THz波段光子晶体带隙影响因素研究

应用平面波展开法和时域有限差分法分析计算了二维方形光子晶体在太赫兹波段的带隙特征,并着重研究了影响太赫兹波段二维方形光子晶体带隙的因素。通过改变光子晶体的介电常数和截面半径得出了光子晶体带隙随这两种因素的变化规律,进而研究了太赫兹波段损耗较小的塑料和高阻硅两种材料构成的光子晶体带隙及光子晶体波导的传输特性。     

用于可变比特率视频通信量预测的自适应训练及删剪算法

提出一种自适应神经网络模型对可变比特率视频通信量进行非线性自适应预测，并采用基于递归最小方差的自适应学习及删剪算法对抽头延迟神经网络进行训练和结构优化.仿真实验表明，该模型能够实现对复杂视频通信量序列的高精度预测，满足实时快速的预测要求. 关键词： 视频通信量预测 神经网络 递归最小方差 删剪算法     

基于小波变换的紫外光信号降噪处理

介绍了小波变换的基本理论以及利用小波变换进行信号处理的方法和步骤.选择db8小波对紫外光信号进行小波阈值降噪处理.实验结果表明采用小波阈值降噪法能够有效地抑制信号中的噪声,信噪比提高了8.519 2 dB.     

基于多孔硅反射谱的农药浓度测量研究

根据多孔硅内浸入液体后其有效折射率发生变化,使其光致发光反射谱峰位发生变化的特性,提出了一种利用多孔硅Bragg反射镜的反射谱来测量克百威溶液浓度的新方法.阐述了多孔硅Bragg反射镜测量农药浓度的原理,利用脉冲腐蚀法制备了多孔硅Bragg反射镜,对多孔硅反射镜和它在不同浓度的克百威溶液中进行了实验,获取了它们的反射光...     

照明变化人脸图像在独立成份分析空间中的分布

应用独立成份分析(ICA)方法研究了不同照明条件下同一姿势人脸的图像,并用图像在ICA空间中任意三个独立成分的组合系数模拟得出:1)强度变化的同一幅人脸图像分布在一条直线上;2)照明方向变化下的同一姿势人脸的图像按一定规则集中分布.这两个结论可以分别用来判断两幅图像是否源于同一幅图像和一幅图像是否源于照明角度变化下的同一个姿势物体.     

基于暗瞳图像的人眼视线估计

虹膜外边缘受眼睑遮挡较为严重时, 会给虹膜中心的准确提取造成很大的困难. 为此, 提出利用放置在相机轴外的红外光源产生的暗瞳图像估计瞳孔中心, 该方法避免了提取虹膜外边缘遇到的遮挡问题. 首先利用角膜反射光斑在相机像面中的位置估计角膜所在球体中心的三维空间坐标, 作为眼球的平动信息; 然后考察瞳孔中心与角膜球体中心在相机成像面投影位置的相对偏移, 作为眼球的转动信息; 最后利用人工神经网络完成视线特征向量与注视点坐标间的映射. 在人眼区域定位的问题上, 利用两部大视场相机, 采用自适应增强算法和主动表观模型算法实现眼部区域的准确定位, 该步骤可以将提取反射光斑和瞳孔中心需要考虑的图像区域限定在较小的范围内. 实验结果表明, 本文视线估计方法在水平方向上的平均误差为0.62°, 在竖直方向上的平均误差为1.05°, 是解决视线点估计的有效方法. 关键词： 暗瞳 人工神经网络 自适应增强 主动表观模型     

不同种类生物油化学组成结构的对比研究

利用气质联用和核磁共振光谱对不同种类生物油的化学组成结构进行了对比分析.气质联用分析表明,由于不同种类生物质原料化学组成的差异,导致不同种类生物油主要类别物质含量存在较大差别,有机酸含量较高的是蔗渣热解油,醛酮类物质含量较高的是蔗渣和稻草热解油,芳香类物质含量较高的是玉米芯和松木热解油,而脱水糖含量较高的是稻草和松木热...     

用于光谱分类的光谱峰谷沿匹配算法

针对超短脉冲激光与气体相互作用产生的非线性荧光光谱的特点,提出了一种新的光谱去噪、特征提取、特征匹配的有效方法.通过对三种气体不同浓度的荧光光谱进行小波压缩去噪,得到5层664个小波系数,重构后获得除噪效果满意而特征信息保持不变的光谱.对重构后的光谱进行光谱峰/谷沿相似度的分析,构造了三种气体的特征谱.在此基础上,经对三种气体光谱进行特征峰/谷沿的匹配分析,提出一种利用同种物质不同浓度下的光谱总体相似度来构造标准特征谱新方法,通过与标准特征谱的匹配分析得到分类结果.实验结果表明,该算法的分类结果受浓度变化影响小,对低至0.05%浓度条件下的全部27条光谱均获得100%的分类识别结果.     

非线性荧光光谱的神经网络分析及其应用

大功率超快脉冲激光和气体相互作用可产生非线性荧光光谱,不同的气体分子具有不同的非线性荧光光谱。因而这种光谱可以作为物质的指纹模式加以识别分类,进而获知气体的成分。由于不同气体分子的光谱在同一波段上有很大的交叉重叠,用传统的光谱分析方法分析存在困难,采用神经网络方法分析上述非线性荧光光谱,利用经过预处理的荧光光谱数据作为模式样本,其中一部分样本作为学习样本对级联神经网络进行训练,用训练好的网络对所有样本进行实时识别,学习样本和测试样本的的正确识别率均可达100％,结果表明此方法可实时判断混合气体的组分。     

基于BP神经网络的复杂彩色图像文本定位

针对复杂彩色图像中文本的特征,提出了基于小波变换和BP神经网络甄别文本区域的算法.该算法首先利用文本块的边缘特征遴选出备选图像块,而后采用小波变换提取备选图像块的纹理特征,把这些纹理特征参量连同图像块的颜色特征和笔画特征参量输入训练好的BP神经网络,判断备选图像块是否包含文本.该方法运算简单,定位时间短.采用专用的文本定位比赛用图进行实验的结果表明,定位准确率可达到92%,召回率为87.4%.