子孔径拼接检测非球面的初步研究

使用子孔径拼接技术可以无需补偿器、大口径的辅助镜、全息图等辅助元件实现对大口径、大偏离量、高陡度非球面甚至离轴非球面的检验,而且可以同时获得中高频的相位信息,大大地提高了测量精度,降低了成本。在总结了常用检测非球面方法优缺点的基础上提出了利用圆形子孔径、环形子孔径检测非球面的基本原理,并对其步骤的实现、数学模型的建立和拼接算法的开发进行了分析和研究。结果表明,子孔径拼接检测技术可以作为补偿检验以外的另一种定量测试非球面的手段,可以和其它检测方法相互验证,从而确保检测的准确性和可靠性。     

基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法

根据递推最小二乘和图像配准原理,提出了基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法(简称ILS算法),有效降低算法的时间和空间复杂度,使噪音图像的校正处理能够实时完成.ILS算法具有噪音参量估计准确度高、收敛速度快和计算复杂度低等优点.给出了算法的推导并用仿真数据对算法的有效性进行验证.     

三维空间二阶精度流体体积界面重构方法

给出三维空间网格模板含81个单元的最小二乘流体体积界面重构方法,并和Youngs方法及网格模板含125个单元的最小二乘流体体积界面重构方法进行比较.静态和动态的测试例子均表明:该方法能精确重构任意方向的平面界面,对C²光滑曲面它能达到二阶收敛精度.和网格模板含125个单元的最小二乘流体体积界面重构方法相比,在达到同样网格精度的条件下,减少了计算量,节省了计算时间,提高了计算效率.     

太赫兹逆合成孔径雷达相位误差分析和补偿方法

通过对太赫兹逆合成孔径雷达(THz-ISAR)成像原理进行分析,构造目标回波距离维相位误差的多项式表示形式,提出了基于启发式最小熵搜索的二次相位误差校正方法和基于距离维自聚焦的三次及三次以上相位误差校正方法,校正了THz-ISAR回波信号距离维的相位误差,进而消除THz-ISAR一维距离像和二维成像结果中的散焦和展宽现象。理论分析和仿真实验结果都表明该方法能够有效补偿目标回波距离维相位误差,提高一维距离像和二维成像的聚焦效果。     

基于最小电压法的超声换能器谐振频率自动跟踪*

首先分析了最大电流法跟踪超声换能器谐振频率的原理及应用范围。研究了基于由串联电感和并联电容匹配电路下,不同频率时换能器两端电压电流的变化规律。研究表明在串联电感和并联电容匹配电路下发生谐振时,换能器两端的电压最小而电流并非最大。由此形成了采用最小电压法跟踪谐振频率的自动跟踪策略,并给出了该方法的具体实施步骤。论文研究结果为换能器谐振频率的自动跟踪方法提供了新的选择。     

二维相关近红外谱结合NPLS-DA判别掺杂牛奶的研究

将二维相关近红外谱与多维偏最小二乘判别分析方法结合起来,建立了掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型.分别配置掺杂尿素牛奶(1～20 g/L)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～3 g/L)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱.在量化二维相关近红外同步谱的基础上,采用多维偏最小二乘判别分析法分别建立了掺杂尿素、掺杂三聚氰胺及两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型对未知样品进行判别,其判别正确率分别为95％、90％和92.5％,并与偏最小二乘判别和隐变量正交投影判别建模方法进行了比较.结果表明:多维偏最小二乘判别分析法具有更强的预测能力可推广到其它食品的掺杂检测中.     

哈密瓜坚实度的高光谱无损检测技术

提出利用高光谱对哈密瓜坚实度进行检测的方法,对比分析了不同波段范围、不同预处理法、不同光程校正法和不同定量校正算法对哈密瓜坚实度预测模型准确度的影响.实验结果表明,在500～820 nm波段光谱区域,采用偏最小二乘法对经过标准正则变换校正的一阶微分处理的光谱建模效果较优,其校正集相关系数为0.873,校正均方根误差为4.18N,预测集相关系数为0.646,预测均方根误差为6.40N.研究表明,应用高光谱对哈密瓜坚实度的无损检测研究具有可行性.     

基于LED的标准太阳光谱灯拟合算法

在测量领域中需要使具有高稳定性及良好光谱匹配性的人工模拟太阳光谱标准灯.本文提出一种基于多种不同峰值波长LED光源的方法来准确模拟AM1.5的光谱分布.以最小二乘法和高斯分布数学模型为基础,在理论上实现了非均匀间隔峰值波长的光谱拟合,从而指导LED的种类选择及其所需的驱动电流值,并通过实验论证其可行性.结果表明:在300～1100 nm的范围内,使用较少LED种类的情况下,此方法光谱失配误差小于±2.76％.此算法可精确地分辨标准太阳光谱AM1.5的吸收谷,且应用于AM0的拟合时获得小于±1.67％的光谱失配度.在工程实践中,该算法对快速、准确获得标准太阳光谱灯具有良好的指导意义.     

拉曼光谱结合偏最小二乘法测定血清胆固醇含量

以日常体检用血清样品为分析对象,采集了其拉曼光谱,波数范围为250～2 400cm-1,并对信号进行归属,与临床传统生化法测定得到的胆固醇含量对比,结合偏最小二乘法建立了血清胆固醇拉曼光谱定量模型(n=73)。结果表明,拉曼光谱能够表征血清中主要化学基团的信息。所建立的血清胆固醇定量校正模型的相关系数R为0.909 6,交叉验证校正标准差(RMSECV)为0.24;检验集(n=17)预测标准差(RMSEP)为0.69,相关系数r为0.926 2。证明了应用拉曼光谱技术结合偏最小二乘法建立血清胆固醇定量模型,用于未知血清样品胆固醇含量无损快速检测是可行的。     

应用波段深度分析和偏最小二乘回归的冬小麦生物量高光谱估算

当作物生物量较大时,现有植被指数由于受饱和问题限制,不能较好的估算作物生物量。针对此问题,尝试将波段深度分析与偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)结合,提高对大田冬小麦生物量的估算精度,并将两者结合建立的模型与应用代表性植被指数建立的模型进行生物量估算精度比较。波段深度分析主要对冬小麦冠层光谱550～750nm范围进行,采用波段深度、波段深度比(band depth ratio,BDR)、归一化波段深度指数和归一化面积波段深度对波段深度信息进行表征。在建立的模型中,波段深度分析和PLSR结合的估算精度比应用植被指数模型的精度高,其中BDR与PLSR结合的估算精度最高(R2=0.792,RMSE=0.164kg.m-2)。研究结果表明波段深度分析与PLSR结合能较好的克服生物量较大时存在的饱和问题,提高冬小麦生物量的估算精度。