的冷空气的耗热量（W）、a表示单位换算系数、cp表示空气的定压比热容[kJ/(kg/K)]、L表示在基准高度（10m）风压的单独作用一，通过每米门缝进入室内的空气量[m3/(m?h)]、l表示门窗缝隙的计算长度（m）、tn和twn与上同、ρwn表示采暖室外计算温度下的空气温度（kg/m3）、m 表示综合修正系数。
新设计规范中的计算公式为：Q2=0.28cpρwnL(tn-twn)（4）式中tn和twn、ρwn与上同，L表示渗透空气量（m3/h)、其计算公式如下：L=L0lmb（5)式中L0表示在基准高度（10m）风压的单独作用下，通过每米门缝进入室内的空气量[m3/(m/h)] 、表示门窗缝隙的计算长度（m）、m表示冷风渗透压差综合修正系数，b表示门窗缝渗风指数，b=0.56～0.78。
炼油厂含氢爆炸性气体混合物的分级
炼油厂含氢爆炸性气体混合物的分级于小辉;刘瑞萍;梁兴炜【摘要】炼油厂工艺装置在生产过程中会产生大量爆炸危险气体，需要选择合理的防爆电气及工艺设备以保证安全生产。
本文对爆炸性气体混合物的分级方法进行了分析，特别是对于IIC级的划分进行了重点论述，根据标准NFPA 497-2008提供的爆炸性混合气体的最大安全试验间隙计算公式进行了统计推算，结合标准IEC60079-20所列物质的最大安全试验间隙，给出了含氢爆炸性混合气体的分级方法，论证了按照氢气体积比25%判断含氢爆炸危险性混合气体是否为IIC级是可行和经济的。
解决了业界争议多年的IIB级和IIC级划分的氢气含量百分比的问题，对炼油工程设计有很大的借鉴作用。
%Refinery process equipments will produce a large number of explosive gases, so reasonable explosion-proof electrical and process equipments need be chosen to ensure the safety of production. In this paper, grading methods of explosive gas mixture were analyzed and compared, especially the division of IIC grade. Based on the maximum experimental safe gap (MESG) calculation formula for mixture explosive gas in the standard NFPA 497-497and MESG data in standard IEC60079-20, grading method of the explosive gas mixture with hydrogen was concluded. The method to determine IIC grade mixture explosion gas with hydrogen according as the volume of hydrogen is higher than 25% or not is feasible and economic, which can solve the issue how to grade mixture explosive gas with hydrogen.【期刊名称】《当代化工》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】3页(P777-779)【关键词】爆炸性气体;分级;氢气;IIC级【作者】于小辉;刘瑞萍;梁兴炜【作者单位】中国石油工程建设公司华东设计分公司，山东青岛 266071;中国石油工程建设公司华东设计分公司，山东青岛 266071;中国石油工程建设公司华东设计分公司，山东青岛 266071【正文语种】中文【中图分类】TE624对于生产、加工、处理、转运或贮存过程中出现或可能出现爆炸性气体混合物环境时，应进行爆炸性气体环境的电力装置设计[1]。
茴香胺值的正常范围
茴香胺值的正常范围茴香胺是一种生物学指标，用于衡量茴香胺在人体内的浓度。
茴香胺浓度的正常范围可以作为评估人体健康状况的重要参考指标。
本文将介绍茴香胺值的正常范围，并解释其对人体健康的重要意义。
茴香胺是一种氨基酸代谢物，其正常范围通常在0.6-1.2毫摩尔/升之间。
茴香胺值的测量通常通过血液检测进行，可以反映出人体内茴香胺的代谢情况。
茴香胺的正常范围是通过大量人群的研究得出的，可以作为衡量个体健康状况的重要参考标准。
茴香胺值的正常范围与人体的健康状况密切相关。
茴香胺是一种重要的抗氧化剂，可以帮助清除体内的自由基，减少氧化损伤。
茴香胺还参与了多种生理功能的调节，包括免疫系统的功能、神经系统的功能以及心血管系统的健康等。
因此，茴香胺值的正常范围可以反映出这些生理功能的正常运行。
如果茴香胺值高于正常范围，可能意味着人体内存在茴香胺代谢异常的情况。
这可能是由于茴香胺代谢酶的缺乏或功能异常导致的。
茴香胺值过高可能与一些疾病的发展有关，如肝脏疾病、肾脏疾病以及某些遗传性疾病等。
因此，及时监测茴香胺值的变化，可以帮助早期发现和诊断这些疾病，并采取相应的治疗措施。
另一方面，如果茴香胺值低于正常范围，可能意味着人体内茴香胺的供给不足或茴香胺代谢异常。
这可能与饮食结构不合理、营养不均衡以及某些疾病状态有关。
茴香胺的供给不足可能会影响人体各个系统的正常功能，导致免疫力下降、神经系统功能异常以及心血管疾病的风险增加等。
因此，保持茴香胺值在正常范围内，对于维持人体健康至关重要。
除了茴香胺值的正常范围，人们还应该关注茴香胺值的变化趋势。
茴香胺值的持续上升或下降可能是某些疾病的早期信号。
因此，定期监测茴香胺值，并与正常范围进行对比，可以帮助人们及早发现潜在的健康问题，并采取相应的措施进行干预和治疗。
茴香胺值的正常范围是评估个体健康状况的重要指标。
茴香胺值的正常范围为0.6-1.2毫摩尔/升，可以反映出茴香胺在人体内的代谢情况。
肺功能检查各缩写代表意思
肺功能检查各缩写代表意思VC肺活量，TV潮气容积，FVC用力肺活量，FEV1第一秒用力呼气容积，FEV2第二秒用力呼气容积，FEV3第三秒用力呼气容积，MVV最大通气量，PEFR最大呼气流量，MMFR最大呼气中期流量，V5050%低肺容积流量。
V2525%低肺容积流量，Viso-V等流量容积。
PFiso最大等容流量，FRC功能残气量，RV残气容积，TLC肺总量，DLCO肺一氧化碳弥散量，CV闭合容积，CC闭合容量，N2-END呼气末氮浓度，N2-PMI氮冲洗率，Raw气道阻力，Cst静态顺应性，Ddyn动态顺应性，P（A-a）O2肺泡-动脉氧分压差，VD/VT死腔/潮气容积比值⑴ 肺容积指标（7个）：1. VC 肺活量2.VCpr 肺活量预计值3.VC% 肺活量百分比4. TV 潮气量5. IC 深吸气量6. IRV 补吸气量7. ERV 补呼气量⑵ 通气功能指标（37个）：1.FVC 用力呼气量2.FVCpr 用力呼气量预计值3.FVC％用力呼气量百分比4.FEV1 第1秒用力呼气量5.FEV1pr 第1秒用力呼气量预计值6.FEV1％第1秒用力呼气量百分比7.FEV2 第2秒用力呼气量8.FEV3 第3秒用力呼气量9.％FEV1 第1秒用力呼气量％（1秒率）10.％FEV1pr 第1秒用力呼气量％预计值11.％FEV1% 第1秒用力呼气量％百分比12.％FEV2 第2秒用力呼气量％（2秒率）13.％FEV3 第3秒用力呼气量％（3秒率）14.MMEF 最大呼气中期流速15.MMEFpr 最大呼气中期流速预计值16.MMEF％最大呼气中期流速百分比17.FEV0.5 第0.5秒用力呼气量18.FEV0.75 第0.75秒用力呼气量19.PEFR 最大呼气速度20.PEFRpr 最大呼气速度预计值21.PEFR％最大呼气速度百分比22.FEF25 呼出用力肺活量25%时流速23.FEF25pr 呼出用力肺活量25%时流速预计值24.FEF25％呼出用力肺活量25%时流速百分比25.FEF50 呼出用力肺活量50%时流速26.FEF50pr 呼出用力肺活量50%时流速预计值27.FEF50％呼出用力肺活量50%时流速百分比28.FEF75 呼出用力肺活量75%时流速29.FEF75pr 呼出用力肺活量75%时流速预计值30.FEF75％呼出用力肺活量75%时流速百分比31.FEF50/25 FEF50与FEF25之比（中间流量比）32.PEFR/Ht PEFR与身高之比33.FEF75/Ht FEF75与身高之比34.FEF50/Ht FEF50与身高之比35.FEF25/Ht FEF25与身高之比36.MVV％/VC% 气速指数37.INDEX 1秒量/预计肺活量⑶ 每分钟最大换气量（7个）：1.MVV 一分钟最大换气量2.MVVpr 一分钟最大换气量预计值3.MVV％最大换气量百分比百分比4.BSA 体表面积5./BSA 体表面积率 一分钟最大换气量潮气量7.RR 一分钟最大换气量呼吸频率⑷ 每分钟平静换气量（5个）1.MV 一分钟平静换气量2.BR 换气预备量3.VR 换气预备率 一分钟平静换气量预计值5.RR 一分钟平静换气量百分比⑸ 判定指数1.F(FVC) 肺活量判定指数2.F(%FEV1) 1秒率判定指数3.F(FEF25/H) FEF25/身高判定指数。
gas-sting通路检测指标
gas-sting通路检测指标
Gas-Sting 通路检测指标是评估细胞免疫反应的重要指标之一，它主要包括以下几个方面：
1. Gas6：Gas6 是一种生长因子，它能够与 TAM 受体结合，激活 Gas-Sting 通路。
Gas6 的表达水平可以作为 Gas-Sting 通路激活的指标之一。
2. STING：STING 是 Gas-Sting 通路中的关键分子，它能够感知细胞内的 DNA 病毒或其他病原体，并通过激活下游信号通路引发免疫反应。
STING 的表达水平和磷酸化水平可以作为 Gas-Sting 通路激活的指标之一。
3. IRF3：IRF3 是一种转录因子，它能够被 STING 激活，并进一步诱导干扰素等细胞因子的表达。
IRF3 的表达水平和磷酸化水平可以作为 Gas-Sting 通路激活的指标之一。
4. IFN-β：IFN-β 是一种重要的细胞因子，它能够被 Gas-Sting 通路激活，并进一步诱导免疫反应。
IFN-β 的表达水平可以作为 Gas-Sting 通路激活的指标之一。
5. NF-κB：NF-κB 是一种转录因子，它能够被 Gas-Sting 通路激活，并进一步诱导炎症反应。
NF-κB 的表达水平和磷酸化水平可以作为 Gas-Sting 通路激活的指标之一。
综上所述，Gas-Sting 通路检测指标主要包括 Gas6、STING、IRF3、IFN-β 和 NF-κB 等分子的表达水平和磷酸化水平。
这些指标可以帮助评估 Gas-Sting 通路的激活状态，为研究细胞免疫反应提供重要的参考依据。
天然气质量指标及分析测试标准
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二氧化碳含量指标
六、国内气质标准分析与建议
• 作为杂质组分，天然气中的二氧化碳对大气 的温室效应和管道腐蚀都有影响，故在大多 数国家的气质标准中均有规定。发达国家一 般定为不大于2%（摩尔分数）。但在GB 17820-1999中天然气中二氧化碳含量定为不 大于3 %（摩尔分数）。
• 目前我国商品天然气均采用体积计量，二氧 化碳含量与净化厂的商品率（经济效益）直 接挂钩。但实施能量计量后，二氧化碳含量 过高只会徒然降低管道的输送能力，并增加 输气的动力消耗，提高输配系统的操作成本， 故其含量不宜定得太高，建议规定天然气中 二氧化碳含量为不大于2 %。
• 对加臭的界面也规定得较为含糊，易引发 纠纷。对水露点，由于没有对环境温度做 出明确的定义和规定，在标准应用中很难 对水露点是否合格做出令人信服的判定。
19
发热量
六、国内气质标准分析与建议
• 在GB 17820-1999《天然气》规定的五项技术 指标中，只有高位发热量是与经济利益直接 相关的，标准规定天然气的发热量应大于 31.4 MJ/m3。我国目前尚未采用能量计量， 此项指标的重要性难以体现，规定也比较宽 松，在天然气商贸中未能充分反映出按质论 价的基本原则；
• 规定天然气中硫化氢含量在于控制对人 体的危害以及对输配系统的腐蚀。大量 研究表明，湿天然气中硫化氢含量不大 于6mg/m3时，对金属材料无腐蚀作用； 含量不大于20mg/m3时，则对钢材无明 显腐蚀或其腐蚀程度在工程所能接受的 范围内。
常见生物质颗粒燃料的规格参数及性能指标之欧阳德创编
生物质颗粒燃料的规格参数及性能指标根据外形尺寸，致密生物质颗粒可分成颗粒与压块两类。
颗粒是指压缩而成的圆柱状生物质小段，其最大直径一般是25mm。
压块可以是圆柱形的，也可以是方形的或者其他形状的，其直径应大于25mm，长度不能超过直径的5倍。
根据瑞典的标准，生物质颗粒被分成3级，其中第1级最好。
生物质颗粒燃料的介绍生物质能源指由植物的光合作用固定于地球上的太阳能，通过生物链转化为地球生物物质形态，经过加工为社会生活提供原料的能源。
生物质颗粒燃料是以木屑、竹屑、树枝等为原料，经过专业机械、特殊工艺，无任何化学添加剂，高压低温压缩成型的颗粒状燃料。
生物质颗粒燃料发热量高，清洁无污染，是替代化石能源的高科技环保产品。
生物质颗粒燃料在燃烧时所释放出的CO2大体上相当于其生长时通过光合作用所吸收的CO2，所以生物质颗粒的温室气体CO2为零排放。
生物质燃料属于可再生能源。
只要有阳光存在，绿色植物的光合作用就不会停止，生物质能源就不会枯竭，温室气体保持动态平衡。
没有任何的环境污染问题。
生物质颗粒燃料的加工程序如下：原料粉碎–原料筛选–烘干–高温压制成型–冷却–包装。
生物质颗粒燃料结合我公司研发的生物锅炉或燃烧器可替代现有煤、油、气、电等化石能源和二次能源，为工业蒸汽锅炉、热水锅炉、室内取暖壁炉等提供系统改造工程。
在现有最节能的前提下，为使用单位节约能源消耗成本30%以上。
服务对象有：有供热需求的工厂企业（电镀、五金、喷涂、陶瓷、制衣印染、铝型材加工、制鞋底厂等）、星级酒店宾馆、大型综合性医院、高档写字楼、大学等的锅炉改造。
根据原材料不同，目前颗粒产品分为：杉木颗粒、松颗粒和秸杆颗粒。
经过国际权威检测机构SGS公司专业检测，木质颗粒燃料全部产品所有指标均达到欧洲生物质颗粒燃料行业最高标准。
DIN检测结果见表。
医学检验·检查项目：最大呼气流量-容积曲线(MEFV)_课件模板
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临床意义：
临床用途： ①用于检测小气道病变， 判断气道阻塞部位。 ②鉴别限制性通气 功能障碍和阻塞性通气功能障碍： (1)小 气道阻塞者及阻塞性肺疾病时，曲线变化 为MEF小于MIF，降支凹向肺容积轴， Vpeak降低且提前出现，Vmax50%、 Vmax25%及Vmax50%/Vmax25%明显
谢谢！
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临床意义：
降低，FVC逐渐减少。 (2)限制性肺疾病 时，曲线肺容积轴(FVC)缩小，曲线形态 变窄或可能不变，峰流量显著降低，曲线 降支呈直线，甚至向外突出，斜度增大。 (3)上气道阻塞时： 如气管狭窄、双侧声 带麻痹等胸外固定阻塞，可见环的顶部与 底部扁平，接近长方形，故MEF=MIF； 如 单侧
1.最大呼气流量(PEF)：指MEFV曲线 最高点所表示的呼气流量。
2.50%肺活量最大呼气流量 (V↓50)：指肺
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简介：
活量为50%时的呼气流量。 3.25%肺活量最大呼气流量
(V↓25)：指肺活量为25%时的呼气流 量。
医学检验·各论 最大呼气流量-容积曲线
（MEFV） 内容课件模板
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ERGAS指标
1. 引言
ERGAS（Error Relative Global Accuracy）指标是一种用于评估遥感图像质量的
指标，它可以衡量图像重建的准确性和保持空间分辨率之间的平衡。
ERGAS指标广
泛应用于遥感图像处理和分析领域，为遥感数据的定量分析提供了重要参考。
本文将详细介绍ERGAS指标的定义、计算方法以及其在遥感图像质量评估中的应用。
首先，我们将介绍ERGAS指标的背景和意义；然后，我们将阐述ERGAS指标的计算公式和步骤；最后，我们将探讨ERGAS指标在遥感图像质量评估中的实际应用。
2. ERGAS指标定义
ERGAS指标是一种基于均方根误差（RMSE）和平均空间相关系数（MRSR）的综合评
价指标。
它可以在保持空间分辨率不变的情况下，衡量图像重建过程中引入的误差。
具体而言，ERGAS指标定义如下：
其中，表示第i个频带的ERGAS值，N表示频带总数。
3. ERGAS指标计算
要计算ERGAS指标，需要以下几个步骤：
步骤1：计算每个频带的RMSE和MRSR
首先，需要计算每个频带的均方根误差（RMSE）和平均空间相关系数（MRSR）。
RMSE衡量了图像重建与原始图像之间的差异程度，而MRSR衡量了图像重建过程中
引入的空间相关性损失。
具体而言，RMSE的计算公式如下：
^2)
其中，表示原始图像的像素值，表示重建图像的像素值，n和m分别表示图像的行
数和列数。
MRSR的计算公式如下：
^2)
其中，表示原始图像的空间相关性，表示重建图像的空间相关性。
步骤2：计算ERGAS值
根据步骤1中计算得到的RMSE和MRSR，可以计算每个频带的ERGAS值。
将每个频
带的ERGAS值求平均即可得到最终的ERGAS指标。
4. ERGAS指标应用
ERGAS指标在遥感图像质量评估中有广泛的应用。
它可以用于评估不同图像重建算
法的效果，帮助选择最佳算法；也可以用于比较不同传感器获取的图像质量，提供数据选择参考。
此外，ERGAS指标还可以与其他指标结合使用，进行更全面、准确的图像质量评估。
例如，可以结合峰值信噪比（PSNR）指标和结构相似性（SSIM）指标，综合考虑图像重建的准确性、保真度和空间分辨率等多个方面。
结论
本文详细介绍了ERGAS指标的定义、计算方法以及在遥感图像质量评估中的应用。
通过对每个频带的RMSE和MRSR进行计算，并将其转化为ERGAS值，可以客观地衡量图像重建过程中引入的误差。
ERGAS指标在遥感图像处理和分析领域具有重要意义，为遥感数据定量分析提供了有效工具。