基于Matlab数据库工具箱的实验数据自动抽取及应用

矩阵计算和多领域的算法库是Malab科学计算软件的核心,它所提供的大量函数库为科研工作者进行专业领域实验提供了巨大的方便。Matlab数据库工具箱虽然开启了自动化调用数据的功能,但是并不是每位科学实验的研究者均具备数据库编程和书写SQL语句的技能,而大规模参数赋值却是科学实验的基础。因此通过介绍工具箱中Query Builder的使用,建立ODBC/JDBC兼容数据源,对大规模实验数据进行自动抽取数据、变量赋值及图形化表示、函数测试及调用。实现不书写任何计算机语句,完成大规模数据的调用赋值以及函数调用的功能,旨在帮助实验者快速完成物理数据的计算工作。     

基于Python的网页版物理实验快速建设技术

如何使用科学计算软件自动与数据库进行交互,实现网页版实验结果的快速输出,共享实验结果并应用于教学工作是大学物理实验领域核心和热点的关注问题。一直探索使用Matlab解决上述问题,但是其Complier二十几万的商业使用费用,使得科学计算函数与数据库通讯和基于Java的网页开发方案有始无终。然而,Python多领域大规模的函数包、基于网页开发的免费、公开、快捷的框架设计快速、有效并轻量级地解决了上述问题。本文在介绍Python科学计算语言,比较Matlab、Python进行网页版实验的技术框架的基础上,完成实验数据的数据读取、科学计算函数库的使用、网页版实验结果的生成,并以光学物理实验劈尖的等厚干涉条纹实验为例完成网页版物理实验的建设。通过本文可以帮助具备Matlab基础的科学实验者,快速实现物理实验的网页版输出。     

基于Matlab GUI的实验平台快速搭建技术

Matlab GUI是强大的科学计算软件Matlab的可视化编程平台,一种类似C++的面向对象的开发语言,可以进行互动式界面开发,完成实验输入数据的自动化读取、参数的个性化设定以及输出结果的快速可视化。在进行网络版实验平台开发前期,可以用其进行数据流程的测试和优化。本文在阐述GUI试验建设的关键技术框架的基础上,完成Excel数据读取、基于文本框的参数设置、Click事件调用函数,Table、Ax输入及输出结果的可视化。通过本文,可以帮助具备.m文件的科学实验者,掌握开发Matlab界面的关键技术,实现快速本地化试验平台的搭建。     

凡纳滨对虾新鲜度的高光谱检测方法

以凡纳滨对虾为研究对象,探索一种高效快速无损的新鲜度检测方法。挥发性盐基氮(TVB-N)是判断虾新鲜度的重要化学指标,然而传统方法耗时耗力,限制了大批量的实时检测。高光谱技术是一种集成图像和光谱信息的分析技术,高光谱图像上的每个像素包含整个波段的光谱信息,近年来,该技术已经被应用于肉类新鲜度检测。连续8 d采集了样品的860～1 700 nm高光谱数据,在去除异常样本后确定150组试验样本,每组采集254维光谱数据,对原始的高光谱图像进行黑白校正,并从高光谱图像中提取光谱数据。为确保所提取的光谱数据和TVB-N指数之间有对应关系,所选择的感兴趣区域的位置保持固定在虾样本的第二和第四肢。计算了感兴趣区域的平均光谱以获得光谱数据矩阵,该矩阵被转换成ASCII码并保存。同时,通过凯氏定氮法获得TVB-N真实值含量。为减少环境和虾表面的高含水量的干扰,有效地消除不相关的信息和噪声,预处理方法是多元散射校正(MSC)算法,并选择出7个敏感波段,分别为875, 894, 919, 953, 983, 1 024和1 094 nm。最后,以120组训练集样本,建立了凡纳滨对虾TVB-N总量的定量预测...