基于波段选择改进的高光谱端元提取方法

为了解决传统N-FINDR算法降维时破坏像元光谱曲线的物理意义这个问题, 采用波段选择方法中的最佳指数法代替特征提取, 改进N-FINDR算法的降维方式; 利用模拟和真实高光谱数据进行实验, 分别用改进的N-FINDR算法与其它两种算法提取端元, 并用全约束最小二乘法解混。结果表明, 改进的N-FINDR算法的解混精度更高, 用时更少。用波段选择代替特征提取改进降维方式, 保留了光谱曲线的物理意义, 在N-FINDR算法中是可行的。     

联合空间信息的改进低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测

针对低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法忽略了图像的空间信息,导致检测精度低的问题,提出了一种联合空间信息的改进低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法。算法综合利用了高光谱图像的光谱信号与空间信号,并与图像自身的稀疏性相结合,对经典的基于低秩稀疏矩阵分解的目标检测算法进行改进,该算法以待测像元为中心构建一定大小的空间窗,计算中心像元与邻域内其他像元的空间相似度权值和光谱相似度权值,通过计算邻域内其他像元对中心像元的比例权值得到了中心像元的重构光谱值并作差得到两者的残差矩阵;最后基于低秩稀疏矩阵分解的高光谱异常目标检测算法得到图像的稀疏矩阵,将代表异常目标信息的稀疏矩阵和残差矩阵相加并求解矩阵行向量之间的欧式距离得到像元的异常度,设置阈值,得到检测结果。为验证所提算法的检测性能,采用了真实的高光谱数据进行仿真实验,并与现有算法进行对比,结果表明该算法能够得到更高的检测精度。     

基于背景纯化的改进协同表示的高光谱异常目标检测

针对协同表示的高光谱异常目标检测算法的异常点敏感问题,提出了一种基于背景纯化的改进协同表示的高光谱异常目标检测算法。利用扩展数学形态学的膨胀操作消除局部背景模型中可能存在的异常点,从而得到更为纯净的背景字典,能够有效地消除检测过程中异常点对检测效果的负面影响,从而提高检测精度。采用该算法对高光谱数据进行仿真实验,并与现有算法进行对比,结果表明该算法具有更好的检测效果。     

无人机激光无线能量传输及跟踪瞄准方法研究

本文介绍了无人机的特点与发展趋势,针对小型无人机能量供给不足的问题,阐述了激光无线能量传输的现状,在此基础上总结了无人机激光无线能量传输的系统结构,分析了无人机激光无线能量传输系统的效率及影响因素,并提出了一种基于协作目标的捕获跟踪瞄准方法。     

替代型LED双端直管灯的触电风险

介绍了替代型LED双端直管灯的结构特点,通过试验验证其存在的触电风险,并结合电气安全原理分析原因,提出增大产品的L/N回路阻抗的改进措施。     

一氧化碳/苯乙烯共聚催化体系的优化

用醋酸钯,１,１０－邻菲咯啉,对甲苯磺酸,对苯二醌和甲醇组成的催化体系进行了一氧化碳／苯乙烯共聚反应,成功地制得了一氧化碳和苯乙烯的线性交替共聚物－聚酮（ＳＴＣＯ０,在催化体系组成的筛选过程中,对人工神经网络的应用进行了探索性研究。首先,采用ＶｉｓｕａｌＣ＋＋１．５２编制了ＢＰ神经网络,利用正交实验结果对该神经网络进行了训练,训练误差小于５％。     

解高维广义对称正则长波方程的Fourier谱方法

１引言对称正则长波方程（ＳＲＬＷＥ）是正则化长波方程（ＲＬＷＥ）的一种对称叙述［１］用于描述弱非线性作用下空间变换的离子声波传播．［１］得到了方程组（１．１）的双曲正割平方孤立波解、四个不变量和数值结果、明显地,从（１．１）中消去ρ,得到一类正则长波方程（ＲＬＷＥ）代替（１．２）中第三项、第四项对ｔ的导数为对ｘ的导数,得到Ｂｏｕｓｓｉｎｅｓｑ方程．［２］对一类广义对称正则长波方程组提出了谱方法,证明了古典光滑解的存在性和唯一性,建立了近似解的收敛性和误差估计。［３］研究了高维对称正则长波方程整体…     

Gaussian软件在红外光谱学教学中的应用

探讨了Gaussian软件在红外光谱学教学中的具体应用,帮助学生在课堂上对分子的三维空间结构、振动光谱的理解、振动模式的指认与归属等方面有更加感性的认识,从而提高课堂趣味性,使得教学内容更为形象生动。     

金属线宽与间距渐变的片上螺旋电感设计规则研究

在分析片上螺旋电感的磁场分布及射频损耗机制的基础上,研究了电感的金属线宽及线圈间距的变化对电感性能的影响,在大量数值分析基础上提出了金属线宽与间距之和不变,而金属线宽与间距之比从外圈到内圈逐渐减小的渐变型片上螺旋电感,并得到了实验验证,多组样品的测试结果与数值分析结果相吻合,以2.4 GHz频段处为例,在高阻硅衬底上制备的5 nH渐变结构电感的品质因子Q为11,比具有相同外径和电感值的固定金属线宽及间距的传统电感高19.6%.