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基于傅里叶变换红外(Fourier Transform Infrared, FTIR)光谱仪等先进测试
手段,建立了一种估计目标光谱发射率的方法框架。首先,通过双温度测量标定获得FTIR光谱仪关于波
长的背景辐射亮度函数和响应度函数,提高了测量的准确性;其次,基于大气窗口的辐射亮度数据进行高阶多
项式拟合,进一步抑制了杂散辐射的影响;然后通过对大气吸收波长的辐射特性进行估计,获得了所测波段的
红外亮度曲线;最后估计了目标的光谱发射率,其相对误差均在1%以内。测试结果表明,本文方法行之有效。 相似文献
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在目标发射率未知的情况下,建立一种基于RBF(radial basis function)神经网络的红外测温方法。首先推导出目标温度同辐射亮度峰值及其波长之间的强非线性关系,明确神经网络输入变量;然后基于RBF网络对样本数据进行充分学习,建立目标辐射测温模型,该模型不需要发射率输入。利用黑体和钢板目标分别作为测试目标源,验证这种方法,得到黑体测温最大相对误差为0.016%、钢板的最大相对误差为1.08%,验证了本文测温方法的合理性。 相似文献
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