一个非协调膜元的高精度分析

本文讨论一个四自由度三角形非协调膜元的整体超收敛性，外推和亏量校正。     

基于FPGA+DSP系统的红外图像非均匀校正的实现

首先引述了红外探测器两点法进行图像非均匀校正的原理,给出了基于DSP+FPGA的图像处理系统硬件模块整体实现框图,以及其非均匀校正模块的硬件结构。然后对其非均匀校正模块硬件实现中的芯片选择,工作流程以及实现作了详细的阐述。最后给出了非均匀校正试验的结果。     

书籍扫描图像畸变参数自动计算方法的研究

为实现书籍扫描图像的畸变自动校正,提出用多项式来描述各像素的理论灰度g(zi)与页面上对应点到扫描仪工作平面距离zi二者之间的关系。为确立该多项式,在畸变参数已知条件下扫描一幅图像,根据已知畸变参数求出zi,即可按最小二乘法原理由各像素灰度的实际值求出多项式的各个系数。实验证明,采用4阶多项式已能满足一般要求,并求出了各系数。对任意扫描图像,自动计算畸变参数的方法为:首先利用扫描图像上页边空白处各像素的灰度,对畸变参数进行估计,并求出zi的估计值;然后代入所确立的多项式,可求得g(zi);通过调整各畸变参数的估计值,直到g(zi)与gi最为接近,即得最佳畸变参数。用于图像校正实验,获得了较好的校正效果,最大误差由不校正时的41%下降到了6.9%。这使得无需用户测量并输入有关畸变参数即可进行自动校正。     

响应矩阵分析方法在BEPC储存环上的应用

由于储存环中各种元件误差的存在, 机器的实际运行模式与设计模式有一定的偏差. 目前广泛开展的响应矩阵方法研究, 可以分析出磁铁元件以及束流位置测量元件的误差, 使束流基本参数得到校正. 介绍了用响应矩阵分析方法, 在BEPC储存环上进行的局部轨道校正的实验研究, 以及BEPC储存环束流参数校正的模拟研究.     

四阶微分方程三点边值问题的奇摄动

该文用Ｓｈａｕｄｅｒ不动点定理及微分不等式理论研究了一类非线性四阶常微分方程三点边值问题的存在性，并利用边界层校正法获得解及其二阶导数的高阶渐进展开式．     

平面物体在曲面状态下扫描仪图像的校正理论

平面物体在曲面状态下经扫描仪扫描后,其图像将发生复杂的畸变。提出将其分类为灰度畸变、投影畸变和成像畸变。通过理论分析,提出了在二元曲面模型下对投影畸变和成像畸变进行数字校正的方法,给出了对灰度畸变进行数字校正的实用方法。     

ARL 9800XP型X射线荧光光谱仪的故障及维修

介绍了一例ARL-9800X射线荧光光谱仪的故障及故障排除的措施。     

一种预测一校正式单点迭代方法

本以Newton迭代法(xn 1=xn-f(xn)/f'(xn)/f'(xn)，收敛阶为2)为基础，给出了一种新的实用的预测一校正式单点迭代方法（xn 1=xn-u(xn)f(xn) 1/2f(xn-u(xn))/f(xn)-1/2f(xn-u(xn))收敛阶为4），该方法不仅公式简洁，计算方便，计算量小，而且收敛阶高，收敛速度快。     

工业CT图像均匀性校正

在工业CT图像重建过程中,射束硬化使得图像出现“杯状”伪影,阵列探测器响应不一致使得图像出现环状伪影、带状伪影和点伪影,影响图像均匀性.本文分析了射束硬化的原理和探测器响应不一致的数学模型,并通过实验,对探测器响应进行多挡板定标得到校正系数表.利用查表插值的方法对投影数据进行均匀性校正,消除上述伪影.     

正交信号校正在正常成人血清1H NMR谱的代谢组分析中的滤噪作用评价

观察、比较正交信号校正(OSC)滤噪前后, 用不同的模式识别方法对正常成人血清代谢组¹H NMR谱进行分析的效果, 以探讨NMR代谢组学技术应用于临床研究和疾病早期诊断的可行性. 78例正常成人在采血前按常规要求禁食8 h, 记录血清一维600 MHz氢谱后, 分别采用主成分分析(PCA)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)以及簇类的独立软模式法(SIMCA)对氢谱进行模式识别分析. 结果表明: 虽然采血前并无其它诸如饮食、生活方式、生理周期等方面的严格限制, 采用OSC 滤噪后, PLS-DA能够完全区分不同性别的血清氢谱, 其判别能力优于PCA和SIMCA. 而且采用OSC滤噪与文献报道的未经OSC处理的PLS-DA法获得的与性别分类有关的主要NMR积分区段基本相同. 从OSC去除不同数目的隐变量后所致的PLS-DA模型的性能改变可见: OSC去除两个隐变量时, 前两个隐变量的特征值明显比后面的大; 剩余残差为20.82%, 即去除了79.18%的X变量中与反应变量Y不相关的系统变异. 此时PLS-DA计算所得的隐变量个数为1; 而不使用OSC或用OSC去除一个隐变量时, PLS-DA所得的隐变量个数分别为3和2. 作为PLS-DA模型质量的评价指标, R2X表示PLS-DA模型计算所获得的隐变量反映自变量X的变异的百分比, R2Y则表示隐变量反映因变量Y的变异的百分比, Q2 (cum)为交叉验证后PLS-DA模型所获隐变量能够预测X和Y变异的累计百分比. R2X在OSC去除两个隐变量时达到最低值, 表明此时PLS-DA计算模型包含的系统变异最少; R2Y与Q2 (cum)都达到80%以上并趋于稳定, 说明OSC去除两个隐变量时PLS-DA模型的质量优良. 显然, OSC可去除饮食、环境等因素的影响, 降低临床样本的不均一性, 这对于NMR代谢组学技术应用于临床研究至关重要. OSC滤噪去除的隐变量个数应根据剩余残差、去除隐变量的特征值大小、PLS-DA模型计算所得的隐变量个数和反映模型质量的相关指标加以判断.