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一种基于FPGA的计算机层析重建的方法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出一种基于FPGA的计算机层析重建的方法,即借助FPGA的高速数据处理能力来提高计算机层析重建的速度.采用自顶向下的方法,将FPGA依据功能划分为几个模块,并详细论述了各个模块的设计方法和控制流程.FPGA模块的设计采用VHDL语言编程和内部已有的小模块相结合的方法来实现,并利用时钟信号对模块内部以及模块之间运算和数据流程进行控制.整个软件设计和综合模拟仿真在Quartus ||开发平台中完成,同时也给出了一些模块仿真的波形. 相似文献
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化石的研究可帮助科学家了解生物的演化进程,并帮助地质学家确定地层年代等地质信息,其中不同年代地层地质元素的变化是地质研究的热门课题。为研究不同年代地层地质元素的变化,搭建了一套微区LIBS实验系统,研究菊石化石中Ca元素的分布情况。采用非对称最小二乘法去除光谱数据的基线,并确定了最优的拟合参数。采用平均值归一化算法以减小光谱强度的相对标准偏差,多元线性回归算法计算模型的回归方程。首先,通过前期实验确定微区LIBS实验系统的最佳测试参数:激光波长为1 064 nm,激光脉冲频率为30 Hz,光谱仪采集延时为700 ns。其次,选取12块经过定量标定的天然岩石样品,从中随机抽取9块样品(闪长岩、闪长玢岩、辉长辉绿岩、粗玄岩、碱长粗面岩、角闪闪长岩、黑色浮岩、斑状角闪石花岗岩、玄武玻璃)作为测试集,其余3块样品(辉石闪长岩、辉石岩、斜长花岗岩)作为预测集。选取Ca Ⅱ 393.186 nm,Ca Ⅰ 422.856 nm,Ca Ⅰ 445.572 nm,Ca Ⅱ 559.031 nm,Ca Ⅰ 616.61 nm五个特征峰的谱线强度作为自变量,测试样品的实际Ca元素含量为因变量,利用多元线性回归算法建立Ca元素的定量分析模型,经预测集检验后得平均预测精度为92.9%。对表面经打磨的菊石化石进行5×5点阵扫描,得到一系列原子光谱数据。根据Ca元素的定量分析模型,计算后得到菊石化石Ca元素的横向分布图,其横向分辨率优于100 μm。作为纵向对比,选取每个测试点的第6,11和16组光谱数据进行处理,分别得到Ca元素的横向分布图。对比可以得到菊石化石Ca元素的纵向分布情况,结果表明菊石化石在平面和空间内均呈现不均匀分布的状态, 推测实验所选取的菊石化石在形成的过程中所处周围地层地质的元素及其含量是动态变化的。菊石化石不仅可以作为判定地层年代的证据,还可以通过对菊石化石的元素分布及含量的研究推测该化石所处地层的元素信息。研究工作对于浅海地层地质的演变、环境的变化具有一定指导意义。 相似文献
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文章以一个设计性实验课程设计为例,积极地融合现代信息技术,讨论如何结合现代信息技术的大学物理设计性及研究性实验课程,培养学生创新意识。 相似文献
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目前市场上的橄榄油品牌很多,质量参差不齐,亟需完善橄榄油的等级分类检测和特级初榨橄榄油的鉴别方法。可见吸收光谱光谱法可在不直接接触样品的情况下对样品进行无添加试剂的探测,因此为实现特级初榨橄榄油的鉴别,采用可见吸收光谱法对不同种类植物油进行了光谱测量。实验结果发现特级初榨橄榄油在500~780 nm波段内具有4个明显的吸收峰,而其他种类植物油在此波段内吸光度较弱或无吸收峰,且同种植物油不同品牌之间的光谱特征极其相似。采用相关系数比对不同种类植物油可见吸收光谱,分别计算了四个不同波长范围内植物油的可见吸收光谱的相关系数,实验发现不同波长范围内的植物油可见光谱相关系数差别较大。在520~700 nm范围内,特级初榨橄榄油间的光谱相关系数在0.999 6以上,特级初榨橄榄油与其他种类植物油的光谱相关系数均低于0.267 8,特级初榨橄榄油与其他等级橄榄油的光谱相关系数在0.194 6~0.835 8之间。研究结果表明可见吸收光谱相关系数法是一种快速非接触式鉴别特级初榨橄榄油的可行性方法。建立了一种特级初榨橄榄油快速鉴别方法,即可见吸收光谱相关系数法。该方法在特级初榨橄榄油的实际鉴别中具有一定的应用价值。 相似文献
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一种少投影光学层析新算法及其应用 总被引:13,自引:5,他引:8
研究少投影数情况下等离子体温度场重建问题。结合光学层析重建算法及等离子体光谱诊断中的谱线绝对强度法进行自由电弧等离子体温度场重建实验。理论上,详细讨论了一种基于最大熵准则及最优化原理的光学层析图像重建新算法。通过计算机数值模拟,考察了该算法对非对称温度场分布的重建效果。详细分析了投影噪声、投影方向数、场分布性质对重建精度的影响,并与代数迭代重建算法结果进行对比.结果表明,该算法以两个正交方向投影数据重建单峰余弦模拟场平均误差仅为0.3%,而代数迭代重建算法为3.81%;该算法以四个均匀角度间隔投影数据重建三峰随机高斯模拟场平均误差为1.77%,而代数迭代重建算法为2.02%。实验中,运用该算法结合谱线绝对强度法重建了自由电弧等离子体的温度分布。 相似文献
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LIBS是一项用于分析物质成分的有力手段,但是定量分析时存在结果不准确、重复性低等缺点。为了准确预测自然界中橄榄石的成分信息,通过按照自然界中的橄榄石的成分信息制作15组橄榄石样品,将其中的11组作为标准样品,另外4组作为测试样品进行LIBS定量分析。每个样本采50条LIBS光谱建立橄榄石的LIBS数据库。然后采用多元线性回归算法和反向传播算法对样本的50组数据进行分析,有效的降低了由于随机误差造成的测试结果的不准确。最终结果表明,使用激光诱导击穿光谱和反向传播算法对橄榄石中镁橄榄石与铁橄榄石含量进行检测,预测结果的决定系数为0.901,接近常规的多元线性回归算法得到的0.911,这说明反向传播算法对橄榄石含量的预测精度接近多元线性回归算法。同时使用反向传播算法得到的结果的均方根误差为28.64,优于后者的29.23,说明使用反向传播算法得到的结果分布更加集中。此外,通过分析关联矩阵中各数值的大小与各元素谱线的位置的对应关系,表明使用反向传播算法反演出来的关联矩阵F与之所代表的物理含义的相关性更高。说明反向传播运算不仅与传统的多元线性回归算法性能相当,而且在预测数据的一致性上表现得更好。此外使用反向传播算法可以直接对激光诱导击穿光谱得到的橄榄石全谱数据进行数据反演,而不需要经过光谱寻峰这一步骤,简化了数据分析流程,弥补了多元线性回归算法难以分析全谱数据的不足。 相似文献