基于多层感知器网络的FTIR高光谱数据温度和发射率光谱同步反演

文章以土壤为例,首先指出了典型的温度反射率分离算法由高光谱FTIR数据反演温度和发射率的局限; 当地物出射能量的真值和地物真实温度对应的黑体辐射在数值上的差别与仪器的噪声等效光谱辐射亮度在相同的数量级上时,产生奇异发射率的概率很大, 野外测量时这种现象在714和1 250 cm-1附近经常发生。针对这个局限,构建了一个三层的感知器(MLP)网络,利用ASTER光谱库中的土壤发射率光谱生成训练样本,MODIS光谱库中的土壤发射率光谱生成测试样本,对网络进行训练和测试,取得了比较好的结果。同时利用光谱平滑迭代算法(ISSTES)由测试样本反演土壤的温度和发射率,并与MLP方法的结果进行比较,MLP方法反演的土壤发射率精度在可接受的范围之内,略低于ISSTES算法,MLP方法的优点在于,它能够克服典型的温度发射率算法的局限,可以作为典型的温度发射率分离算法有益的补充。     

基于相关性的中红外温度与发射率分离算法

温度和发射率是耦合在一起的.在精确获得大气参数的情况下,由传感器的辐射测量反演地表的温度与发射率,仍然是一个病态问题,必须采取一定的策略进行温度与发射率的分离.因此,温度与发射率的分离是红外遥感的核心问题.文章在分析无太阳直射光影响时大气下行辐射和含有大气残留的地表发射率之间关系的基础上,提出了一个针对野外测量中红外高光谱数据的温度与发射率分离算法.该算法利用大气下行辐射和含有大气残留的地表发射率之间的相关性作为判据来优化地表温度,进而获得地表发射率.基于模拟的中红外高光谱数据,对算法的精度进行评价.结果表明,该算法能够获得较高的地表温度和发射率反演精度;具有较广的适用范围,对测量过程中大气下行辐射变化不敏感;同时算法具有一定的抗噪性.     

一种直升机旋翼试飞测试系统设计与实现

针对语音信号中存在加性噪声使MFCC的鲁棒性和识别系统的性能下降的问题,基本谱减法的引入在增强MFCC抗噪性上取得的效果有限,为了使MFCC具有更好的抗噪性,提出了一种改进算法,在谱减法的基础上引入谱熵的思想,利用谱熵值的分布逐帧进行噪声估计,可更精确地谱减去噪。实验结果表明,当语音中含有加性噪声时,与基本谱减法相比,改进谱减法的说话人识别系统抗噪性与鲁棒性更好。     

基于改进噪声估计的谱减法应用于说话人识别

针对语音信号中存在加性噪声使MFCC的鲁棒性和识别系统的性能下降的问题,基本谱减法的引入在增强MFCC抗噪性上取得的效果有限,为了使MFCC具有更好的抗噪性,提出了一种改进算法,在谱减法的基础上引入谱熵的思想,利用谱熵值的分布逐帧进行噪声估计,可更精确地谱减去噪;实验结果表明,当语音中含有加性噪声时,与基本谱减法相比,改进谱减法的说话人识别系统抗噪性与鲁棒性更好。     

线型优化最大熵光谱估计方法中自回归模型两种求解方法的比较

在光谱分辨率增强技术中,线型优化最大熵谱估计方法LOMEE(line shape optimized maximum entropy spectral estimation)是指通过傅里叶自退卷积技术消除光谱谱线线型对干涉图的影响,而后对干涉图进行自回归参数建模,求出自回归模型系数,代入光谱估计公式得到光谱图。文章采用了两种方法：修正协方差法MCOV(modified covariance method))和伯格法(Burg method)求解线型优化最大熵谱估计方法中的自回归模型系数,通过仿真试验,将阶次、信噪比对估计光谱的影响做了详尽的比较。研究结果表明,在线型优化最大熵谱估计方法中,用修正协方差法求解自回归模型系数要优于伯格法。     

基于发射率温差模型的多光谱辐射测温理论研究

对于辐射测温数据的处理过程实质就是要解决光谱发射率与真温之间的关系。如果假设的光谱发射率模型与实际光谱发射率模型不符,则会造成较大的测温误差。因此,如何减少光谱发射率和真温对测量模型的依赖程度进而使算法具有一定的通用性,是该领域亟待解决的主要问题之一。提出的算法无需预先假定的发射率与波长之间的模型关系即可找出求解出光谱发射率和真温。通过仿真和实验验证结果表明,使用该算法可以求解出一个相对合理的光谱发射率和满足一定精度要求的真温。算法简单、可靠、具有一定的通用性,适合光谱发射率和真温的测量。     

基于发射率偏差约束的多光谱真温反演算法

基于二次测量的多光谱辐射测温反演算法由于无需事先假设发射率模型而受到广泛关注,但需要较长的迭代时间,并且需要设定合适初始温度和发射率范围。为此提出了基于发射率偏差约束的多光谱真温反演算法。将二次测量法中发射率连续迭代转变为发射率偏差约束后迭代,拟合了光谱发射率偏差和温度偏差之间的函数关系,依据此函数关系确定每次迭代所产生的发射率偏差,从而迅速减小发射率搜索范围,提高计算效率。针对四种光谱发射率模型的仿真结果表明,与二次测量法相比,新算法无需设定温度初值范围,在保证反演精度的前提下,运算效率提高60%以上。     

冲击噪声下基于相关熵的二维ESPRIT算法

针对基于相关函数的波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法在冲击噪声环境下性能下降明显甚至失效的问题,提出基于相关熵 (Correntropy)的二维ESPRIT算法。该方法利用相关熵在冲击噪声环境下具有鲁棒性的优点,将受干扰信号的自相关函数替换为相关熵函数,并结合二维ESPRIT算法实现在冲击噪声环境下进行二维DOA估计。仿真表明,与基于分数低阶统计(Fractional Lower Order Statistics, FLOS)算法相比,该算法呈现明显优势,特别在高的冲击噪声条件下 能对信源方向进行更加有效的估计,且均方误差值仍保持很低。     

灰体辐射(火用)分析

以两个无穷大平板组成的系统为例,本文利用Karlsson和Candau对光谱辐射(火用)的定义,通过对系统内光谱辐射(火用)强度的数值求解,获得了灰体光谱辐射(火用)强度随波长和发射率的变化规律,比较了光谱辐射强度、光谱辐射(火用)强度的峰值所对应的波长与发射率的关系,最后从宏观热力学理论分析光谱辐射(火用)强度的定义式.结果表明光谱辐射(火用)强度的峰值波长和光谱辐射强度的峰值波长不一致,光谱辐射能有用度随发射率的增大而增大,光谱辐射(火用)损失与系统熵产间的关系满足宏观热力学中的Gouy-Stodola理论.     

基于约束优化的多光谱辐射真温反演算法

多光谱辐射测温是通过测量待测物某点的多个光谱辐射强度信息,通过普朗克公式反演获得真实温度。但是,通过普朗克公式获得的多光谱辐射测温方程组,是欠定方程组,即N个方程,N+1个未知数(N个未知的光谱发射率ε_λi和1个待求真温T)。目前,多采用事先假设一组发射率模型(发射率-波长或发射率-温度模型),假设模型与实际情况如果相符,则反演结果能够满足要求,如果假设模型与实际情况不符,则反演结果误差很大。但是,发射率模型受温度、表面状态、波长等诸多因素影响,难以事先确定发射率模型。因此受未知光谱发射率的制约一直是多光谱辐射测温理论面临的主要障碍,能否在无需任何光谱发射率假设模型的情况下,实现真温和光谱发射率的直接反演一直是多光谱辐射测温理论研究的热点和难点。通过对参考温度模型的分析表明,多光谱辐射测温反演过程的实质是寻找一组光谱发射率,使得每个通道方程解得的真温都相同,如不相同则继续寻找合适的光谱发射率,直到每个通道解得的真温都相等。为此,提出将多光谱辐射测温参考温度模型的求解过程转换为约束优化问题,即在光谱发射率0≤ε_λi≤1的约束条件下,通过梯度投影算法不断寻找光谱发射率,带入多光谱辐射测温参考温度模型方程组后,计算温度反演值的方差,直到每个光谱通道方程获得的温度值应该近似相等,此时各个光谱通道的温度反演值方差最小,这样就把多光谱辐射真温和发射率的反演问题转换为约束优化问题。约束优化算法是解决这一类问题的主要方法,但为了满足Ax≥b的约束条件,将0≤ε_λi≤1分解为ε_λi≥0和-ε_λi≥-1的两个约束条件,从而满足了约束优化问题Ax≥b的约束条件。这样就可以通过约束优化算法在无需任何光谱发射率假设模型的条件下,直接求解真温和光谱发射率。实验采用六种不同光谱发射率分布模式(随波长递增、递减、凸波动、凹波动、“M”型波动、“W”型波动)的材料为研究对象,以验证新算法对不同材料光谱发射率分布反演的适应性,利用Matlab的minRosen函数,选择光谱发射率的初始值均为0.5(取中间值,提高计算效率)。针对六种不同光谱发射率模型的仿真结果表明,新算法无需任何有关发射率的先验知识,对不同发射率模型反演结果均表现较好,在真温1 800 K的情况下,绝对误差均小于20 K,相对误差均小于1.2%,新算法具有无需考虑任何光谱发射率先验知识、反演精度较高及适合于各种发射率模型等优点,进一步完善了多光谱辐射测温理论,在高温测量领域具有良好的应用前景。     

自然状态下水泥路面温度与其发射率耦合关系研究

地表发射率是地表温度遥感反演中不可缺少的参数之一。常规获取地表发射率的遥感方法中,存在温度和发射率病态反演的问题;而实验室实测方法在恒定的自然条件下测定,对于遥感实用有一定的局限性。为解决上述问题,本研究利用温度和发射率相互耦合的关系,剔除温度效应的影响,提高发射率的精度,进而提高遥感反演地表温度的精度。对于不同地表物质而言,发射率和温度耦合关系又不同,本研究针对典型的城市人造地表类型之一——水泥路面,基于合理的自然状态下水泥路面发射率和温度观测实验,筛选理想大气环境下实测数据;利用最优发射率与温度分离算法取代光谱仪自带算法,提取精度较高发射率数据;分析时序水泥路面温度和发射率数据的耦合关系,建立耦合模型,并进行验证。研究结果表明：水泥路面的发射率二阶导数与温度相关性最高,相关系数为-0.925 1。以发射率二阶导数为自变量的逐步回归模型为最佳关系模型,判定系数R2达到0.886,验证结果的均方根误差RMSE为0.292 1。水泥路面温度与其发射率耦合关系模型的建立为提高遥感反演地表温度的精度提供了一种途径。     

发射率限定辐射测温原理

辐射测温技术随着辐射测量传感器技术的进步而不断进步,已经由单波长测温发展到多波长和多波段测温,由点温测量发展到二维甚至三维温度场测量。但是在辐射测温更精确反演方面,却很难克服因发射率未知性而引起的模型构建误差。发射率行为难以确定并极大地影响了测温精度,急需发展一种具有通用性,不受发射率具体行为限制,具有较高稳定性的辐射测温方法。双波长测温适用于发射率具有灰体行为的物体温度测量,一系列的发射率补偿算法和波长选择方法均未能很好地实现通用性测量,往往直接单色测量可能误差比比色法更小。多波长测温得到广泛应用,但并不是波长越多越好,发射率模型仍然具有较大局限性。提出了发射率直接限定算法和发射率松驰限定算法来反演温度。在发射率限定条件相同时,这两种方法是等价的。发射率松驰限定算法基于最小二乘算法和松驰因子进行真温求解。推导了松驰限定法的误差传递公式,发现在保证测量信号强度的前提下,λT越小温度误差越小;发射率行为对温度相对误差具有重要影响,在相同的λT条件下,发射率随波长变化越大,在限定区间上覆盖越均匀,测量误差越小。但从直接限定算法可以看出所测波长数越多,测量误差越小。两种方法均可以看出,减少限定区间长度也可以显著地提高测量精度。     

Nonuniform sampling and maximum entropy reconstruction applied to the accurate measurement of residual dipolar couplings

Residual dipolar couplings (RDC) provide important global restraints for accurate structure determination by NMR. We show that nonuniform sampling in combination with maximum entropy reconstruction (MaxEnt) is a promising strategy for accelerating and potentially enhancing the acquisition of RDC spectra. Using MaxEnt-processed spectra of nonuniformly sampled data sets that are reduced up to one fifth relative to uniform sampling, accurate 13C'-13Calpha RDCs can be obtained that agree with an RMS of 0.67 Hz with those derived from uniformly sampled, Fourier transformed spectra. While confirming that frequency errors in MaxEnt spectra are very slight, an unexpected class of systematic errors was found to occur in the 6th significant figure of 13C' chemical shifts of doublets obtained by MaxEnt reconstruction. We show that this error stems from slight line shape perturbations and predict it should be encountered in other nonlinear spectral estimation algorithms. In the case of MaxEnt reconstruction, the error can easily be rendered systematic by straightforward optimization of MaxEnt reconstruction parameters and self-cancels in obtaining RDCs from nonuniformly sampled, MaxEnt reconstructed spectra.     

基于机器视觉的最大似然位姿估计算法

针对现有位姿估计算法对采样数据不做任何的统计假设,缺少评判标准等问题,从信号的概率密度函数出发,推导了基于机器视觉的最大似然位姿估计的一般形式,并证明利用单幅图像时,在各向同性高斯噪声情况下传统迭代算法与最大似然估计等效。推导了位姿估计的克拉美-罗界,给出了位姿估计的方差下限。根据仿真结果可以看出,利用10张图像时,最大似然算法在噪声功率大于5dB的情况下,性能明显优于传统迭代算法,证明适当增加图像数可有效提高估计性能。     

A Robust Point Spread Function Estimation for Out-of-Focus Blurred and Noisy Images Based on a Distribution of Gradient Vectors on the Polar Plane

The estimation of the point spread function (PSF) is a very important and indispensable task for practical image restoration. Various PSF estimation algorithms have been developed, especially for the out-of-focus blur. However, a majority of them are useless in an extremely noisy environment. This paper describes a new robust PSF estimation algorithm based on a distribution of gradient vectors on the logarithmic amplitude spectrum mapped to the polar plane. The proposed algorithm can estimate the out-of-focus PSF accurately and robustly, even for an image highly corrupted by noise. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by applying it to the PSF estimation for out-of-focus blurred and noisy images.     

基于发射率缓变特性的光谱发射率反演研究

发射率是辐射测温的重要参数,基于普朗克定律,针对辐射测温中n个方程,n+1个未知数这一病态方程组问题,利用发射率的缓变特性提出一种新的计算方法,以此来减少未知数的个数,简化计算过程。对该计算方法进行了理论及实验验证。结果表明无论是基于理论热辐射谱还是实验数据,均能反演出与材料发射率线形一致的发射率谱及材料真实温度,当T=1 173 K时,反演所得温差最大13 K,发射率的最大绝对误差0.05;且缓变程度越大,波长间隔越小,计算的准确度越高。所述方法可应用于基于多光谱数据提取温度和发射率。     

应用半正定规划的目标方位超分辨方法

针对水下目标方位超分辨估计问题,提出了一种基于半正定规划(Sdp)的常规波束(CBF)方位超分辨算法(SdpCBF).Sdp-CBF算法基于常规波束形成获得多目标方位谱数据,利用阵列响应矩阵和半正定规划技术,精确估计目标数量和波达角方向.该算法的本质是利用阵列特性和信号能量信息获得超分辨方位估计,不用进行子空间分解,通过卷积反演的方式将阵列孔径的有限效应消除,在L₂范数约束条件下重构空间谱.仿真表明,Sdp-CBF算法具有较强的噪声抑制能力,对非相干和相干信号均具有目标方位超分辨能力,在低信噪比环境下的方位分辨性能超过多重信号分类(MUSIC)等经典高分辨算法。对消声水池以及湖上实验数据的处理结果显示,Sdp-CBF算法在复杂环境中对相干信号及微弱信号具有较强的分辨能力。      

舰船螺旋桨轴频估计中线谱要素提取算法

舰船辐射噪声DEMON谱(调制解调谱)线谱要素提取是舰船螺旋桨轴频估计中的关键步骤。现有的线谱提取技术主要用于功率谱线谱检测,侧重于线谱频率的确定,不能满足舰船螺旋桨轴频估计需求。本文根据DEMON谱线谱的特点及人工提取线谱的过程,设计了一种新的线谱要素提取算法,改进了谱峰筛选技术,将多时刻的DEMON线谱基于最大似然估计和谱峰序列相似度加以融合决策,最终确定了线谱频率和幅值(峰值)及边界。通过实际数据验证,此线谱要素提取算法更适用于螺旋桨轴频估计,可提高轴频估计的准确率。     

基于高斯函数假设的图像频谱恢复特性分析方法

为了对图像复原算法频谱恢复特性进行分析和评价,提出了一种基于高斯函数假设的分析新方法。该方法假设光学传递函数H和退化图像频谱函数G为高斯函数,采用方差以及提出的方差比作为频谱宽度指标,对图像复原算法的频谱恢复特性进行定量分析和评价。分析中对H和G曲线设定两组方差,分无噪声和有噪声两种情况,计算出约束最小平方滤波法(CLS)和最大似然法(PML)等图像复原算法复原的图像频谱曲线及其方差和方差比,采用计算结果对复原算法进行定量的分析和评价,获得良好的效果。分析指出,最大似然法的频谱外推能力和噪声抑制特性均明显好于约束最小平方滤波法。对两种算法的分析评价实验表明,高斯函数假设分析方法是一种简便有效的图像频谱恢复特性分析方法。