复数滤波器在数字全息图处理中的应用

数字全息图在微电路检测、粒度分析、透明场测量等小孔径、小视场对象测量和细胞观测等显微测量方面有着广泛的应用前景。根据离轴数字全息图的频谱特点,提出采用复数滤波器,利用计算机及相关算法对离轴数字全息图进行滤波,消除其零级及共轭像,同时可以得到全息图的相位分布。讨论了复数滤波器的设计方法,给出了实验结果。为数字全息图的压缩、再现和相息图制作提供了方便。     

基于形态学成分分析的静态极光图像分类算法

为了解决海量极光图像手工分类效率低下的问题,提出一种静态极光图像自动分类系统,使用形态学成分分析将极光纹理从复杂背景中分离出来,从纹理中提取特征并利用支持向量机进行分类.实验结果表明:该算法分类正确率较之于传统方法均提高约10%,当分类器支持向量机+线性核函数时,分类速度最快,最适合于海量数据的处理.     

农药丁吡吗啉与腐殖酸作用机理探讨

探讨农药丁吡吗啉与腐殖酸的作用机理, 可进一步了解农药在土壤中腐殖酸催化下降解的行为过程。将市售腐殖酸进行逐级分离,获得黄腐酸、棕腐酸和黑腐酸的固态或溶液状态,而后分别与农药丁吡吗啉进行作用,利用红外,荧光两种分析方法对其作用机理进行了解释。结果表明,三组分与丁吡吗啉之间广泛存在范德华力、次级键等弱作用力。黄腐酸与丁吡吗啉之间存在氢键和电荷转移吸附等作用力,棕腐酸与丁吡吗啉存在电荷转移吸附等作用力,黑腐酸与丁吡吗啉之间的作用力最弱,即依照黄腐酸、棕腐酸、黑腐酸三组分平均分子量依次递增的顺序,与农药丁吡吗啉之间的作用力依次降低。     

金属UV光敏薄膜的实验研究

介绍了金属Au和Al薄膜的制备方法，研究了其UV光电发射特性，并做了寿命实验。给出了在真空中以及放在大气中光电发射衰减的情况。指出了其在大气中达到一个稳定值之后，再反复多次暴露于干燥大气时仍存在一个稳定光电发射周期的特点，可长达数月。金属薄膜有一个最佳膜层厚度，这与光电发射逸出深度、膜层结构等密切相关。近年来光电子成像器件发展非常迅速，急需光电发射均匀的面电子源，因此在微通道板的特性测试和像管的动态模拟中，Au和Al金属薄膜成为被优选的对象。     

基于塔尔博特效应测量液体中的声速

通过移动凸透镜的纵向位置来调整像面上自成像级次,测得相邻2次自成像时凸透镜的距离,确定液体中的超声波长,再经计算给出声速,从而将类塔尔博特效应用于液体中声速的测量.给出了基于类塔尔博特效应的超声光栅测声速实验设计与验证,拓展了自成像技术的应用范围.     

进气畸变对压气机稳定性的影响

在低速大尺寸单级压气机实验器上,实验研究了动态进气畸变对压气机稳定边界的影响。并采取在静子叶片表面埋入微型压力传感器的方法,分析了压气机流场的动态压力特性。实验结果表明,动态总压畸变的旋转频率和旋转方向对压气机稳定性有很大的影响,当畸变相对转速n在0~+0．5之间时,压气机失速推迟;分析动态压力的频谱特性后知道,在压气机失速前一般存在与失速相关的压力扰动,动态总压畸变影响这种压力扰动,从而影响压气机的不稳定流动状态。     

太赫兹光谱技术用于干旱胁迫下大豆冠层含水量检测研究

近年来水资源短缺问题日益严重,部分地区由于农业灌溉用水不足导致庄稼减产农民利益受损。大豆是一种需水量较大的农作物,一旦水分亏缺将直接影响大豆植株的形态和生长发育,从而造成大豆品质降低和产量减少。大豆叶片的水分状况可真实地反映植株水分受土壤水分亏缺的影响程度,因此,大豆冠层叶片水分含量的快速获取成为一种需要。太赫兹辐射在水中的强烈衰减使其成为一种非常灵敏的非接触式探针,可以快速、无损地检测叶片含水量。因此基于太赫兹光谱这一新技术进行大豆冠层叶片含水量的检测研究,用于实时监测田间大豆的健康状况。实验选用中黄13号大豆进行栽培,为尽可能模拟田间不同程度的干旱胁迫状况,将开花期大豆进行5个不同梯度：正常供水、轻度干旱胁迫、中度干旱胁迫、重度干旱胁迫、严重干旱胁迫(分别占田间最大持水量的80%,65%,50%,35%,20%)的水分灌溉,每个梯度设置3个重复。利用人工称重法与便携式土壤水分速测仪结合将土壤含水量调控到各水分梯度要求。然后,将实验大豆植株运回实验室并利用透射式太赫兹时域光谱仪进行样本扫描,每个梯度采集18片冠层叶片,共90个样本,以2∶1的比例分为校正集和预测集。在获取各样本时域光谱数据后,根据Dorney和Duvillaret提出的模型进行了光学参数的提取,得到各样本的吸收系数谱以及折射率谱。定性分析了太赫兹时域光谱、吸收系数、折射率随水分胁迫程度不同的变化情况。实验发现：随着水分胁迫程度的降低,时域光谱的峰值呈不断衰减趋势,且均低于空白参考峰值,同时有明显的时间延迟。吸收系数值随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低;折射率值同样随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低。并利用偏最小二乘(PLS)和多元线性回归(MLR)方法定量研究了时域光谱、吸收系数、折射率光谱数据与叶片含水率的相关关系。结果表明,太赫兹波对大豆叶片水分差异十分敏感,基于时域光谱最大值和最小值的MLR预测精度最高,预测集相关性(r_p)达-0.939 3,均方根误差(RMSEP)为0.049 5。研究表明太赫兹光谱技术应用于大豆冠层叶片含水量观测具有良好的可行性,为开展大豆冠层含水量信息快速获取,实现科学节水管理与灌溉决策提供了新的检测手段和实验依据。     

基于数学形态学的弱点状运动目标的检测

提出了一种新的基于数学形态学的红外图像序列中弱点状运动目标的非参数检测算法。采用数学形态学抑制背景杂波干扰和增强目标,用沿时间轴投影和二维空域搜索代替复杂的时空三维搜索形成组合帧,然后在每条可能的轨迹上将进行目标能量累加,实现了一种快速检测前跟踪(TBD)检测算法。仿真实验表明:在恒虚警概率条件下,该检测算法能高效地检测信噪比约为2的弱点状运动目标,检测性能对噪声分布不敏感,能精确地得到目标的即时位置和速度信息,适合于实时图像处理和目标探测,具有很高的实用价值。     

基于SARIMA-BP神经网络组合方法的MODIS叶面积指数时间序列建模与预测

植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响,该产品在时间和空间上缺乏连续性。MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分,单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。首先利用Savitzky-Golay(SG)滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列,然后采用季节自回归积分滑动平均(SARIMA)方法、BP神经网络方法及二者的组合方法(SARIMA-BP)对MODIS LAI时间序列进行建模及预测。在SARIMA-BP神经网络组合方法中,各自在线性与非线性建模的优势得以充分发挥,其中SARIMA方法用于建模及预测LAI时间序列中的线性部分,BP神经网络方法用于对非线性残差部分进行建模及预测。实验结果显示：SG滤波和线性插值后的LAI时间序列比原LAI时间序列更平滑;SARIMA-BP神经网络组合方法的决定系数为0.981,比SARIMA和BP神经网络的0.941和0.884更接近于1;SARIMA-BP神经网络组合方法的预测值同观测值之间的相关系数为0.991,高于SARIMA(0.971)和BP神经网络(0.942)的相关系数。由此得出结论：SARIMA-BP神经网络组合方法对MODIS LAI时间序列具有更好的适应性,其建模和预测准确性高于SARIMA方法或BP神经网络方法。     

磁场对La2-x-yNdySrxCuO4体系电荷条纹相的影响

最近的研究结果表明在La2-x-yNdySrxCuO4体系中,静态电荷条纹的形成以及动态电荷条纹的运动都和晶格有一定的耦合.基于此,我们通过超声衰减测量研究了磁场对La2-x-yNdySrxCuO4(x=0.12, y=0, 0.4 and x=0.04, y=0)体系中电荷条纹的影响.对La1.48Nd0.4Sr0.12CuO4,我们发现70 K附近对应于静态电荷条纹形成的超声衰减峰以及此温度以下超声声速的异常硬化在零场和14T的强磁场下基本没有变化,说明静态电荷有序非常稳定,磁场对其没有影响.但是对La1.88Sr0.12CuO4样品,由于超导电性占主导地位,静态电荷序的形成被压制在很低的温度(10 K以下).我们发现低温下的超声衰减峰及声速硬化随磁场的增加而逐渐向高温方向移动,同时低温下的声速硬化加强.这意味着磁场能够钉扎La1.88Sr0.12CuO4中的动态电荷条纹.这一实验结果为La系超导体中静态电荷有序与超导电性之间的竞争提供了了进一步的证据.随着磁场的加强,超导序逐渐被压制,静态电荷序得以显现.La1.96Sr0.04CuO4的超声衰减特性测量结果显示,在团簇玻璃态下由于作为团簇畴壁的电荷条纹的运动而导致的超声能量损耗不随磁场发生变化.