基于像散分解的望远镜主次镜对准方法

主次镜的对准误差是影响望远镜成像质量的主要因素。为了提高望远镜主次镜的对准精度,提出了一种基于像散分解的对准误差计算方法。该方法利用出瞳波前误差的泽尼克多项式的像散项计算出两种对准误差单独作用时的像散项的大小。以口径为1200mm的同轴反射式(RC)望远镜为对象,仿真分析了像散分解算法的特性。当主次镜光轴不共面时,像散分解算法的计算误差随着主次镜光轴间的距离增大而增大。进而给出了基于像散分解的对准误差求解方法,并进行了仿真对准。仿真结果显示,当主次镜光轴的空间距离小于0.5mm和夹角误差小于0.1°时,基于像散分解的对准算法可以迅速将对准误差降到5μm和0.5″以内。仿真分析验证了基于像散分解的对准算法的可行性。     

利用失调量向量选择投影物镜小比例模型系统补偿量

光刻投影物镜小比例模型光学系统镜片数量较多,用每个补偿量去补偿对应失调量的传统装调方法对其不适用。利用灵敏度矩阵,并对其进行奇异值分解,对分解后的失调量向量的数值与符号进行分析,确定各失调量之间的相关性,提出了系统补偿量的选择方法,该方法仅需要分析少量向量即能选择补偿量的最佳组合。编写宏模块进行大量仿真计算,验证了补偿量敏感度与相关性分析的正确性。物镜系统初装完成后,对系统进行了仿真预装调,以确保补偿方案的可行性。实验结果表明,补偿后系统波像差均方根(RMS)值由70nm降低到29.6nm,优于技术指标要求,证明了提出的补偿量选择方法的正确性和有效性。     

微型流化床-快速过程红外热分析仪对CaCO_3热分解的动力学研究

本文使用程序升温热重分析仪和自主开发的微型流化床(MFB)一快速过程红外(IR)热分析仪进行CaCO_3热分解动力学的实验研究。通过MFB-IR系统实验获得的碳酸钙分解活化能为107.7 kJ/mol,处于文献报道的范围之内;反应动力学模型符合形核与成长(n=2/3)模型。当转化率小于30%时,通过MFB-IR系统获得的CaCO_3分解活化能与热重较一致,但在转化率大于30%情况下,MFB-IR中获得的分解活化能随转化率的变化比热重分析所得活化能变化明显。同时,其活化能数值小于通过热重分析仪实验获得的数值。     

自制“力的合成与分解”演示仪

在现行的物理课本中,有关力的合成与分解的实验操作不方便、不利于演示实验和学生自主探究。为此,本文介绍自制“力的合成与分解”演示仪的制作方法、特点以及在物理教学中的使用方法和操作过程,从而克服学生在物理实验学习中的困难,弥补高中物理课本中实验设计的不足。     

EEMD在土壤剖面反射光谱消噪中的应用

实测光谱常含有大量干扰信息, 消噪在光谱数据处理和分析中极为重要, 它直接影响后续的定量分析和信息挖掘。因此, 选择适当的消噪方法是改善光谱分析精度, 提升光谱分析能力的一个关键性突破。集合经验模态分解(EEMD)方法是一个以信号固有特征尺度为度量的时空滤波过程, 能充分保留信号本身的非线性和非平稳特征, 在信号的滤波和消噪中具有较大的优势。结合EEMD的多尺度滤波特性, 提出了一种新的EEMD阈值光谱消噪方法, 并应用于新疆塔里木河中游典型绿洲33个土壤剖面反射光谱数据的预处理。为探讨EEMD阈值法在土壤剖面反射光谱消噪中的效用, 对EEMD阈值法和小波阈值法的消噪结果进行了对比分析。结果表明: 与传统的小波阈值法相比, EEMD阈值法消噪结果的信噪比从14.836 6 dB提高到34.275 7 dB, 均方根误差由6.786 1×10-5降到7.240 6×10-6, 相关系数从0.982 5提高到0.999 8, EEMD阈值法的三个消噪效果衡量指标均优于小波阈值法。证明了EEMD阈值法可有效地去除土壤剖面光谱噪声, 较好地保留了光谱的细节信息, 提高了光谱的定量分析精度, 且与小波阈值消噪方法相比具有较强的可靠性和自适应优势, 作为光谱数据预处理的一种新方法, 其应用前景良好。     

对有质量弹簧的振子基频作近似的若干算法之比较

对有质量弹簧的振子基频作近似这个命题,诸多作者提出了各自算式.我们选择近期给出的4个算式,用数值方法对它们进行了比较.给出了两个新构造的算式,它们具有较小的误差界.     

基于稀疏分解的轨道移频信号去噪算法研究

随着我国铁路的高速发展,轨道移频信号的检测译码技术受到广泛关注;然而实际采集的轨道移频信号不可避免地会混入大量的背景噪声和干扰,因此译码前需要去噪以提高译码的准确性;提出一种基于稀疏分解的轨道移频信号去噪算法,利用移频信号特点构建过完备原子库,采用粗细二阶段匹配追踪算法实现移频信号的噪声去除;将文章算法应用到主流的ZPW-2000轨道移频信号中,结果表明,该算法具有比小波阈值、经验模式分解算法更好的去噪性能,能够有效地去除低信噪比移频信号的噪声,且去噪后译码信噪比可提高10 dB,另外,采用粗细二阶段原子搜索算法显著降低了匹配追踪的运算量,满足实时性要求。     

一种改进的EMD硬阈值去噪算法

为了提升基于经典小波阈值的EMD去噪算法的性能,利用高斯白噪声的统计特征提出了一种改进的硬阈值去噪算法;首先将含噪信号进行EMD分解,把第一个固有模态函数作为高频噪声直接去除并估算出其他 IMF中高斯白噪声的能量,然后根据硬阈值去噪的原理,利用滤除掉的样本点包含的能量等于白噪声的能量确定出合适的阈值;该方法能根据样本点自适应地确定阈值;最后通过对含噪正弦信号和仿真心电信号的去噪实验证实了改进后的阈值使算法去噪效果有明显提升。     

脑电信号的多尺度排列熵分析

本文利用多尺度排列熵对正常脑电信号和癫痫脑电信号进行了详细的分析和比较,研究了脑电图信号多尺度排列熵值和年龄的关系以及尺度因子对多尺度排列熵值的影响.通过对处于各个年龄段的22组正常人和22组患有癫痫人群的脑电图进行多尺度排列熵分析,发现在相同年龄段的人群中,正常脑电信号的多尺度排列熵值要高于癫痫脑电信号,熵值平均高出约0.19,约7.9%.另外,在尺度因子小于15的情况下,对于在30到35的年龄段正常人群,其多尺度排列熵值最大,随着年龄段的增大或降低熵值都一定程度的降低.结果证明,多尺度排列熵可以成功区分正常脑电信号和癫痫脑电信号,并且熵值可以正确地反映人体大脑发育的一般过程.     

多尺度变步长最小均方自适应算法在光纤陀螺数据处理中的应用

为有效抑制光纤陀螺(FOG)随机噪声,提出将一种多尺度变步长最小均方(MVSLMS)自适应算法应用于FOG数据处理中。根据FOG输出数据的特点,构建了MVSLMS自适应滤波器,提出了FOG信号滤波算法的实现步骤。对FOG实测静态数据、振动数据和速率测试数据进行了滤波实验,结果表明所提算法对FOG随机噪声的抑制效果明显,相比LMS滤波,MVSLMS自适应滤波后的静态数据零偏稳定性数值减小了72.0%,振动数据在振前、振中、振后零偏稳定性数值分别减小91.5%,77.4%和96.5%,速率测试数据标准差减小了54.4%。摇摆测试滤波实验结果表明所用算法对FOG真值信号具有较好的跟踪能力。