基于宽带多通道的光谱反射率重建方法研究

复制的多光谱数据获取要求图像数据具有设备无关、场景无关特性,能够真实客观表征物体颜色信息。针对获取系统扰动、噪声误差以及光谱重建中训练样本典型代表性与相关性要求,提出了基于正交回归的光谱重建算法,并通过子空间跟踪的训练样本选择算法,选择重建样本与训练样本集中相关性与代表性最好的样本参与光谱重建。实验通过改造后的仙娜宽带多通道成像系统进行验证,数据表明本文提出的方法,所选训练样本能较好的表征样本空间并具有较好的正交性,在宽带多光谱成像方面,重建光谱平均色度误差为3.6,其光谱精度与色度精度较其他方法具有明显提高。     

两种湍流模型时域颤振计算方法研究

采用时域计算分析方法进行了机翼跨音速颤振特性研究。在结构运动网格的基础上,采用格点格式有限体积方法进行空间离散和双时间全隐式方法进行时间推进求解雷诺平均N-S方程。针对流动粘性分别应用了SST湍流模型和SSG雷诺应力模型,通过对跨音速标模算例AGARD445.6机翼的计算结果与实验值的对比分析,其中应用SST湍流模型得到的颤振速度与实验值最为接近,特别是在跨音速段平均相对误差在3%以内;并且计算结果整体上反映了跨音速颤振"凹坑"物理特性,验证了方法的有效性。     

氧化石墨掺杂的电化学活性自支撑聚苯胺膜

以氧化石墨（GO）为掺杂剂和模板,采用化学原位聚合法并通过调节苯胺单体和氧化石墨的质量比,合成了层状结构的聚苯胺/氧化石墨(PANI/GO)层状结构的自支撑膜。SEM和XRD研究表明,当苯胺单体与GO的质量比为67:1时,PANI/GO复合材料具有层间距~1.36 nm的层状结构,证实 GO的模板功能。XPS和FTIR研究表明PANI/GO复合材料中的典型的聚苯胺的掺杂态,进一步证实GO的掺杂功能。此外,电化学和热失重测量表明PANI/GO层状结构的自支撑膜呈现良好的热稳定性和高电化学活性.     

以间质隔离法研究CH3O分子在p-H2间质中的红外吸收光谱

本研究利用低温间质隔离技术搭配红外光谱仪研究CH3ONO在p-H2间质中的光解产生CH3O。实验观察到位于689.3/694.6cm-1、945.9/951.7cm-1、1041.8cm-1、1224.7cm-1、1235.5cm-1、1347.7cm-1、1365.4cm-1、1427.5cm-1、1519.5cm-1、1522.3cm-1等处的CH3O红外吸收谱线,并分析得出各振动模式分别为电子态E1/2a1对称性的ν6、电子态E1/2a2对称性的ν6、电子态E3/2对称性的ν2、电子态E3/2e对称性的ν6、电子态E1/2e对称性的ν6、电子态E1/2a1对称性的ν5、电子态E3/2对称性的ν2、电子态E1/2对称性的ν2、电子态E3/2e对称性的ν5及电子态E1/2e对称性的ν5。     

基于视感知特征的多光谱高保真降维方法研究

为解决多光谱数据在降维压缩过程中的颜色精度保持问题,提出一种基于人眼视觉感知特征的多光谱数据高保真降维压缩方法(VPCM)。研究首先依据人眼视觉响应的非线性解析特征,成功构建了同时综合人眼光谱特征与色度特征的变换函数,并通过进一步构造的优化函数对其进行修正,以针对不同的样本集找到最佳变换方向,而后利用修正后的视觉特征变换函数对光谱样本集进行空间变换(Γ(S)=C),然后利用主成分分析方法对经视觉特征函数变换后样本集光谱数据进行降维压缩处理,并通过逆变换重构出样本集光谱数据(Γ-1(C)=^S),进行降维评价。实验选取四类具有典型代表性的数据集作为测试样本,分别以D50/2°条件下的CIELab色差和75组典型照明光源(钨丝灯、荧光灯和LED灯)下的平均同色异谱指数(MMI)作为色度主要评价指标,同时对比了Lab-PQR和2-XYZ两种较为先进的光谱降维算法。实验结果为VPCM方法的MMI值最小,其次是LabPQR,而2-XYZ的表现较差;VPCM方法在75组光源下对四组样本集的平均重构色差ΔEab也为最小,且最大样本平均色差及方差均要小于其他两种方法;VPCM方法的重构光谱精度介于Lab-PQR和2-XYZ之间,Lab-PQR的重构光谱精度最高。实验结果显示新方法色度压缩精度整体优于对比的两种方法,在变换参考条件下具有良好的色差稳定性,能够较好的应用于多光谱数据色度高保真压缩。     

矿山尾矿中微量银元素快速检测方法的研究

针对矿山尾矿中微量银元素测定的技术难题,提出了一种基于超短光路原理的能量色散X荧光能谱快速检测的方法。提高元素测量分辨率,提高样品分析效率,降低光管功率,延长仪器使用寿命。能谱系统优化了滤片以及探测器屏蔽物等设计,准直器采用对X射线基本无散射的聚四氟乙烯,达到微量银元素的检测要求。实际尾矿测试中,银的检出限达到0.1 mg·kg-1,RSD在0.1%～2.6%之间,准确度在87%～115%之间。对比尾矿、原矿及精矿的检测实验,证明了在能量色散X荧光能谱中引入超短光路设计方法,能够提升系统峰/本底比,满足微量银元素的检测要求。     

基于可见光谱的古代壁画颜料无损鉴别方法

矿物颜料是古代壁画显色的物质基础,其可见光谱反映自身物质和物理属性。不同颜料对可见光吸收特性的差异导致光谱曲线形状不同,同一种颜料因粒径等级差异引起光谱曲线幅值的规律性变化。依据矿物颜料上述特性,提出一种基于可见光谱的古代壁画颜料无损鉴别方法,通过光谱归一化方法实现不同粒径等级的同一颜料光谱曲线叠合,去除颜料粒径等级对光谱曲线幅值变化的影响,然后提取表征光谱曲线在各波段增减性和凹凸性的一阶与二阶导数特征,与光谱曲线组合得到颜料物质属性鉴别的光谱组合特征空间,以光谱角和欧式距离为基础构建评价指标,计算待鉴别颜料与数据库参考样本在光谱特征空间中的匹配误差(ME),实现颜料物质属性的鉴别。通过构建矿物颜料平均粒径大小和光谱反射率均值之间关系函数,实现颜料平均粒径大小的鉴别。基于构建的古代壁画常用颜料光谱数据库,以莫高窟壁画为对象,通过非接触式原位无损测量方法测量获得壁画颜料的可见光谱数据,对本文方法进行了验证,并以石绿和青金石颜料的鉴别结果为例,对古代壁画颜料使用技法、不同朝代颜料使用的差异性及原因进行了探讨。该方法将为更加全面深入研究和保护古代壁画提供有效的理论与方法支撑。     

硫基离子液体电解质拓宽量子点敏化太阳能电池的应用温度范围

制备了1-甲基-3-丙基咪唑硫离子液体电解质,并应用在量子点敏化太阳能电池中。通过优化S和Na₂S的浓度,电解质的电导率在25℃下达到了12.96 mS·cm^-1。差示扫描量热法分析表明离子液体电解质的玻璃化转变温度为-85℃。采用该电解质的量子点敏化太阳能电池在25℃下达到了3.03%的光电转化效率(η),与采用水基电解质的电池的效率3.34%接近。由于本文中的离子液体电解质具有低玻璃化转变温度和不易挥发的优点,采用离子液体电解质的量子点敏化太阳能电池在-20℃ (η=2.32%)及80℃ (η=1.90%)的温度下表现出了比水基电解质优异的光电转化性能。     

LED智能光源混光呈色模型构建方法研究

LED智能光源具有色光可调的特点,其内置微处理系统可以通过无线数据传输等技术调整发光方式,控制光色及发光强度,进而实现照明光源的动态调节,因此特别适合于博物馆展陈、家居照明等智能化照明设计环节。现阶段,鉴于LED光源智能混光技术尚未普及,目前绝大多数商用LED智能光源在混光控制方面仅局限于设备制造商所设定的几类固定模式,无法充分发挥智能LED光源色光可调的技术优势。针对此问题,提出了一种基于BP神经网络以及有效集算法的LED智能光源混光呈色模型构建方法,实现了LED智能光源控制信号与对应发光光谱辐亮度分布之间的双向高精度映射。研究中首先提出了一种基于BP神经网络的LED混光呈色预测方法,实现了由LED智能光源驱动控制值向光源实际发光光谱辐亮度分布的准确预测;在此基础上运用有效集算法实现了由光源实际发光光谱辐亮度分布向LED智能光源驱动控制值的反向高精度预测。实验结果显示,所提出的方法整体建模误差显著小于人眼视觉可分辨阈值(CIEUCS Duv值可低至0.002 7),达到了较为理想的建模效果。该方法的提出,将为当前LED智能光源制造以及现有商用LED智能光源的二次开发与优化提供有效的理论与方法支撑。     

基于主成分分析的光谱重建训练样本选择方法研究

训练样本构成是影响光谱重建精度的一个重要因素,针对学习型光谱重建算法中训练样本选择问题,提出了一种基于主成分分析的训练样本选择方法。为了保证训练样本与重建样本的相似度,首先根据欧式距离最小原则从待选样本集中选择与重建样本相机响应值相似的样本,并去掉其中的重复样本;然后进行主成分分析;设定阈值筛选各主成分系数较大的样本作为训练样本,最后得到与主成分个数相同的训练样本子集。为验证该方法的有效性,通过在镜头前加载宽带滤色片搭建多通道图像获取系统采集多通道图像信息,将得到的各样本子集用作训练样本,利用伪逆法重建光谱信息,最后将重建的光谱精度与常用的训练样本及训练样本选择方法得到的重建光谱精度进行比较。实验结果表明：提出的方法显著提高了光谱重建的色度精度和光谱精度,优于常用的样本选择方法,能较大程度满足高精度颜色复制要求。