皮肤组织容积脉搏波400~1000 nm光谱特性仿真研究

根据皮肤组织解剖结构特性建立了六层层状模型,并给出了皮肤组织各层的特性参数;考虑了氧合血红蛋白和还原血红蛋白的吸收特性,依据皮肤组织各层的水、血、脂肪、血氧饱和度含量以及血管大小给出了皮肤组织各层的光谱吸收系数;对不同波长散射系数做了适当简化,给出了皮肤组织各层的光谱散射系数。利用蒙特卡罗方法仿真血管组织在收缩与舒张两种状态下, 400~1 000 nm波长光在皮肤组织多层模型中的传输过程,并通过统计大量光子的分布特性,获得了皮肤组织光谱反射系数,并利用模拟所得的两种状态下的反射系数计算得到了光谱容积脉搏波幅度。仿真结果表明,当入射光强一定时,绿光的容积脉搏波幅度优于红光和蓝光。通过计算不同波长光沿皮肤组织深度方向光能流率衰减为1/e时对应的皮肤组织深度,获得了皮肤组织光谱穿透深度。结果显示,血管舒张状态下蓝光和绿光的穿透深度较小,蓝光大部分只能达到表皮层,绿光能到达微循环层,红光可直达真皮层。考虑到光在皮肤组织中传播包含了一个从收缩到舒张的动态过程,基于此,根据穿透深度定义了脉搏波信号产生深度,利用血管舒张与收缩两种不同状态下的穿透深度计算得到了光谱产生深度。结果表明,不同波长光产生深度大于其穿透深度,蓝光产生深度较浅,且其受到的血液吸收调制较小,因而其获得的脉搏信号易受噪声干扰;红光的容积脉搏波产生深度较大,但是相比于绿光其受血液吸收调制较小,且绿光产生深度足够达到真皮血管层,因而红光容积脉搏波的幅度小于绿光。上述仿真结果明确了皮肤组织部分光谱特性,为皮肤组织多光谱容积脉搏波的精确获取及其他相关研究提供了一定的理论基础。     

湿度对水泥生料近红外光谱检测的影响及补偿方法

近红外光谱检测已被应用于水泥生料成分的快速检测,但现场环境中的湿度等因素会对光谱产生干扰,从而降低检测精度。为了提高检测精度,在实验分析湿度对水泥生料近红外光谱检测影响的基础上研究了补偿方法。在水泥厂选取了24份水泥生料样本,其中18份作为校正集,6份作为验证集;水泥生料中的有效成分为SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaCO3,各成分含量的标准值由X射线荧光光谱分析测出。首先,将校正集的18份样本每份重复装样测5次光谱,用得到的90个光谱建立模型Ⅰ;再每份样品制作5个湿度梯度样本,其获得过程为,先将样本放置在电加热平台上,用玻璃棒将样本摊平,180℃下加热30 min,再将样本放置在散热片上进行降温,待样品恢复室温后取出进行第一次光谱扫描,得到1个光谱,将测量后的样本放入搅拌器,使用装有去离子水的喷雾器对其喷雾两次,然后搅拌30 s混合均匀,测量混合后的样本得到下一个光谱,重复该过程,得到具有湿度梯度的5个光谱。所有样本均采用烘干法进行湿度测量,样本湿度变化区间在0.6%~2%以内。对每个湿度梯度的样本测量1次,用得到的这90个光谱建立模型Ⅱ。然后,将验证集的6份样本每份制作5个湿度梯度,获取方式与校正集相同,对每个湿度梯度的样本测量1次,得到30个光谱。所有光谱均采用多元散射校正预处理,拟合波段选择4000~5000 cm^-1,建模方法采用偏最小二乘法。比较同一份样本的5个湿度梯度,可以看到在5200 cm^-1处光谱差异最大,在其他位置也有肉眼可见的明显差异,因此,湿度变化对全波段光谱有明显的影响。最后,将这30个光谱输入模型Ⅰ与模型Ⅱ进行验证,并对比模型Ⅰ与模型Ⅱ的预测均方根误差RMSEP。模型Ⅱ中SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaCO3的预测均方根误差RMSEP比模型Ⅰ分别减小了25%,31.3%,33.3%和25%。实验结果表明,水泥生料样本湿度对近红外光谱模型的预测结果具有一定的影响,采用具有湿度梯度的样本进行建模可有效降低湿度对预测结果的影响。     

吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。     

基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究

以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。     

基于拉曼光谱鉴定黑色签字笔笔迹的种类与书写时间

黑色签字笔字迹种类与书写时间的鉴定一直是国内外法庭科学研究领域的热点问题。基于拉曼光谱法的分辨率高、稳定性好、效率高以及无损检测等优点,对收集的16种品牌或牌号的黑色签字笔字迹样本进行测试。完成同一品牌或牌号同一时间在不同存储条件(暗室和光照)与不同纸张本底(复印纸和笔记本)字迹样本的制备。将样本字迹剪裁,双面胶固定在载玻片上,放入储存箱内避光保存,间隔一段时间对样品进行测试,测试工作共持续1年,形成图谱数据库。在考察实验条件如测量点、激光功率及共焦类型等因素影响的基础上,筛选出最佳条件。在此条件基础上,检测黑色签字笔在不同书写时间、储存环境、纸张本底等条件下的字迹样本。实验结果表明:(1)存储条件(暗室和光照)、纸张本底(复印纸和笔记本)等不同条件下,同种黑色签字笔字迹的拉曼位移相同,重复性好,受水和纸张等本底的干扰较小。(2)根据拉曼位移的差异可将16种黑色签字笔分成5类。(3)以2#样本为例, 1 140 cm^-1处拉曼光谱特征峰,归属为酯类化合物的C-O伸缩振动ν(CO)。酯类化合物的含量随着时间延长而不断减少,因此随着书写时间越久远,特征峰的相对强度越大(8→1)。通过拟合后计算出相对面积数值I,样本书写时间越早,I值越大,反之I值越小。研究结果可用于快速、准确、无损判定黑色签字笔字迹的种类和推断其相对书写时间。     

秋千参数自激振动的数学模型与数值模拟

将秋千视为变长度单摆,基于归一化高斯函数构造了摆球相对摆杆的速度表达式.在此基础上建立了秋千的非线性动力学微分方程,并据此数学模型对秋千运动进行了数值模拟,得到了秋千的运动规律和功能转化的机制.     

高分辨率微型星载相机光学系统的设计及应用

为了克服太空环境的复杂性,满足航天工程的空间使用要求,研制一款2 500万像素宽光谱共焦成像的微型星载相机光学系统。该系统适应卫星发射和在轨道运行的恶劣环境,具有抗冲击震动、耐太空高温差强辐射,体积小,质量轻等优点。设计的系统可在450 nm～800 nm的谱段内清晰成像,焦距181 mm,入瞳口径45 mm,视场角10.4°,边缘相对照度0.81,轴上点MTF:0.57@55 lp/mm,0.33@110 lp/mm,畸变1.2%,镜头质量622 g,外形尺寸Φ58.3 mm×117 mm,抗辐照性能≥5 krad。通过温度适应性的模拟和优化,用户进行?30 ℃～+70 ℃光学镜头热真空试验,可正常工作。该系统已成功应用于天宫二号伴飞卫星相机中,获得的图像清晰稳定,为空间遥感实验观测发挥了重要的作用。     

空间外差光谱仪光谱降噪方法研究

空间外差光谱仪是一种新式的超高分辨率光谱仪,可用于大气监测、卫星遥感等领域。为了减少空间外差光谱信号中的噪声,提出基于提升小波变换结合中值滤波方法来实现信号的降噪。改进的提升小波变换融合了一种双因子的阈值函数、分层阈值选取。与小波变换的软、硬阈值对比发现,它能提取空间外差光谱,减小峰宽和保留重要的细节特征,降噪效果优于小波变换的软、硬阈值法。最后用信噪比和均方误差两项定量指标来衡量算法的效果。实验结果表明:该算法比软阈值法在处理氙灯和积分球时信噪比提高了24.6%和31%,均方误差减少了43.2%和51.5%;与硬阈值法相比信噪比提高了21.5%和30.6%,均方误差减少了40.2%和51.2%。因此,算法在空间外差光谱降噪方面具有可行性。     

红外光谱辐射亮度测量中温度均匀性和源尺寸效应的研究

在已有的紫外、可见和近红外波段的光谱辐射亮度国家基准的基础上,将光谱辐射亮度的测量范围向红外波段扩展,建立2 μm～14 μm红外光谱辐射亮度计量基准装置,可为遥感对地观测、气候变化、目标识别、材料发射率测量等领域的红外光谱辐射定标提供技术支撑。针对红外光谱辐射亮度测量中的温度均匀性和源尺寸效应进行研究,通过定制光阑或限制所用腔口位置实现了温度均匀性的提升;采用光学仿真、增加光阑和简化光路等方法进行了系统源尺寸效应的分析和抑制,有效地降低了源尺寸效应的不确定度。下一步将对系统的非线性效应等参数进行研究,并对整套系统的不确定度进行评估。     

用浓度调制光谱法测量水汽辉光放电中OH和H2O的布居数变化

本文使用波长为2.8 μm的分布式反馈激光器来测量水汽辉光放电产生的物种. 使用浓度调制光谱仅观察到OH自由基和瞬态H₂O分子的吸收光谱. 吸收峰的强度和方向随解调相位而变化,但是H₂O的一个吸收峰的方向始终与其它峰相反. OH和H₂O的不同光谱取向反映了能级中粒子数量的增加或减少. 如果在放电过程中可以检测到更多的瞬态物种,则可以更好地研究H₂O的激发、电离和分解动力学. 研究表明,浓度调制光谱的解调相位关系可以用来研究分子能级的布居数变化.