车灯配光性能在线检测系统研究

本文介绍一种能够对车灯光度、色度性能同时进行在线测试的计量仪器。它操作方便，精度较高，符合国标对车灯配光性能检测的要求。     

甲酚紫非线性光学性质的研究

报道了甲酚紫染料的非线性光学性质的实验研究方法及其结果.利用简并四波混频技术,测量得到甲酚紫甲醇溶液(浓度为5×10~(-4)M)的三阶非线性极化率X~(3)为2.0×10~(-10)esu.此外,利用不同强度皮秒脉冲相关技术得到了甲酚紫甲醇溶液的吸收恢复时间τ_(21)为163ps.     

平滑、导数、基线校正对近红外光谱PLS定量分析的影响研究

基于偏最小二乘法 ,利用平滑、导数、基线校正预处理手段 ,对近红外光谱进行了定量分析 ,比较了分析结果 ,给出了不同预处理方法的PRESS值和RMSEC的值 ,比较并选取了最佳预处理方法。在平滑预处理方法中 ,比较了不同平滑点数对预测的影响 ,确定了最佳平滑点数 ,通过采用PLS回归分析 ,与原始光谱数据回归比较 ,结果令人满意。     

基于逐步回归法的近红外光谱信息提取及模型的研究

基于多元线性回归的逐步分析算法 ,依据小麦粉的近红外吸收特性机理 ,对小麦粉的近红外光谱(10 0 0～ 2 5 0 0nm)划分三波段 (Ⅰ :10 0 0～ 14 0 0nm ;Ⅱ :14 0 0～ 186 0nm ;Ⅲ :186 0～ 2 5 0 0nm) ,并进行了各波段的光谱信息提取 ,确定了回归特征波长 ,对不同波段建立的回归模型进行了比较 ,给出了各段回归的最佳数学模型。通过对小麦粉近红外谱的信息提取及蛋白质成分的定量分析 ,比较和讨论了不同波段所建模型对小麦粉蛋白质含量的近红外分析结果 ,在应用中有一定的参考价值。     

利用BP神经网络光谱分类法研究肉品新鲜度

利用自行设计的一种光纤探头式生物表面光谱测试系统 ,对肉品进行测量。建立用于肉品新鲜度的自动分类和识别的 BP神经网络 ,准确率达到 93.3%。试验表明 ,利用光谱分析法测量肉品的新鲜度快捷、准确 ,可用于实际肉品检测     

利用神经网络提高偏最小二乘法的NIR多组分分析精度

提出了一种神经网络(ANN)和偏最小二乘法(PLS)结合的新的近红外(NIR)多组分分析法。该方法首先把训练样本中待测组分涵盖的浓度区间分成若干个子区间,利用各个子区间的训练样本分别建立PLS校正模型,然后利用ANN对未知样本进行分类,判断其所属的浓度子区间,应用对应子区间上的校正模型计算预测样本的组分浓度。和传统的PLS比较,此方法改善了模型的适应性,显著地提高了预测精度。实验及数据处理结果证明了本方法的有效性。     

CCD汽车车灯色度测试及其光谱分析方法的研究

一种新型测色系统依据色度学理论和光谱反射比原理 ,采用CCD作为光电转换元件 ,可一次接收汽车车灯光谱对应的电信号 ,实现了光谱的快速分析 ,给出了CCD对汽车车灯颜色测量的光谱分析方法。并通过计算机控制 ,采用高级VB语言编程进行数据采集和数据处理 ,给出了数据采集程序段。使用该系统将标准色卡的测量色度值与其标准色度值比较所得偏差Δx≤ 0 .0 1;Δy≤ 0 .0 1。     

改进的对数联合变换相关器在噪声条件下的模式识别

对联合变换相关器的功率谱进行对数变换可强化其高频分量,锐化相关峰,但同时也会增强其噪声成分,影响抗噪性能。针对这一问题,提出了一种改进的对数联合变换相关器模型。通过改变对数函数形式来提高对数联合变换相关器的抗噪能力。计算机仿真结果表明,在附加高斯白噪声、非重叠低频和高频有色噪声的条件下,改进的对数联合变换相关器的抗噪能力均优于传统的对数联合变换相关器。     

基于小波变换的CCD光谱信号消噪及汽车车灯颜色测试的应用研究

研制了一种新型测色系统。依据小波变换理论 ,对颜色测量中所接收到的光谱信号采用了小波变换消噪平滑数据处理技术 ,提高了系统测色的精度。采用CCD作为光电转换元件 ,接收汽车车灯光谱并转换为电信号 ,提高了测量速度。给出了CCD关于颜色测量的光谱标定方法。通过测量色度值与其标准色度值比较 ,所得偏差Δx≤ 0 0 0 8,Δy≤ 0 0 0 8;重复性Δx≤ 0 0 0 8,Δy≤ 0 0 0 8。     

四元量化的综合鉴别函数滤波器实现比例不变相关识别

设计一种基于综合鉴别函数(SDF)的比例不变相关识别滤波器，将频域中被SDF调制的相关输出函数进行复数形式的四元量化（QFCQ），并采用叠代算法调整SDF的系数，使输出的相关峰尖锐，区分能力强，同时满足不同比例图像等相关峰输出的准则，从而达到了比例不变识别的要求.计算机仿真实验对属于训练图像系列的目标图像进行了识别，并与基本的SDF及二元化纯相位SDF做了比较，结果表明该方法具有较好的识别效果.