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101.
针对传统的反向匹配方法中存在的强弱峰权重差异和噪声峰的干扰问题,提出了改进式反向匹配方法,通过引入权重衰减函数来优化强峰和弱峰之间的权重占比关系,使得谱图中各特征峰的权重分布在合理的范围内,避免了强峰权重掩盖弱峰的情况;通过概率分布函数动态滤噪的方法,实现了噪声峰的自适应过滤,从而提升了反向匹配方法的识别性能。实验以大量的常规拉曼和表面增强拉曼的谱图为验证样本,基于大型常规拉曼与表面增强拉曼数据库进行拉曼谱图识别验证。实验表明该方法在大量数据测试下综合准确率达到91.52%,相比于命中质量指数方法(51.08%)和传统的反向匹配方法(16.57%)有大幅度的提升。 相似文献
102.
103.
平面波成像通过单次全孔径发射-接收即可获取整幅图像,将成像帧频显著地提升至1000帧/秒以上。然而,平面波成像过程中发射的非聚焦波束将导致回波信号信噪比降低,进而使图像的分辨率和对比度变差。通过多角度相干复合成像技术可以改善平面波成像的图像质量,但是会以牺牲帧频为代价。因此研究人员们开始将新型波束合成技术引入平面波成像中,例如自适应波束合成、基于逆问题求解的波束合成及基于深度学习的波束合成方法等,以期实现图像质量和成像帧频间更好的权衡。该文综述了平面波成像中的新型波束合成方法领域的研究进展,并对该应用进行了总结和展望。 相似文献
104.
105.
滑雪场的雪道坡度信息不仅是雪场规划和建设所需的必要内容,也是滑雪运动员提高成绩、减少运动损伤的重要数据。传统的手动测量方式费时费力,且雪场的低温环境不利于测量人员长时间作业。为了解决滑雪场的雪道坡度计算问题,提出了一种基于激光雷达点云的雪道坡度自动提取算法。使用投影高程差滤波、聚类分割等算法对雪场点云进行预处理,获取雪道边缘特征数据。提出了一种自适应阈值的拟合算法,用于雪道中线的提取,该算法可根据点云数量信息及坐标信息,自动选择阈值拟合雪道中线,消除了实际应用中部分点云数据稀疏或缺失对中线拟合带来的不利影响。数据处理结果表明,该方法计算所得坡度值与多次手动测量平均值之间的相对误差为2.2%。这一方法对激光雷达在雪场目标上的应用、雪场测绘中雪道坡度计算等具有参考意义。 相似文献
106.
使用近红外光谱分析方法测量培养后的胚胎培养液,结合偏最小二乘判别分析对胚胎发育潜能进行评价,鉴别具有妊娠能力与不具妊娠能力的胚胎。为了提高模型的判别能力,消除无信息变量对模型稳定性影响,分别采用基于蒙特卡罗的无信息变量消除法(MC-UVE)、竞争性自适应加权抽样法(CARS)与基于变量稳定性的竞争性自适应加权抽样法(SCARS),对光谱进行波长选择。结果表明,与采用全谱74%的正判率相比较,采用这3种波长选择方法,模型独立检验集的正判率分别提高至74.24%,77.12%与80.10%,建模使用变量数降至50以内。比较发现,SCARS的模型优化能力和稳定性均好于MC-UVE和CARS方法。采用近红外光谱结合化学计量学方法预测胚胎的发育潜能是可行的。 相似文献
107.
108.
基于KPCA-K-means++和GA-LMS模型的改进RBF神经网络室内可见光定位 总被引:1,自引:0,他引:1
针对室内可见光定位接收光功率不均匀、定位精度低等问题,提出一种自适应花授粉定量式灯源优化方案结合改进径向基函数(RBF)的神经网络接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方法.所提方法采用自适应花授粉算法优化发射器的光照强度;通过基于改进RBF神经网络的RSSI定位方法处理接收到的均匀光信号,实现精确有效定位.利用核主成分分析K-means++(KPCA-K means++)聚类模型对RSSI样本值进行预处理,得到最优聚类数目和聚类中心,作为隐含层神经元个数和中心值.通过遗传算法-最小均方(GA-LMS)模型对RBF神经网络参数进行寻优.仿真结果表明,在9 m×12 m×3.5 m的室内环境中,接收光功率为 28.6 dBm~-25.1 dBm,定位误差小于0.1m.因此,所提改进后的可见光定位方法具有定位精度更高、实用性更强等优点. 相似文献
109.
110.
粗糙热传导表面下激光介质温度场的计算分析 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种计算温度场的面热源自适应调整算法,该方法通过在研究对象的封闭边界上引入虚拟面热源来求解稳态热传导方程的边值问题。建立了导热联结的具有粗糙表面介质的接触模型,在此基础上建立了随机分布的表面散热边界条件,并用面热源自适应调整算法计算了激光介质的温度场。结果表明,由于实际激光介质散热表面不能完全紧密接触,其温度场呈现一定程度的随机起伏,越靠近边界,随机起伏越明显,介质中心区域随机起伏则不明显;有效热接触面积越小,这种随机起伏越强烈。计算表明热接触面积占50%时,比接触面积占75%时温度场的随机性更明显。 相似文献