基于改进Harris角点算法的摄像机标定技术研究

针对传统的Harris焦点提取算法对噪声敏感,执行效率低等不足,提出了一种改进的Harris焦点提取方法。以Harris焦点提取算法为基础,通过优化角点响应函数,消除系数 K,提高焦点提取算法的执行效率。采用改进的 Harris 算法对黑白棋盘表格进行内角点提取,利用张正友摄像机标定法计算USB摄像机的内外参数。实验结果证明了该方法可以有效的对黑白棋盘格内角点进行提取,准确高效,提高了摄像机的标定精度和准确性,是一种可行的摄像机标定方法。     

外磁场中单畴反铁磁颗粒的宏观量子效应

用瞬子方法研究了外加磁场对单畴双轴反铁磁颗粒宏观量子效应的影响. 当外磁场沿易磁化方向时,简并基态中的一个能量抬高,变为亚稳态,其隧穿衰变率随外磁场增大;当外磁场沿中间磁化方向时,能级的隧穿劈裂随外磁场的变化而振荡.从而提出一种观察单畴反铁磁颗粒中宏观量子相干和隧穿现象的实验方法.     

COIL用变形反射镜介质反射膜

 报道COIL激光用变形反射镜的介质反射多层膜实验。在真空镀膜机内制备了膜系Sub/Ag(SiO₂/HfO₂)⁴/air和Sub/Ag(YbF₃/ZnS)³/air, 反射率分别为99.90%和99.87%。在经历109次循环后变形镜物理特性无变化。研究了COIL激光辐射下热畸变和损伤特性。分别在功率密度为1.52kW/cm²和1.18kW/cm²的COIL激光辐照下,这两种膜系的变形镜波前变化为0.37l 和0.54l 。因此对于变形镜1kW/cm²激光功率密度是安全可靠的。     

DF化学激光窗口低损耗增透膜

 表述了DF激光波段采CaF₂和硅窗口减反射膜系的结果。分析了设计多层AR膜的方法并给出用ZnSe/YbF₃材料组合的双层和五层AR膜系。计算了各种膜系的理论性能。研究了膜层淀积工艺技术,对于CaF₂和硅窗口,在DF激光波段实验透过率分别为99.54%和99.8%,镀AR膜CaF₂窗口能承受4.3kW/cm²的连续波DF激光辐射。     

随机共振实验

介绍了随机共振现象的基本原理、模拟电路,给出了一组实验结果,并绘制了实验曲红,分析了随机共振产生的原因。     

胶束电动力学毛细管色谱中有机调节剂对溶质容量因子的影响

将质量作用定律应用于胶束电动力学毛细管色谱中溶质、有机添加剂和胶束之间的相互作用研究,得到了溶质容是因子与各过程平衡常数及有机添加剂、表面活性剂浓度的关系的数学表达式。进一步分析表明,研究调节剂在胶束中可能有一定的溶解度,但这一过程对于胶束在电泳过程中的迁移速度几乎没有影响;有机添加剂对溶质容量因子的影响主要反映为其对表面活性剂临界胶束浓度的影响,在一级调节剂浓度不变的情况下,溶质容基因子与表面活性剂浓度之间满足很好的线性关系。     

可压缩κ-ω方程紊流模型及其应用

前言U前可用于工程应用的各种紊流模型中,在对逆压梯度下有无分离流动、低雷诺数区域流动以及对可压缩流动,特别是高速紊流流动等问题的精确数值模拟上,除多重尺度模型外,预测精度较理想的是k一。两方程模型。在k一。模型的开发和应用上,Wilcox及Menter等［‘－’］?..     

漫话数列压轴题

数列是高中数学的重要内容,又是学习高等 数学的基础,在历年的高考中占有重要的地位, 纵观近几年的高考,对数列知识点的考查,大多 是以一道选择题或填充题,一道解答题的形式出 现,有效地考查了学生的逻辑推理能力,运算能 力,以及运用相关知识分析问题、解决问题能力, 且在命题的方向上常与函数、方程、不等式等知 识进行有机的组合,使试题变得更具新意,能更 有效考查学生的思维品质和创新意识,试题也具 有较好的区分度. 一、要注重an与Sn的关系并把其作为 解题的突破口,来寻求数列压轴题的 解题途径. 　　案例1(2004年广西高…     

碳纳米材料的环境降解及其降解机制

碳纳米材料(carbon nanomaterials, CNMs)是一类具有优异物理化学特性的新型材料. CNMs在广泛应用过程中不可避免地进入环境,对环境中的生物体造成一定危害.同时,环境中的CNMs在自然条件下可能会发生降解,而降解后的CNMs由于材料结构和性质上的改变进而影响其生物毒性.因此,亟需对CNMs环境降解途径系统地进行探究和总结.本综述围绕CNMs的生物降解和非生物降解这两种主要的降解方式展开.生物降解包括酶降解、细菌降解和细胞降解,非生物降解则重点阐述了光降解和(光)化学降解这两大过程.通过系统总结降解的反应条件、降解终点、中间产物和终产物等降解特性,最终揭示了CNMs环境降解的规律和机制.此外,我们结合尚未明了的降解机制和降解的环境限制条件对CNMs降解研究中面临的挑战和发展方向进行了展望.本综述为深入理解CNMs的环境归趋和长期环境风险提供了重要的理论支持.     

光谱预处理方法选择研究

复杂样品光谱信号往往会受到杂散光、噪声、基线漂移等因素的干扰,从而影响最终的定性定量分析结果,因此通常需要在建模前对原始光谱进行预处理。目前已有的光谱预处理方法包括很多种,如何寻找合适的预处理方法是很棘手的问题。一种途径是观察光谱信号特点选择预处理方法（visual inspection）,另一种途径是根据建模性能的优劣反过来选择预处理方法（trial-and-error strategy）。前者无需建模,更具有解释性,但是有时会由于选择者主观的因素导致错误的结果;后者无需观察光谱特点,但需要考察大量的预处理方法,对大数据集比较费时。因此需要探讨哪种选择方式更科学与合理。本研究采用9组数据,通过对10种预处理方法的120种排列组合来探讨预处理的必要性及预处理方法的选择。首先,优化偏最小二乘（PLS）的因子数及一阶导数、二阶导数、SG平滑的窗口参数,连续小波变换（CWT）的小波函数和分解尺度。然后把无预处理及一阶导数、二阶导数、CWT、多元散射校正（MSC）、标准正态变量（SNV）、SG平滑、中心化、Pareto尺度化、最大最小归一化、标准化10种预处理方法按照背景校正、散射校正、平滑和尺度化的顺序进行排列组合,得到120种预处理及其组合方法。最后对不同数据及相同数据的不同组分分别进行120种预处理,分析光谱信号特点及预处理后PLS建模的预测均方根误差值（RMSEP）。结果表明,相比观察光谱信号特点,根据光谱与预测组分的建模效果可以更为准确地选择最佳预处理方法。对于多数数据,采用合适的预处理方法可以提高建模效果;对于不同的数据集,因为其数据集信息和复杂性不同,所以其最佳预处理方法也不同;对于相同数据集,即使光谱相同,但不同组分的预处理方法也不相同。因此,不存在普适性的最佳预处理方法,最佳预处理方法除了与光谱有关,还与预测组分有关。通过对已有预处理方法按照预处理目的进行分类再排列组合是选择最佳预处理方法的一种有效途径。