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152.
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本文证明了,只要测量了脉冲光强的二阶相关函数G~(2)(τ)和单延迟的三阶相关函数G~(3)(τ),便可以恢复超短激光脉冲的强度波形。并提出一种恢复脉冲波形的计算方法,编制了计算机程序,对实验数据作了处理,证实这种计算方法是可行的。在此基础上建议一种通过相关测量确定超短激光脉冲波形的新型仪器。 相似文献
154.
在乳腺X线图像肿块检测中存在较高的假阳性率,通过基于内容的肿块检索,将待判定肿块与已确诊肿块进行相似性分析,可有效降低假阳性率.本文提出了一种结合可区分锚点图哈希和线性近邻传递的乳腺图像肿块检索方法.针对传统锚点图哈希在相似度定义中没有考虑病理相关性的问题,引入病理类别至锚点图哈希图像相似度计算,提出了可区分锚点图哈希以重新表示图像.利用线性近邻传递作为相关反馈技术,基于图像底层特征表达与图像高层语义间的学习机制,实现交互式肿块图像检索.采用北京大学人民医院乳腺中心提供的临床图像作为实验数据,实验结果表明,引入病理类别的可区分锚点图哈希图像表达在肿块相似性分析上优于传统锚点图哈希.相比于现有方法,本文提出的方法在肿块检索性能上得到明显提高. 相似文献
155.
竞争性自适应重加权算法和相关系数法提取特征波长检测番茄叶片真菌病害 总被引:1,自引:0,他引:1
基于竞争性自适应重加权算法(CARS)和相关系数法(CA)特征波长选择方法,提出了利用可见-近红外高光谱成像技术检测番茄叶片灰霉病的方法。首先获取380~1 023 nm波段范围内80个染病和80个健康番茄叶片的高光谱图像,然后提取染病和健康叶片感兴趣区域(ROI)的光谱反射率值,作为番茄叶片灰霉病鉴别模型的输入来建立支持向量机(SVM)鉴别模型,训练集和验证集的鉴别率都是100%。研究进一步通过CARS和CA提取特征波长,分别得到5个(554, 694, 696, 738和880 nm)和4个(527, 555, 571和633 nm)特征波长,然后分别建立CARS-SVM和CA-SVM鉴别模型。结果显示,CARS-SVM模型中训练集和验证集的鉴别率都是100%,CA-SVM模型中训练集和验证集的鉴别率分别是91.59%和92.45%。以上结果说明了从可见-近红外高光谱图像中提取的光谱反射率值用于检测番茄叶片的灰霉病是可行的。 相似文献
156.
在光子相关光谱(PCS)颗粒测量技术中非线性累积反演方法是一种重要的算法。采用无约束非线性优化算法对反演过程中相关曲线的拟合问题进行了分析和研究, 实现了从任意初始值开始获取最优非线性拟合解, 并给出了算法的实现步骤。采用此方法对50 nm, 100 nm, 200 nm和500 nm的标准聚苯乙烯乳胶颗粒的实测光强自相关函数数据进行了拟合, 并反演了颗粒粒径, 与其他曲线拟合算法相比, 本算法不但对初始值的依赖性小, 而且得到的颗粒粒径更接近乳胶颗粒的标称直径, 测量误差更小。 相似文献
157.
采用Davidson修正的内收缩多参考组态相互作用方法及Dunning等的相关一致基aug-cc-pV6Z计算了B2分子X3∑g-和A3Πu电子态的势能曲线.利用总能量外推公式,将两个电子态的总能量分别外推至完全基组极限.对势能曲线进行核价相关修正及相对论修正计算,得到了同时考虑两种效应修正的外推势能曲线.通过同位素质量识别,得到了主要的同位素分子11B11B和10B11B的X3Σg-和A3Ⅱu电子态的光谱常数Te,Re,ωe,ωexe,ωeye,Be,βe和γe.求解双原子分子核运动的径向Schr(o|¨)dinger方程,找到了无转动的同位素分子11B2(X3Σg-,A3Πu)和10B11B(X3∑g-,A3Πu)的全部振动态.针对每一同位素分子的每一振动态,分别计算了其振动能级和惯性转动常数等分子常数,它们均与已有的实验结果较为一致.其中,10B11B(AΠu)分子的光谱常数和分子常数属首次报道. 相似文献
158.
针对拖曳线列阵声呐平台噪声构成近场强干扰影响声呐弱目标探测的问题,利用近场平台噪声的多途传播特性,将匹配场定位技术和平面波目标方位估计技术结合,使用平台噪声到达接收阵的拷贝向量以及平面波方向向量共同设计平台噪声零响应约束空域矩阵滤波器,实现了平台噪声抑制.推导得出滤波器设计最优化问题的最优解,利用广义奇异值分解简化最优解表达式,并给出滤波器对平面波方向向量整体响应误差以及对平台噪声拷贝向量响应。利用平台噪声拷贝向量与远场平面波方向向量相关性,解释了平台噪声构成强干扰的原因,以及滤波后存在探测盲区的原因。由仿真可知,空域矩阵滤波处理可获得更小的探测盲区,同时获得盲区外更高的探测能力. 相似文献
159.
针对最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)方法在起伏非相关噪声环境下多目标分辨性能严重下降的问题,提出一种非均匀对角减载MVDR (Inhomogeneous Diagonal Unloading MVDR,IDU-MVDR)方法。该方法首先对协方差矩阵进行非均匀对角减载,然后实施MVDR方法。各阵元上的对角减载量通过求解半正定优化问题获得,优化问题中最大化减载量之和,但约束减载后协方差矩阵的最小特征值是一个较小的正值。数值仿真表明,IDUMVDR方法可通过非均匀对角减载消除大部分非相关噪声,但保留小部分噪声分量.因此IDU-MVDR方法较MVDR方法分辨力更高,空间谱中背景级更低、弱目标谱峰更加明显,并且具备一定的稳健性.海上实验结果与数值仿真相一致,验证了IDU-MVDR方法的有效性. 相似文献
160.