双频谱全息术

全息术已经广泛应用于许多领域,诸如光学、声学、无线电波及地震波等.在这些常规应用中的一个基本运算是互相关,或在一个全息平面上将目标波与参考波进行比较以获得在此平面上目标波的振幅与相位.另一方面,在对非高斯信号的分析当中已经知道,信号的相位可以由双频谱或高阶谱的分     

汉语标准频谱

言语平均频谱是言语信号的主要物理特性之一.它对于计算言语可懂度和设计言语传递系统是必不可少的参数.本文讨论根据测量数据通过近似、修匀以后计算得出汉语标准频谱.言语标准频谱与实际测得的言语平均频谱相差不大,但其形状简单,便于应用,甚至可用简单的解析式来代表,从而大大便利于各种工程设计.总观汉语平均频谱,可以看出,男声在250赫和500赫、女声在300赫和600赫左右有两个谱级最大的区域.在这两个区域之间,有一略为下降的小谷.这两个峰与基频和第一共振峰有关(有些音的第一共振峰与基频相距甚近).男声在500赫以上、女声在800赫以上开始下跌,平均斜率为12分贝/倍频程.但由于第二、第三共振峰的影响,使得曲线在1600到3000赫之间又略有起伏.     

双频谱跟踪器

本发明的指令瞄准线导弹跟踪系统,是利用弹标波长的相异性和调幅来实现光调频数据传输的。此系统具有能抑制跟踪器视场内干扰辐射并能相对筒化跟踪器机械结构的优点。     

岩石声波频谱分析

将声谱技术用于岩石力学,研究岩石特性是目前国内外前沿性课题。本文叙述了采用我们研究建立的岩石声谱分析宽带声测、数字处理微机系统和声谱测试技术,对七、八十块岩石试件进行声波频谱分析的初步试验成果。结果表明:不同岩石有不同频谱,它反映了岩石特性;声谱分析是研究岩石力学的一种新而有效的测试技术。     

遗传算法用于多组分拉曼光谱定量分析的研究

拉曼光谱是一种分子散射光谱,利用物质的特征拉曼光谱,可实现对其结构、成分、浓度等的检测.多组分物质拉曼光谱的定量分析是一个有待深入研究的课题.采用遗传算法程序对10组分的混合矿石样品的拟合拉曼光谱数据进行了分析,对同一条件下算法多次计算的结果和不同条件下算法的表现进行了讨论,分析了算法设计和基本参数的不同对算法收敛速度以及对计算结果的精确性和稳定性的影响,验证了遗传算法用于多组分样品拉曼光谱数据分析的可行性、有效性和精确性.     

基于统计特征和显著度的光谱信号提取算法

各类光谱信号都会受到噪声和基线畸变的影响,在提取光谱信号过程中若不考虑基线畸变和噪声的影响,将会严重影响信号提取的精度和准确性,所以需要在信号提取前消除噪声和基线畸变的影响。大多数信号提取算法的步骤是先提取整体基线,再提取信号,这样难以保证基线的提取精度。为了降低信号提取过程中背景噪声、基线畸变等不利因素的影响,根据信号的存在总是会导致该区域的统计特征不同于背景的特点,提出了一种基于显著度和统计特征的光谱信号检测与提取算法（SSD算法）。首先,在待测数据的不同尺度空间中计算出信号在各尺度下的显著度,将检测出的显著信号点作为候选信号点;其次,利用信号特征去除候选信号点中的伪信号点;最后,对候选信号点所在区域采用二次多项式进行基线拟合以剔除伪信号区域并实现最终的信号提取。为验证SSD算法的综合性能,首先,通过仿真的方法对高斯信号和矩形信号在不同基线类型、不同信噪比下进行实验;然后将该算法与AirPLS算法、Wavelet算法以及DoG算法对两种信号在不同信噪比,不同基线类型下的提取结果进行比较。仿真实验结果表明：与其他算法相比,SSD算法信号提取结果基本不受信号类型和基线畸变类型的影响,且当信噪比大于40时基本不受信噪比的影响;在不同基线畸变类型下,SSD算法对两种信号提取结果的准确度、稳定性、离散度均较好,其他算法则只适用于某种基线畸变类型。从总体提取结果上看,SSD算法提取结果的绝对误差的均值仅为AirPLS算法的8.71%、Wavelet算法的3.52%、DoG算法的2.01%;绝对误差的均方根也仅为AirPLS算法的13.08%、Wavelet算法的5.45%、DoG算法的3.11%。因此,所提出的SSD算法在提取信号时具有良好的综合性能,能够在不同的信噪比及基线畸变情况下准确的提取出信号。     

基于LED的标准太阳光谱灯拟合算法

在测量领域中需要使具有高稳定性及良好光谱匹配性的人工模拟太阳光谱标准灯.本文提出一种基于多种不同峰值波长LED光源的方法来准确模拟AM1.5的光谱分布.以最小二乘法和高斯分布数学模型为基础,在理论上实现了非均匀间隔峰值波长的光谱拟合,从而指导LED的种类选择及其所需的驱动电流值,并通过实验论证其可行性.结果表明:在300～1100 nm的范围内,使用较少LED种类的情况下,此方法光谱失配误差小于±2.76％.此算法可精确地分辨标准太阳光谱AM1.5的吸收谷,且应用于AM0的拟合时获得小于±1.67％的光谱失配度.在工程实践中,该算法对快速、准确获得标准太阳光谱灯具有良好的指导意义.     

基于基本参数法的EDXRF全谱拟合定量算法及其应用

在进行能量色散X射线荧光（EDXRF）的解谱操作时,如果样品中元素含量不高,单个元素的谱峰形状在混合样品谱中会保持较好,纯元素谱剥离是一种比较好的解谱方法,同时,在不高的含量范围内,谱峰强度与元素含量的线性关系保持较好,定量较为准确;但在常量分析中,元素之间会存在较强的吸收增强效应,并导致混合样品谱中单个元素的贡献与其纯元素谱的形状不一致,因此,用固定形状的纯元素谱剥离方法就会有较大偏差。同时,吸收增强效应会干扰谱峰强度与元素含量的线性关系,两种因素的叠加,导致元素定量的不准确,因此,在进行常量分析时,简单的纯元素谱剥离的解谱方法并不适用。介绍了一种基于基本参数（FP）法的全谱拟合定量算法,在进行谱图准确拟合的同时,完成定量计算,其操作步骤如下：首先用纯元素谱剥离的方法得到实测的各谱线强度,并以此为依据预估样品中各元素含量,然后代入FP法计算样品中各谱线理论强度,根据与实测值的偏差调整元素含量,并做“FP计算-调整含量”两个过程的迭代,直至计算谱与实测谱的强度无差别;用最后的样品构成计算各元素谱峰形状,并修正纯元素谱,再次重复“剥离解谱-估算含量-迭代FP计算”的步骤,将最终得到的元素含量认为是测试结果。该种方法弥补了简单解谱剥离方法的弊端,借助于基本参数法的计算,纯元素谱峰得到了修正,解谱更准确,同时也能很好地校正基体效应对定量分析的影响。利用这种方法对较高浓度La/Ce/Pr/Nd混合溶液样品的EDXRF谱图进行分析,新方法计算得到的谱图与实测谱的残差σ降至474.5,远小于单纯使用纯元素谱剥离方法的1 415.0[1]。用该方法对多个配分含量范围从0~90%的稀土混合溶液进行检测,各样品各元素配分偏差均小于1%,多次连续测试表明,各元素的相对标准偏差RSD<1%,该方法的准确度和稳定性都较好,能很好地满足稀土冶炼行业生产实践的需求。     

基于压缩感知的反射光谱重构算法研究

光谱反射率描述物体的表面颜色特征,为了能够获取物体自身更加精确的颜色信息,在图像处理领域光谱反射率重构成为了关注的话题。反射光谱重构算法是对实验物体表面在可见光范围内每一波长处的光谱反射率进行重构,以达到提高物体自身颜色准确复制的精度,最后建立相应的反射光谱。尝试将压缩感知(CS)理论应用到光谱实验中,对光谱反射率进行重构。首先是介绍了压缩感知理论知识,然后把压缩感知理论与光谱反射率原理相结合,根据基于压缩感知的光谱反射率重构的理论框架,选取合适的采样值,压缩感知的采样值即压缩值,小波基作为正交矩阵,高斯随机矩阵作为测量矩阵,正交矩阵与测量矩阵需要保证具有不相关性,将原始光谱反射率从高维到低维进行线性投影,得到低维的观测信号,运行简单的正交匹配追踪算法(OMP)对低维的观测信号进行由低维到高维的高精度重构,重构得到的光谱反射率与原始光谱反射率具有相同的维度,最后将压缩感知重构算法与传统的光谱反射率重构算法伪逆法与多项式回归法进行比较。经过压缩感知重构算法得到的色差值与均方根误差值都小于伪逆法和多项式回归法重构的结果,经压缩感知的重构精度明显提高;经压缩感知重构的光谱曲线可以达到或者更接近原始光谱曲线的峰值,整体效果更接近原始光谱曲线;经多项式回归法和伪逆法重构的光谱曲线达不到原始峰值,整体上存在偏差。可以认为压缩感知用低采样的数据达到了全采样的效果,提高了光谱反射率重构的精度。基于压缩感知的光谱反射率重构算法效果明显优于传统的多项式回归法和伪逆法,可以将压缩感知理论应用到实际的多光谱成像系统中。     

粒子群和GMM-SDR模型在重叠谱峰解析中的应用

针对X光谱分析研究中经常遇到的谱峰重叠问题,提出了一种基于标准差关联的高斯混合模型(GMM-SDR)和粒子群算法的重叠谱峰解析方法。首先,介绍了重叠峰的GMM-SDR模型,并以GMM-SDR参数构成粒子位置,给出了粒子目标函数及适应度值的快速算法;然后,利用粒子群算法的群体搜索能力,以搜索最优GMM-SDR模型,进而实现重叠峰的分解。初始值采用随机设定,将测量的所有随机数据作为一个整体,以其对模型的概率匹配程度作为适应度值,故该方法避免了初值设定不当带来的局部收敛问题,克服了传统曲线拟合方法对原始有用数据的破坏,所搜索到的模型是一个全局最优解。通过对四个及以下重叠谱峰的分解表明,该方法分解精度较高,其中,两峰重叠谱分解后的峰位、峰面积及标准差最大相对误差分别为0.4%,0.05%和2.07%,三峰重叠谱分解后的峰位、峰面积及标准差最大相对误差分别为1.2%,0.04%和0.74%,可适用于各种严重重叠谱峰的分解。     

基于加权TV正则化的X射线CT系统能谱估计方法

在CT硬化伪影校正、双能CT图像重建以及CT辐射剂量计算等实际应用中,X射线的能谱信息具有重要的作用。然而,由于透射测量方程组系数矩阵的病态性、X光子的统计涨落和噪声的干扰,使得EM等能谱估计方法难以获得较精细的能谱刻画。针对该问题,提出一种基于加权TV正则化的X射线CT系统能谱估计方法。首先采用能谱能量范围内带有不同K-edge的材料作为体模以降低投影测量方程之间的相关性。然后,利用CT成像系统的几何参数来获取投影测量数据所对应的准确透射长度信息来减小投影方程的测量误差。最后,综合利用透射衰减测量数据的保真性、轫致辐射能谱部分的连续性、特征辐射能谱部分的离散性、能谱的非负性和归一性以及平均有效衰减系数等信息,使用加权TV正则化方法建立目标函数,利用正则化理论中的L曲线准则通过黄金分割参数搜索策略求得最优正则化参数及对应的能谱估计结果。分别通过不同统计波动模型下的仿真能谱和实际测量数据对算法性能进行了验证,结果表明该方法与EM等方法相比,不受初始能谱的影响,有效提高了能谱估计结果的稳定性和准确性。     

调谐激光吸收光谱波长偏移修正算法研究

可调谐半导体激光器具有线宽窄、波长扫描快、室温工作等特点,基于可调谐半导体激光器构成的激光吸收光谱气体测量系统在大气环境检测、工业生产过程在线检测中得到了广泛的应用。在实际测量系统中,由于可调谐半导体激光器中心波长受温度等因素的影响发生偏移,如不进行中心波长校正,将造成序列光谱数据重叠,处理后的光谱线型发生展宽,进而影响后续的光谱线型拟合,对气体浓度的反演精度产生影响。一般采用参考光谱吸收谱线寻峰方法进行序列光谱数据偏移的对齐,但光谱数据中的随机噪声、背景噪声、漂移噪声等因素影响峰线波长的精度。为了降低上述因素的影响,提出一种改进的时域相关光谱修正算法,首先对光谱信号进行自相关,在一定程度上提高光谱信号的信噪比,然后再进行时域互相关处理,能够准确的计算出激光器波长偏移量,减少由此造成的光谱线型展宽的影响,提高了浓度反演精度和测量稳定性。在激光吸收光谱气体浓度检测实验系统中进行了实验验证,评估结果中,原始数据标准差为1.482 8,谱线寻峰方法与时域相关方法修正后数据标准差分别为0.433 9和0.293 6,改进的时域相关修正方法修正后数据标准差为0.132 5,改进的时域相关修正方法相关系数均优于0.992,欧式距离的标准差为1.726 4。系统稳定性评估中改进方法波长漂移修正后标准偏差为0.144 3。     

布里渊背向散射光谱数据拟合算法设计与实现

针对光纤某些点处布里渊背向散射光谱的测量数据出现多峰的情况,提出采用区间划分和基于最小二乘的非线性回归方法对采集到的布里渊背散光谱进行处理.该方法不仅可以拟合单峰布里渊背散光功率数据,而且可以自动识别多峰数据并分别对几个峰进行拟合,使得计算结果能更准确反应光纤沿线的应变情况.实验结果证实了算法的有效性和可行性.