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1.
针对甲烷在大气中背景气体成分复杂、检测难度大、稳定性差等问题,本文基于可调谐二极管激光吸收光谱技术和波长调制光谱技术,将积分梳状滤波器与有限脉冲响应滤波器相结合应用于数字正交锁相放大器,开展大气中甲烷气体的痕量检测实验研究。实验表明,与传统的数字正交锁相放大器相比较,改进的数字正交锁相放大器提取的二次谐波信号的信噪比从38.61 dB提高到44.95 dB;将非线性迭代最小二乘法-极限学习机算法模型应用于甲烷气体浓度反演,与经典的最小二乘法相比较,其均方根误差减小了0.907;通过16组浓度步进实验测试,该系统的实际检测下限为1 ppm;在压力为600 mbar,温度为25℃,甲烷浓度为50 ppm进行3 h的长期稳定性测试,检测的甲烷浓度变化范围为49.6~50.3 ppm,其标准差为0.0921 ppm。当积分时间达到56 s时,该系统的理论检测极限为25.6 ppb。积分梳状滤波器和非线性迭代最小二乘法-极限学习机算法模型在红外气体检测方面具有较高的优越性和实用前景。 相似文献
2.
在现有硬件基础上,基于BPM测量准确度的需求,在自制的电子学FPGA芯片内,通过Verilog语言实现了一种数字BPM采样数据增益自动校准的设计。首先介绍了自动增益校准模块的系统总体设计;然后对模块的实现方法做了详细说明,设计并搭建了ADC数据自动增益校准测试平台以验证自动增益较准模块的功能;最后介绍了该设计在BPM通道标定中的应用。实验结果表明,该方法可以实现4通道增益一致,使ADC采样后的数据幅度相同,有效解决了由通道增益不一致引起的测量偏差,以及工程应用中ADC数据幅度校准工作量大且难于操作的问题,将在BPM系统通道自动标定中发挥重要作用。 相似文献
3.
4.
基于构建的数字经济发展水平评价指标体系与2010~2018年全国30个省市(除西藏、港澳台)的面板数据,对中国数字经济发展水平的时空特征、动态演化与区域差异原因进行探究。研究发现:全国及三大区域的数字经济发展水平均呈现稳步上升态势,并伴有明显的空间相关性、空间集聚性和区域差异性,且东部相较于中西部区域内差异更大。数字经济发展速度动态演化显示,整体上中国各省市数字化发展水平变化速度状态表现为上升趋势,相较于中西部,东部拥有更大的速度变化状态。地区前期数字化基础、经济发展的一阶滞后、政府科技投入均会促进区域数字经济的发展,对外开放水平会抑制数字经济发展,地区规模对数字经济的影响表现为非线性。此外,不同线性影响因素在不同区域内对数字经济发展水平具有不同的影响力。 相似文献
5.
数字微镜阵列(DMD)作为空间调制元件常用于投影光学系统,入射光为长波红外时产生的衍射效应会影响进入系统的能量分布,该文主要讨论光源入射角度对衍射效应的影响,将DMD作为闪耀光栅模型,研究其在长波红外波段产生的衍射效应。从光程差的角度分析在主、副对角线分别处于“开态”情况下的衍射效应,发现衍射效应与入射角度有关;将DMD作为闪耀光栅模型,采用矢量衍射理论计算7.7μm~9.5μm波段下DMD处于“开态”下的衍射效率。计算结果表明:当TM偏振光以44°角照射时,1级衍射达到闪耀状态,衍射效率可达到70%。 相似文献
6.
首先提出了简单1维数字流形的概念,接着研究了简单1维数字流形的具有C-相容邻接关系的笛卡尔积空间中的数字图像.进一步,为了研究数字复叠的笛卡尔积的Deck变换群,利用半径2-(k_(i2),k_(i1))-局部同胚的性质来体现数字复叠的笛卡尔积的Deck变换群在从数字拓扑的角度来比较数字积空间时的优势.此外,通过强调C-相容的必要性修正了文献(Han S E.Comparison among digital fundamental groups and its applications[J].Information Sciences,2008,178(8):2091-2104)中的一个错误.利用本文的方法,可以从本质上区分数字积图像,从而使得数字图像的研究内容更加丰富. 相似文献
7.
提出一种针对水下稀疏目标的时域压缩合成孔径声呐成像方法(TC-SAS),实现了水声目标高分辨实时成像。通过多子阵的孔径合成,在时域上构造出成像网格格点到有效孔径内逐帧阵列的格林函数,并给出成像区域散射强度到数据域的映射矩阵;然后利用该区域空域稀疏的先验知识,通过正交匹配追踪的稀疏重构方式,解算出成像区域散射系数矩阵,实现了稀疏目标高分辨成像.同时,针对线性调频信号提出数据缩减的方法,通过对观测数据和字典矩阵同时脉压后截取,减小了数据规模;进一步结合二维矩阵数表查表的方法,以空间换时间,实现了区块实时成像。数值仿真以及湖试试验表明,所提算法能分辨出传统的时延求和算法难以分辨的目标,并且在图像清晰度指标上平均提升4.9 dB.改善了合成孔径声呐的成像质量. 相似文献
8.
9.
近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。 相似文献