氦氖激光纵模脉冲检测及其数据处理

在分析常用低噪声快速光电探测器的基础上,选择PIN光电二极管来探测氦氖激光纵模脉冲。通过合理设计降低前放电路的噪声,根据被测脉冲频率设计探测电路的带宽,达到提高信噪比的目的。同时在后端的数据处理中,根据激光脉冲的波形函数,利用曲线拟合的方法来进一步去除测量中的各种噪声,从而准确地了解脉冲的形状、相位等信息,大大地提高了在现有硬件设备条件下测量的准确性,减小了测量误差。     

光伏板积尘散射检测中的去噪方法研究

由于光伏板测得的灰尘散射数据受到各种噪声和干扰因素的影响,导致测量数据的误差大。因此,为了得到准确的检测结果,提出了一种结合卡尔曼滤波和数字锁相放大技术的信号去噪方法,对混合了噪声的光伏板灰尘散射信号进行去噪处理。通过仿真实验和对实测的光伏板灰尘散射信号去噪,并计算信噪比、均方根误差和平滑度,验证了联合算法的去噪性能。结果表明,卡尔曼滤波和数字锁相放大器联合去噪算法的信噪比比单一数字锁相放大器去噪算法提高了36%,能够有效降低光电探测系统中的噪声干扰,提高光电探测系统的精度和稳定性。     

压电和电致伸缩形变自动化测试系统

介绍了薄膜压电和电致伸缩形变的测量原理，利用labview技术设计了控制软件，构建了自动化测试系统。通过试验证明该系统能够完成仪器控制、测试过程监测和数据处理等功能。     

自适应红外目标特征增强算法

利用直方图均衡化和灰度变换增强算法,不能有效增强红外图像目标。鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种自适应红外目标特征增强算法。该算法先对红外图像进行中值滤波,滤除掉图像中的随机噪声,然后利用直方图分割将红外图像分为目标和背景2部分,通过线性加权叠加抑制背景和增强目标。实验表明,该算法不仅能够根据红外图像中目标的灰度特性自适应地选取直方图分割阈值,而且在去除噪声和增加对比度的同时还抑制了背景,达到了预期的效果。该算法尤其适用于目标和背景像素比例相近时直方图具有局域双峰特征的红外图像中目标的增强。