基于枸杞红外光谱人工神经网络的产地鉴别

应用红外光谱技术,快速鉴别枸杞药材产地。利用傅里叶变换红外光谱, 测定了45个来自青海省不同产地的枸杞样品的红外光谱。以常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理。对比常用的窗口移动平滑预处理、标准正态变换以及多元散射校正, 小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法。为了提高神经网络的训练速度, 在利用人工神经网络建立模型之前, 通过小波变换的方法对光谱变量进行了压缩, 同时对建立的模型的相关参数进行了详细的讨论。结果表明,红外光谱数据压缩到原来的1/8,其分析精度与原始光谱数据基本相当。以压缩了的光谱数据作为反向传播(BP)网络的输入变量,产地类别作为神经网络的输出变量,建立3层人工神经网络。其中隐含层神经元个数为5个,输出层神经元个数为1个。隐层的传递函数是tansig,输出层传递函数是purelin,网络训练函数trainlm,权阈值的学习函数是learngdm。net.trainParam.epochs=1 000,net.trainParam.goal=0.001。对10个未知枸杞产地类别进行了预测,预测结果准确率达100%。实验表明, 建立的模型能够正确地对枸杞样品快速地进行产地鉴别。红外光谱法结合人工神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法。     

一种基于压缩传感的超分辨光学三维成像技术

为了改善光学成像中的成像质量和效率,提出一种基于压缩传感的超分辨光学三维成像技术.通过物镜、编码板、色散元件、准直镜、聚焦镜、探测器等组成前端成像系统,然后,利用稀疏重构算法在后端处理器上重构光谱数据,从而将成像运算量从前端转移到后端.同时,引入块重构、错位预处理、多帧重构技术,提高重构的准确度,减小后端处理内存,降低计算复杂度.通过仿真实验对原始数据和重构数据的光谱曲线、信噪比、光谱误差、分类识别效果等指标进行对比分析,结果表明,利用本文压缩传感技术可以实现超分辨光学三维成像,且成像质量较高,数据应用效果较好,可用于大幅宽、高分辨率、低功耗、动态目标的成像观测.     

用于复杂光谱数据压缩的自适应小波算法

对于超短脉冲激光与气体相互作用产生的复杂光谱，提出了基于递归最小方差方法的自适应小波算法，实现了对该类光谱数据的高效压缩. 在对三种气体，共计27组光谱数据进行压缩后，数据由最初的3968个点被压缩成124个点，压缩比为32∶1. 选择其中13组作为样本送入支持向量机神经网络进行训练，用剩下的14组进行检验，正确率为100%. 关键词： 非线性荧光光谱 小波分析 递归最小方差算法 线性神经网络     

光谱信息数据压缩方法—二真值线性预测法

本文针对线性预测压缩存在的游长短、压缩比低、恢复精度差等问题,提出了一种新的压缩方法—“二真值线性预测法”,其特点是恢复精度高、压缩比大、算法简捷、实时性好,适用于可由线性逼近表示的测量过程的实时压缩。经对典型光谱数据压缩实验表明,平均游长一般比线性预测压缩高1倍,在压缩恢复过程中可保留光谱特征信息,在1%恢复精度时,压缩后数据未编码的情况下一般可获得大于2:1的压缩比,编码后可获得4:1～5:1的压缩比。     

基于EZW的高光谱图像压缩技术研究

随着高光谱遥感技术的发展,高光谱成像仪已应用于航天航空方面,与多光谱图像不同,高光谱图像是以纳米级的波段宽度对目标进行连续的光谱成像,所获取的图像光谱分辨率非常高.但是,随着波段数的不断增加,光谱成像仪获取的数据量越来越大,要对这些数据进行存储与传输是我们必须面对的问题.随着小波压缩技术的发展,在图像压缩领域有许多人对图像采取EZW压缩并提出各种改进方法,本文将此方法应用于高光谱图像的空间维压缩,对于光谱维的压缩暂不涉及,从高光谱图像的压缩重构结果看,无论从峰值信噪比( PSNR)和光谱曲线比对,还是从人眼主观对原图与重构图的比较,效果都不错.如果先对图像进行光谱维压缩,相信压缩效果会更好.     

基于径向基函数神经网络的荧光光谱技术在菌种识别中的应用

对嗜酸乳杆菌、变异链球菌和保加利亚乳杆菌这三种菌的荧光光谱进行研究,发现在紫外光的激励下,益生菌溶液发出荧光.在最佳激发波长290　nm的激励下,荧光峰值在300—650　nm范围内.采用小波变换对测得的150组光谱数据进行压缩,压缩后每组数据由原来的1341个点减少为168个点,既保留了原图谱的特征,又提高了神经网络的处理速度.径向基函数神经网络方法对压缩后的数据进行研究,对每种菌的40组实验数据进行训练,在此基础上对30组未知数据进行识别.结果表明经过训练之后,径向基函数神经网络能够准确预测未知菌种. 关键词： 荧光光谱 径向基函数神经网络 数据压缩     

基于径向基函数神经网络的荧光光谱技术在菌种识别中的应用

对嗜酸乳杆菌、变异链球菌和保加利亚乳杆菌这三种菌的荧光光谱进行研究,发现在紫外光的激励下,益生菌溶液发出荧光.在最佳激发波长290　nm的激励下,荧光峰值在300—650　nm范围内.采用小波变换对测得的150组光谱数据进行压缩,压缩后每组数据由原来的1341个点减少为168个点,既保留了原图谱的特征,又提高了神经网络的处理速度.径向基函数神经网络方法对压缩后的数据进行研究,对每种菌的40组实验数据进行训练,在此基础上对30组未知数据进行识别.结果表明经过训练之后,径向基函数神经网络能够准确预测未知菌种.     

基于三维荧光光谱结合小波压缩与APTLD对水中多环芳烃测定

基于三维荧光光谱结合小波压缩与交替惩罚三线性分解(APTLD)对水中多环芳烃(PAHs)进行定性和定量分析,实验以萘(NAP)、芴(FLU)、苊(ANA)为测量样品。首先用FS920荧光光谱仪测量获得样品的三维荧光光谱数据,对数据进行激发和发射校正且去散射,得到真实光谱。为了解决三维荧光光谱数据的冗余信息,通过小波变换对实验光谱数据进行压缩,其压缩分数和数据恢复分数分别大于92%和95%。用APTLD对压缩后的光谱数据进行分析,体现了二阶优势,实验结果表明,在PAHs的荧光光谱严重重叠和有干扰物共存下,该方法仍能准确地测定,其回收率为94%~98%、预测均方根误差小于0.29 μg·L-1。     

可见/近红外光谱分析技术快速鉴别航天育种番茄

提出了利用可见/近红外光谱技术快速无损鉴别航天育种番茄品种的方法,采用偏最小二乘法对光谱特征信息进行提取,与神经网络结合建立番茄品种的鉴别模型.该模型将提取后的主成分作为神经网络的输入,加速了神经网络的训练速度.同时采用小波变换对大量光谱数据进行压缩,并结合神经网络建立番茄品种鉴别模型,该模型将压缩后的数据作为神经网络...     

基于正交投影散度的高光谱遥感波段选择算法

由于高光谱数据的海量高维特征,对其进行降维处理成为高光谱遥感研究的一个重要问题.波段选择算法由于能够有效地保留原始数据的信息,在高光谱数据降维及后续的遥感识别与分类等方面具有明显的优越性.文章提出了一种基于正交投影散度(OPD)的波段选择方法,该方法继承了正交子空间投影(OSP)算法的特点,通过把原始数据投影到特征空间...     

基于光量子的真随机源

介绍基于单光子的量子随机性产生二元真随机序列的实验以及所采用的数学处理方法.实验利用单光子探测器,较高速的信号处理电路和计算机数据采集系统,接收记录随机选择反射或折射路径通过50/50分束器的光子,从而获得原始的二元随机序列.用Huffman编码方法把原始数据压缩为符合密码学要求的真随机序列.随机序列采集的速率理论上可达200kbit/s. 关键词： 真随机数源 单光子 光子束器 Huffman编码及数据压缩     

大孔径静态干涉成像光谱仪数据源选择对压缩效果影响的研究

针对实际工程应用中存在的大孔径静态干涉成像光谱仪(large aperture static imaging spectrometer,LASIS)的数据压缩问题,根据LASIS的成像特点,在详细分析其数据特性之后,提出了基于光程差维数据源的压缩,并与以往的LASIS和LAMIS数据源压缩进行对比研究。选择不同的数据源获得的压缩效果不同,为了更合理的选择LASIS数据源,降低压缩算法带来的图像和光谱损失,实验以LASIS原理样机推扫获得的短波红外数据作为研究对象,在详细介绍了三种数据的数据特点以及提取方法之后,变换得到上述三种形式的数据源,采用工程中成熟应用的JPEG和JPEG2000算法对三种数据源分别进行逐帧压缩和重建,然后对压缩效果在图像维、干涉维和光谱维以及压缩比进行了详细的对比分析,并提取视场中三种目标物质的光谱曲线,对压缩前后它们的光谱信息损失进行了度量。实验结果表明,相较于采用LASIS和LAMIS数据源作为压缩对象,以LASIS光程差维数据作为压缩对象,无论是在图像维、干涉维还是光谱维的压缩评价标准下都表现出明显的优越性：同样的压缩方案下,基于光程差维数据源的压缩能在获得较高压缩比的同时获得更低的均方误差和更高的峰值信噪比,且对光谱信息的损失也是三种数据源中最小的。     

尾喷焰红外辐射特性的小波压缩

本文针对发动机尾喷焰的目标红外特性开展谱分析研究.采用热流法求解辐射传输方程,获得尾喷焰表观红外辐射特性仿真数据,应用多尺度小波分解红外光谱获得小波压缩系数.考察了不同小波函数及小波尺度下红外特性光谱的压缩效果.研究结果表明,基于小波的尾喷焰红外辐射特性光谱数据压缩方法是可行的,尾喷焰红外光谱主要信息基本保留,变量维数压缩可达10倍以上.     

基于小波的干涉多光谱卫星图像压缩方法

分析了干涉多光谱卫星遥感图像的成像特性,并根据该类图像对压缩效果的要求提出了一种基于小波分层树集合分割排序（Set Partitioning Hierarchical Trees,SPIHT）的局部图像优先编码方法,通过对图像小波域系数的局部增强,获得了对图像重要数据优先编码的特性,在8倍压缩比的条件下获得了满意的效果。用该方法对多幅干涉多光谱图像进行了测试,测试结果表明：该方法性能优于其他多光 谱卫星遥感图像编码方法,并有利于在实时图像编码系统中得到应用。     

基于子波变换的光谱信息数据压缩方法

本文介绍一种基于子波变换的光谱信息数据压缩方法，利用子波变换的多尺度分析原理，将原始光谱数据分解成集中源信号绝大部分能量的模糊信号和反映源信号变化特性的锐化信号。由于锐化信号只有源信号变化梯度大的区域系数值才较大，其他区域都接近零，只需保存少量的系数，就可以实现数据压缩，用本文方法，对２１种典型地物光谱数据进行了数据压缩实验，在１．０～１．７均方根误差情况下，若压缩结果不编码，压缩比一般为４：１～     

Few-cycle pulse compression through cascade of bulk media and hollow-core fiber

We experimentally demonstrated a new few-cycle pulse compression technique through the cascade of bulk media and hollow-core fiber (HCF) and this compression system has been intensively studied. The pulses with the duration of ∼5 fs and the energy of 0.33 mJ near 800 nm have been generated by compressing the ∼40 fs input pulse from a commercial laser system. In principle, this technique allows compression of pulses with duration of picoseconds to a few cycles (sub-7 fs) and the output can be above 1 mJ.     

全光纤脉冲压缩器的理论及实验研究

对色散位移光纤＋普通单模光纤构成的全光纤脉冲压缩器进行了理论分析，分析了压 缩效果与光纤参数及输入脉冲参数的关系；对不同中心波长和脉宽的主动锁模光纤激光器的 输出脉冲进行了压缩实验，均得到了近变换限Sech的压缩脉冲，实验结果与理论分析一致. 关键词： 全光纤脉冲压缩器 压缩因子 基座能量 主动谐波锁模光纤 激光器     

Molecular dynamics simulations of structural disordering and forming defects in a milling process for selenium

In our previous paper, structural changes of selenium powders ground by a planetary ball mill at various rotational speeds were investigated for the nanostructural modification of particles using mechanical grinding process. The experimental results indicated that the amorphisation of Se by grinding accompanies lattice strain, and the lattice strain arises from impact energy which is more than an energy related to intermolecular interaction. In this paper, molecular dynamics simulations of selenium have been carried out under compressing conditions of various pressure strengths for obtaining information of the lattice strain at atomic level. Then, dynamical behaviour of atomic configuration has been discussed in this process. The structural disordering and formation of the structural defects were estimated by deviations of bond length and angle and the number of created defects before and after compressing from simulated results. The disordering took place during compressing at various pressure strengths, and the disordered atoms return to their initial positions at lower pressure. Stable disordered state and defects after the compression can however remain by compression at more than a certain pressure strength mainly associated with binding energy of selenium.     

Implementation and evaluation of data compression of MR images

A full-frame bit-allocation technique of data compression has been implemented using the existing computer facilities of an MR imager. Images reconstructed from compressed data files have been compared with the original image and changes in noise and pixel value measured to evaluate any image degradation introduced by the compression process. A 256 x 256 x 8 bit brain image can be compressed in 20 seconds with a compression ratio of greater than 4:1 without significant loss of information.     

A novel data hiding and reversible scheme using SMN blocks in VQ-compressed images

Data hiding is a technique for embedding secret data into cover media. It is important to multimedia security and has been widely studied. Reversible data hiding methods are becoming prevalent in the area because they can reconstruct the original cover image while extracting the embedded data. In this paper, we propose a new reversible method for vector quantization (VQ) compressed images. Our method takes advantages of the relationship among the side match neighbouring (SMN) blocks to achieve reversibility. The experimental results show that the proposed method has higher compression rate and larger capacity than other existing reversible methods.