基于遗传算法的差分吸收光谱反演算法及实验研究

传统差分吸收光谱法(DOAS)对大气痕量气体浓度可以实现准确、快速和在线测量,它对短光程、低浓度气体存在较大的测量误差.本文在传统DOAS算法的基础上,设计了基于遗传算法的DOAS算法,并对信噪比较低的实测光谱数据进行了浓度反演.研究结果表明,该算法在短光程下对低浓度气体具有较高的测量精度,与传统DOAS方法相结合可以获得较宽的动态测量范围.     

温度对二氧化硫紫外差分吸收特性影响的实验研究

为应用差分吸收光谱法(DOAS)技术于火电厂等固定污染源的排放监测,需要研究温度等因素对SO2污染气体紫外差分吸收特性的影响。对SO2在其紫外280-320 nm差分特征波段,温度从30-400℃差分吸收特性进行的实验研究表明,温度升高使得差分光谱峰值减小峰谷值上升, 210℃与390℃相对于30℃的差分吸收计算浓度相对误差为 -40％和-70％左右,但整个差分结构吸收频率没有发生变化。     

温度对NH3气体紫外吸收截面影响研究

为了研究NH3气体在紫外203～220 nm内吸收截面随温度的变化规律,采用高分辨率光栅单色仪、氘灯光源、闭式气样室和配气装置,测量NH3气体温度由308 K升高至397 K的吸收截面.NH3气体吸收截面由离散吸收和连续吸收两部分组成.结果表明,随着温度的升高,基态剩余量子旋转、振动迁移到激发态的概率减少,最终导致离散吸收截面峰值的降低.随着温度由308 K升高至397 K,在特征波长212.5 nm处,离散吸收截面峰值的最大相对减幅为46%.NH3气体在这个波段的吸收截面存在明显的等波长间隔分布特征,约为4 nm.随着温度升高,峰值位置未见变化.连续吸收截面整体上随温度升高而减小,且这种减小趋势随波长红移逐渐减弱.由于NH3气体吸收截面随温度的变化呈现较大的变化,实测时应对气体浓度在线测量结果进行温度补偿计算.     

紫外光谱法检测COD中硝酸盐与温度影响的研究

以邻苯二甲酸氢钾配制的化学需氧量标准液为实验对象,采集1~800mg·L-1标准液的紫外吸收光谱,运用偏最小二乘法(PLS)建立了不同谱区的校正模型,结果表明,265~310nm谱区模型的相关性最高,误差最小;为了消除硝酸盐与温度对化学需氧量测量的影响,分别研究了不同浓度的硝酸钠与不同温度条件下标准液的紫外吸收光谱的变化情况,结果表明硝酸钠在208~238nm有明显的吸收,265~310nm谱区模型不受硝酸钠吸收的影响,温度的升高会导致标准液的紫外光谱吸光度的增大,通过预测分析建立了不同校正模型下的温度补偿函数。     

氨气激光在线检测中浓度精确反演的研究

氨气是大气中含量最为丰富的碱性痕量气体,氨浓度检测是近年来环境和农业领域的一个重要研究方向。利用可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)技术,结合波长高频扫描技术和多次反射池技术设计了氨气激光在线检测系统。通过激光中心波长锁定、背景基线拟合、吸收线型拟合、光强归一化和线性最小二乘拟合算法实现了氨浓度的精确反演。分析了系统性能,在24.32m光程下系统检测限为0.157mg/m3。使用该浓度反演方法实现了氨气的高灵敏、高精确在线检测。     

基于TDLAS技术的CH4气体检测与温度补偿方法

CH₄气体的精准检测对防止矿井瓦斯爆炸,确保安全生产至关重要。目前基于可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）存在因温度变化导致气体浓度测量误差较大。探究了基于TDLAS的CH₄气体检测系统与温度补偿方法,分析温度对CH₄气体吸收谱线的影响,通过算法补偿模型消除环境温度对CH₄气体检测的影响。依据TDLAS技术原理及相关理论,对系统发射单元、吸收池、信号接收单元、数据处理单元进行设计,搭建了基于TDLAS技术的CH₄气体浓度检测系统,实验检测了不同环境温度（10~50 ℃）时0.04%CH₄气体浓度,分析温度变化对CH₄气体在波长为1.653 μm处吸收谱线强度和半宽度的影响。为消除温度对CH₄气体检测的影响并提高补偿效果,采用粒子群优化算法（PSO）优化BP神经网络（BPNN）的最佳权值和阈值,建立CH₄气体的PSO-BP温度补偿模型,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点。结果表明：（1）基于TDLAS的CH₄气体检测浓度随环境温度升高而下降,整个实验温度内相对误差范围为4.25%~12.13%,不同环境温度下CH₄气体检测浓度与温度之间的关系可用一元三次多项式表示;（2）CH₄气体的吸收强度和半宽度随着温度的升高而下降,与温度变化之间的关系为单调递减函数,温度对CH₄气体吸收谱线强度的相对变化率大于吸收谱线半宽度的相对变化率,CH₄气体吸收谱线的强度更容易受温度变化的影响;（3）BP神经网络和PSO-BP模型测试样本的绝对平均误差（MAE）分别为12.88%和1.81%,平均绝对百分比误差（MAPE）分别为2.3%和0.3%,均方根误差（RMSE）分别为15.96%和2.69%,相关系数R2分别为0.980 6和0.999 6。通过建立PSO-BP温度补偿模型,补偿效果大部分分布在±1.0%的误差范围内,MAE,MAPE,RMSE和R2等评价指标均大幅度提升,对提高TDLAS技术在矿井CH₄的精准检测具有一定的参考意义。     

分辨率对DOAS测量二硫化碳影响的研究

差分光学吸收光谱技术(DOAS)由于易操作,耗费低,且具有高准确性和高分辨率等优点,非常适合对大气中难闻的有毒气体二硫化碳(CS₂)进行实时监测。在DOAS测量过程中,分辨率的选择直接决定了CS₂测量准确度。文章主要研究了分辨率对CS₂被检测到的特征吸收结构形状的影响,以及CS₂差分吸收截面随分辨率的变化趋势,从而确定了分辨率对CS₂的最低可检测浓度的影响。通过研究分辨率与光强的关系,确定了分辨率与信噪比(S/N)的函数关系式,得出了DOAS测量CS₂的最佳信噪比范围为0.41～0.50 nm(FWHM)。在此范围既能够实现对CS₂的准确定性定量分析(五种标样线性相关性r＝0.999 9,测量10次的相对标准偏差小于0.3％),又能达到对CS₂测量所需要的高灵敏度,高选择性和适用的时间分辨率同时保证了CS₂具有区别于其他物质的特征吸收结构。最后对北京市丰台区的CS₂进行了实时、连续地监测, 取得了良好的效果。     

LED温度波动对差分吸收光谱技术测量NO2的影响研究

研究了中心波长分别为370 nm(近紫外)、452nm(蓝光)和660 nm(红光)三种无标准具结构的发光二极管(LED)光源温度波动对差分吸收光谱技术(DOAS)测量NO2的影响.利用温度10℃时的LED灯谱构造NO2吸收谱,将其他温度下测得的LED谱作为灯谱,以此得到不同温度波动下的NO2差分光学密度,再拟合NQ2差分吸收截面到差分光学密度,结果发现拟合残差的峰-峰值与LED温度波动幅度均近似成线性关系,相关性分别为0.995,0.945和0.989;斜率分别为1.12×10-3,5.25×10-5和7.45×10-4℃-1.拟合结果表明,蓝光LED温度波动对DOAS反演影响最小,基本上不影响探测灵敏度,而近紫外和红光LED温度波动对DOAS测量较为敏感,温度波动会导致探测灵敏度的下降.将温度特性相似的有、无标准具结构的两种蓝光LED的反演结果进行了比较,结果显示标准具结构会大幅度增加温度波动对DOAS反演的影响.     

中红外甲烷检测仪稳定性实验及温度补偿研究

利用甲烷分子在中红外3.31μm波段的吸收特性,设计并研制了一种便携式甲烷检测仪。为了研究仪器的稳定性,对其在体积分数为0×10-6气体下的输出电压信号做了长时间测试,结果显示,由于环境温度发生变化,半导体电子元件和光学元件参数以及甲烷分子吸收系数均发生漂移,使检测仪输出电压信号的相对漂移达1%。为了抑制温度变化对仪器检测性能的影响,进一步实验研究了仪器输出电压随温度的变化关系,并根据这一关系,对温度漂移造成的信号偏差进行了补偿。引入温度补偿后的实验结果显示,针对体积分数为0×10-6的样品气体,仪器输出电压每周相对波动从1%降至0.46%,体积分数波动范围从86×10-6降至37×10-6。针对体积分数为3250×10-6的样品气体,计算了仪器的阿伦方差曲线,当采样时间大于500s时,阿伦方差几乎趋于定值,其标准差小于10×10-6。因此,通过温度补偿,在一定程度上消除了环境温度的影响,从而改善了仪器的稳定性。     

基于温度补偿的超声波测距系统设计

基于温度补偿的超声波测距系统设计由AT89S51单片机、发送电路、接收电路、温度补偿电路和显示电路等5部分组成。通过实验对温度、距离衰减及时间差测量进行补偿,利用超声波反射特性对障碍物进行测距。实验结果表明：系统性能稳定,测距精度高,环境适应性更强在超声波测距范围内,最大误差不超过2CM。     

Community detection based on modularity and an improved genetic algorithm

Complex networks are widely applied in every aspect of human society, and community detection is a research hotspot in complex networks. Many algorithms use modularity as the objective function, which can simplify the algorithm. In this paper, a community detection method based on modularity and an improved genetic algorithm (MIGA) is put forward. MIGA takes the modularity Q$Q$ as the objective function, which can simplify the algorithm, and uses prior information (the number of community structures), which makes the algorithm more targeted and improves the stability and accuracy of community detection. Meanwhile, MIGA takes the simulated annealing method as the local search method, which can improve the ability of local search by adjusting the parameters. Compared with the state-of-art algorithms, simulation results on computer-generated and four real-world networks reflect the effectiveness of MIGA.     

模糊和遗传算法在路况检测中的应用研究

文章研究了一种适合于路面病害识别的图像边缘检测算法。针对目前模糊边缘检测算法在路况图像检测中存在低灰度图像信息丢失和检测速度较慢等问题,提出了一种基于模糊和遗传算法的路况图像边缘检测算法。该方法使得模糊处理后丢失的低灰度信息得以恢复,提高了算法的效率,增强了算法的适应性。实验表明,较传统的模糊边缘检测算法,该算法能有效检测出图像中的低灰度信息,检测效果良好,而且运算速度快。     

Breath ammonia detection based on tunable fiber laser photoacoustic spectroscopy

A new detection method for ammonia in high concentration of CO₂ and H₂O is reported, which uses a wavelength modulated photoacoustic spectrometer based on a near-infrared tunable erbium-doped fiber laser in combination with an optical fiber amplifier. The multi-wavelength (1522.44 nm, 1522.94 nm and 1545.05 nm) photoacoustic signal measurement is established to detect multi-spectrum signal in samples. The problem of ammonia detection in high concentration of CO₂ and H₂O is resolved at atmospheric pressure. The minimum detection limit of 16 ppb (signal-to-noise ratio = 1) in simulated breath samples (5.3% CO₂ and 6.2% H₂O (100% relative humidity at 37°C)) is achieved.     

基于遗传算法的不等间距阵优化方法*

阵元数一定情况下,针对不等间距拖线阵高频信号处理存在的空间增益和无栅瓣兼容问题,提出一种基于遗传算法的不等间距拖线阵阵型优化方法。该方法以频带交互下最大旁瓣级最小作为约束因子,通过模拟生物自然进化过程搜索全局最优解,得到优化后的阵元位置。优化后阵型在保证低频信号处理空间增益不变情况下,实现对高频信号高空间增益、无栅瓣处理。计算机仿真结果表明：相比未优化阵型,在高频信号处理方面,优化后阵型在无栅瓣情况下,空间增益提升值近似理论值提升值;在低频信号处理方面,优化后阵型具有相同的空间增益。为实际不等间距拖线阵阵型优化和应用提供了一种思路。     

基于Hough变换的椭圆检测算法

为了实现光电仪器对椭圆形目标的准确识别与跟踪,基于Hough变换提出了一种新的椭圆检测算法。该算法随机采样2点,再利用椭圆极和极弦的性质来搜索第3点并筛除大量无效采样;然后,以这3点为中心作正方形窗口,用窗口内的所有点来拟合椭圆方程。在验证候选椭圆时,提出了一种新方法来判断边缘点是否在椭圆上,并且给出了确定真实椭圆的自适应阈值。实验显示,该算法的平均长度误差为0．5pixel,平均角度误差为0．6°,平均耗时为79ms,表明该算法精度高,速度快,检测性能较好。     

基于位相相关检测的图像配准算法

分析了传统的傅里叶-梅林变换和最近提出的虚拟极坐标傅里叶变换算法在户外图像注册中的局限性,提出了一种更加适合户外摄像机姿态注册的基于对数傅里叶变换的图像配准算法。该算法能够独立地计算沿两坐标轴方向的不同缩放因子和计算两图像间较大的旋转角度,扩展了基于傅里叶变换的图片配准算法的实际应用范围。在关键技术研究方面,提出了由升余弦函数构成的低通滤波器和一种快速收敛的角度搜索技术,使该算法达到了很高的效率和鲁棒性。     

基于遗传算法构建巴耳末公式

基于遗传算法构建了巴耳末公式．通过建立合适的拟合数学模型，用计算机对数学模型进行优化，使之尽可能反映氢原子实际谱线分布，并求出经验常量和拟合公式，最后分析了所得结果．     

基于遗传算法的指纹图像分割算法

在指纹技术中,指纹图像分割是图像处理中关键的一步。将遗传算法用于计算指纹图像分割阈值,采用染色体编码的方法并利用赌轮法产生初始化种群,通过选择算子、交叉算子和变异算子的方法实现分割。该方法表明利用遗传算法所得到的阈值进行分割处理能取得较好的效果。     

矢量泰勒级数特征补偿的说话人识别

将矢量泰勒级数(Vector Taylor Series,VTS)特征补偿算法应用于说话人识别,给出了卷积噪声方差的近似闭式解,构建了联合快速估计卷积噪声和加性噪声均值和方差的框架。该算法可在无需失配环境先验信息的前提下,直接从失配语音中估计出卷积噪声和加性噪声的均值和方差,实现对环境失配的补偿。实验结果表明,在信道变化较大的无线信道下,卷积噪声方差的补偿最高可降低误识率3.24%.提升了系统的识别性能。在存在加性噪声的无线信道下,与基于线性失真模型的特征映射算法和倒谱均值减算法相比,本文算法可分别最大降低49.65%和68.06%的误识率,适合于信道变化较大的失配环境补偿。     

基于FA-RBF神经网络的压力传感器的温度漂移补偿法

针对温度对硅压阻式压力传感器输出的影响问题,提出基于因子分析和RBF神经网络相结合的补偿方法.利用因子分析实现对原始信息的筛选和降维;结合RBF神经网络的非线性映射、自适应能力和强容错性对补偿过程进行建模,减少网络的输入,利于简化网络结构,进而加快收敛,节省运行时间,提高网络的学习速率与泛化能力.研究结果表明,该方法有效地抑制了温度对压力传感器的影响,提高传感器的稳定性和准确性.