基于小波特征的小麦白粉病与条锈病的定量识别

小麦白粉病和条锈病是小麦常发病害中为害较重的两种病害,在我国小麦产区均有发生,但它们由不同病原引起,需要采取不同的防治措施。因此,快速、准确的获取小麦病害类型信息对于病害的防治具有重要的指导意义。遥感数据具有快速、准确的获取空间上连续信息的特点,提出一种基于实测冠层高光谱数据信息的小麦病害定量识别方法。通过对标准化光谱进行连续小波变换,分析350～1 300 nm范围内各波段及其连续小波特征与小麦白粉病和条锈病之间的相关性,以及在不同病害间的差异性,筛选出对不同病害敏感的光谱波段(SBs)和小波特征(WFs),然后采用Fisher判别分析法分别基于SBs,WFs以及结合SBs和WFs建立小麦白粉病、条锈病及正常小麦识别模型,分别采用未参与建模的55个地面调查数据和留一法进行验证。结果显示： (1)基于WFs模型的总体识别精度(分别为92.7%和90.4%)明显高于基于SBs模型的总体识别精度(分别为65.5%和61.5%);(2)SBs和WFs结合模型的总体识别精度(分别为94.6%和91.1%)略高于基于WFs模型的总体识别精度,在Fisher80-55模型中白粉病和正常样本的生产者精度提高了10%以上。(3)条锈病样本能在基于WFs和SBs & WFs的模型中准确判别出来,用户精度和生产者精度均达到100%。结果表明采用作物光谱信息能够准确的识别健康作物和不同类型的作物病害,为采用遥感影像进行大范围作物病害识别提供了理论基础,对于指导作物病害防治具有实际应用价值。     

高光谱技术融合图像信息的牛肉品种识别方法研究

高光谱图像包含了大量的光谱信息和图像信息,采用高光谱成像技术对牛肉品种进行识别。获取可见-近红外(400~1000 nm)光谱范围内的安格斯牛、利木赞牛、秦川牛、西门塔尔牛、荷斯坦奶牛五个品种共252个牛肉样本的高光谱图像。在ENVI软件中对高光谱图像进行阈值分割并构建掩膜图像,获取样本的感兴趣区域(ROI),并结合伪彩色图对牛肉样本的反射率指数进行可视化表达;采用Kennard-Stone(KS)法对样本集进行划分以提高模型的预测性能;对原始光谱采用卷积平滑(SG)、区域归一化(Area normalize)、基线校正(Baseline)、一阶导数(FD)、标准正态变量变换(SNV)及多元散射校正(MSC)等6种方法进行预处理;采用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长。然后利用颜色矩对不同牛肉样本的颜色特征进行提取;对原始光谱图像进行主成分分析,结合灰度共生矩阵(GLCM)算法,提取主要纹理特征。最后结合偏最小二乘判别(PLS-DA)算法建立牛肉样本基于特征波长、颜色特征以及纹理特征的识别模型。KS法将牛肉样本划分为校正集190个,预测集62个;将未经预处理的光谱数据与经过6种不用预处理的光谱数据进行建模分析,结果发现经FD法处理后的光谱数据所建模型的识别率最高;结合CARS法对经FD法预处理后的光谱数据进行特征波长提取,共提取出22个波长;利用颜色矩和GLCM算法分别提取出每个牛肉样本的9个颜色特征、48个纹理特征。将特征波长数据与颜色、纹理特征信息进行融合建模,结果表明,基于特征光谱+纹理特征的模型识别效果最佳,其校正集与预测集识别率分别为98.42%和93.55%,均高于特征光谱数据模型识别率,说明融合纹理特征后使样本分类信息的表达更加全面;融合颜色特征后模型的校正集识别率均有所增加,但预测集识别率稍逊,颜色特征虽携带了部分有效信息,但这些信息与牛肉样本的相关性不大。因此,寻找与牛肉样本相关性更大的颜色特征是提高模型识别率的重要途径之一。该研究结果为牛肉品种的快速无损识别提供了一定的参考。     

三维同步荧光光谱法快速辩别葵花籽油品质

利用三维同步荧光光谱法获取不同氧化状态下的葵花籽油荧光光谱数据,同时采集葵花籽油品质指标。运用平行因子法对三维同步荧光光谱矩阵进行降维处理,通过iPLS(interval partial least squares),BiPLS(backward interval partial least squares)和SiPLS(synergy interval partial least squares)模式识别方法进行数学建模。结果表明：波长差Δλ=50 nm时,样品同步荧光光谱具有显著差异,筛选用于数学建模初始数值。不同模式识别方法建模结果显示,iPLS,BiPLS和SiPLS法所得校正集模型和预测集模型的相关系数分别为0.908 3,0.961 2,0.954 5和0.872 3,0.925 2,0.852 5,交互验证均方根误差分别为0.050 3,0.033 1,0.035 9和0.073 3,0.054 1,0.065 5,比较发现采用BiPLS法建模效果最好。该研究将为葵花籽油品质快速辨别提供理论基础和技术支持,为其他食用油脂的快速检测提供方法指导。     

高能X射线双能成像法中的物质识别

研究了边界能量为1—10MeV的高能X射线成像系统中采用双能成像法识别物质问题. 通过研究其物理机理, 提出了一个近似线性的数学模型; 定义了物质识别灵敏度用于评价物质识别效果; 发现了双能X射线的最优能谱分布区间. 提出并验证了面向最优能谱分布区间的双能X射线能谱调制方法, 大大提高了物质识别灵敏度, 并较好解决了不易识别薄物质的问题. 建成了9MeV/6MeV交替双能成像实验样机, 获得了物质识别着色图像. 相关实验研究结果与理论研究符合得很好.     

酒香型光谱分析和模式识别计算分析

白酒是一个复杂的混合物体系,它含有大量的微量成分,这些微量成分直接决定了白酒的品质、口感和香型。为实现对白酒香型的快速鉴别,可采集不同香型白酒的红外光谱图,并将其作为模式分类方法的输入模式,建立白酒香型鉴别模型。首次全面系统地介绍了白酒香型模式识别算法,这些算法包括统计分类器(线性判别函数、二次判别函数、正则判别分析、K近邻算法)、原型学习算法(学习矢量量化)、支持向量机和AdaBoost算法。实验结果表明,基于红外光谱的白酒香型检测模式识别算法达到了很高的分类准确率、识别率和拒绝率,显示出了很好的性能。     

On positive definite quadratic forms in correlatedt variables

Summary In this paper we extend Ruben's [4] result for quadratic forms in normal variables. He represented the distribution function of the quadratic form in normal variables as an infinite mixture of chi-square distribution functions. In the central case, we show that the distribution function of a quadratic form int-variables can be represented as a mixture of beta distribution functions. In the noncentral case, the distribution function presented is an infinite series in beta distribution functions. An application to quadratic discrimination is given.     

基于物候特征的植物光谱识别方法研究

光谱分析对于植物识别特征与机理研究具有重要意义,长期以来在植被光谱的叶绿素吸收特征、水分吸收特征、红边效应、光谱波形参数提取、波形转换、以及植被叶面结构和化学组份对光谱的影响方面进行了大量研究,而在植物因季节变化引起的叶面结构、叶绿素、叶面积指数变化而产生的光谱变化研究较少。通过开展对不同生活型、叶面结构与大小、物候特征的11类植物季节生长过程的地物光谱观测,提取植物的归一化植被指数NDVI、包络线去除后的绿波段最大光谱吸收深度、红波段最大光谱吸收深度参数,对该参数时间过程曲线的均值、变幅、斜率进行分析,研究植物生长期和成熟期特征参数的植物光谱可分性研究。提出了植被光谱区分度的参数运算方法,利用该参数进行植被识别能力分析。结果表明：植物生长过程的光谱特征比成熟期的光谱特征更容易区分。在相同参数对比中,生长期植物区分度比成熟期区分度高出三个点。在植物生长过程中,总体上植被的季节变幅区分度>斜率区分度>均值区分度,而对于NDVI参数季节变化,植物季节斜率区分度最大。所以利用植物的季节NDVI斜率、绿波段最大光谱吸收深度的季节变幅、红波段最大光谱吸收深度的季节变幅进行植物的识别效果最佳。     

玉米亚正常籽粒生活力近红外光谱判别方法研究

应用近红外光谱分析技术,针对玉米诱导过程中产生的亚正常种子,发展亚正常种子的单籽粒生活力判别方法。该研究应用了一种基于Kolmogorov-Smirnov检验的方法(KS法)对近红外光谱进行特征提取,并比较了十种采用不同预处理数据和特征提取方法建立的模型的判别性能,每种模型试验了1134种参数组合,并对采用多种方法和参数组合建立的模型进行交叉验证。结果表明,采用矢量归一化预处理,KS法提取特征波长,并去除低信噪比区域的数据建立的模型判别效果最好。发芽籽粒和不发芽籽粒的平均正确识别率分别达到92.20%和84.86%。该方法将发芽籽粒的筛选准确率由随机筛选的不足40%提高至85%以上,可显著提高筛选效率。     

The role of pitch in the discrimination of voice quality

Pitch is an important attribute of a musical sound. With it the melody of a song is established. With it the beauty of a voice is showcased. But how does pitch affect the perception of voice? Is it used to help to distinguish among voices or does it merely exist in the background, affecting the fine details of a voice but not radically altering the voice? The purpose of this paper is to review some of the evidence on the role of pitch in the perception of voice quality; specifically for the discrimination of one voice quality from another. The objective of the discussion is to understand how pitch affects our perception of voice quality and its importance to the perception of musical sound.     

Linear optical implementation of optimal unambiguous discrimination among quantum states

In this paper, we present a linear optical scheme for optimal unambiguous discrimination among nonorthogonal quantum states in terms of the multiple-rail and polarization representation of a single photon. In our scheme, discriminated quantum states are expressed by using the spatial degree of freedom of a single photon while the polarization degree of freedom of the single photon is used to act as an auxiliary qubit. The optical components used in our scheme are only passive linear optical elements such as polarizing beam splitters, wave plates, polarizers, single photon detectors, and single photon source.