“传感技术与测控电路”实验教学改革

本文从目前学生普遍缺少动手能力的现状出发,对实践教学课程设计环节进行了教学改革研究。根据不同学生的学习要求,将＂传感器技术与测控电路＂实验课程结合起来,并设定不同的设计任务,从而保证能通过实验教学最大程度的提高学生们的认知与动手能力。     

“传感技术”课程设计改革探索

课程设计是实践性教学环节之一,其目的是培养学生理论联系实际的能力和创新能力。我们将＂传感技术＂和＂测控电路＂的内容结合起来开设一门综合性课程设计,学生不仅完成传感器及其测量电路的理论设计,还完成传感器的装配、调试,以及电路板的设计、安装和调试。两轮的教学实践证明了改革后＂传感技术＂课程设计很大程度上提高了学生的创新能力和实践能力。     

测控专业“数字图像处理”课程体系优化研究

本文从测控专业角度出发阐述了"数字图像处理"课程的特点和进行教学改革的必要性.结合专业培养方向及学生实际情况,探讨了课程体系优化的有效途径,提出从理论授课内容、授课方式、教材建设、实验教学及考核方法等方面提高教学质量的方法,对于提高学生学习兴趣、加强工程实践应用能力以及培养信息技术时代的创新型人才具有重要意义.     

An abundance estimation algorithm based on orthogonal bases for hyperspectral image

An abundance estimation algorithm based on orthogonal bases is proposed to address the problem of high computational complexity faced by most abundance estimation algorithms that are based on a linear spectral mixing model (LSMM) and need to perform determinant operations and matrix inversion operations. The proposed algorithm uses the Gram-Schmidt method to calculate the endmember vector set to obtain the corresponding orthogonal basis set and solve the unmixing equations to obtain the eigenvector of each endmember. The spectral vector to be decomposed is projected onto the eigenvector to obtain projection vector, and the ratio between the length of the projection vector and the length of the orthogonal basis corresponding endmember is calculated to obtain an abundance estimation of the endmember. After a comparative analysis of different algorithms, it is concluded that the proposed algorithm only needs to perform vector inner product operations, thereby significantly reducing the computational complexity. The effectiveness of the algorithm was verified by experiments using simulation data and actual image data.     

电子产品可靠性预计方法的研究

介绍了几种可靠性预计的方法,指出了可靠性预计的发展趋势。     

小功率半导体激光器的驱动方法设计

在光散射测量系统中,半导体激光器(LD)的工作稳定性直接影响检验结果。为了得到稳定的光功率输出,设计了包含自动温度控制与自动电流控制的LD驱动系统。应用0.5 mA恒流源对PT100温度传感器供电,将LD工作温度转化为电压信号,经前置放大电路与电压比较电路处理后,通过PI控制半导体制冷实现恒温控制系统;根据闭环负反馈原理设计自动电流控制系统以及相应的辅助电路,能为LD提供稳定的、连续可调的驱动电流。经实验表明,系统在驱动额定功率为20 mW下工作时,可保证激光器输出功率稳定性优于0.2%。     

直接正交校正用于牛奶成分近红外光谱分析

介绍采用近红外光谱分析方法快速检测牛奶主要成分含量的测量原理,探讨研究直接正交(DO)校正的基本方法.利用牛奶成分近红外光谱测量系统分别采集牛奶样品和葡萄糖白蛋白两成分溶液样品的近红外光谱,采用DO法进行光谱数据预处理,并采用偏最小二乘(PLS)法分别建立其相应的数学模型.实验及数据处理结果表明:经DO法预处理后,滤除了原始光谱中的部分噪声信息,但保留了原始光谱中的主要信息.PLS校正模型采纳的最佳因子数随着DO因子的依次滤除相应减少.牛奶中脂肪和蛋白质校正模型在原始光谱分别被滤除3和4个主成分时达到性能最佳,校正标准偏差SEC分别为0.3204和0.2727,预测标准偏差SEP为0.7316和0.4460,两成分溶液样品中白蛋白和葡萄糖校正模型在原始光谱被滤除1个因子时达到性能最佳.校正标准偏差SEC分别为0.2513和0.2780,预测标准偏差SEP为0.5169和0.7870,单位(g/dL),与DO法预处理之前的PLS模型相比,预测标准偏差相应降低,采纳的主成分数减少,模型得到简化.     

牛奶成份检测仪光强检测电路设计

介绍牛奶成份检测仪应用激光散透比法检测牛奶的成份,利用半导体激光器照射牛奶试样,分别在散射光和透射光方向检测光强值,由于激光透过牛奶试样后的光信号非常微弱,使得精确检测光强信号比较困难。介绍一种牛奶成份检测仪光强检测电路的设计方案,该电路具有精密、简洁、可靠性高等特点。     

紫外-可见光谱法定量检测牛奶菌群总数的研究

针对平板计数、ATP生物发光等传统牛奶菌群总数检测方法耗时长,现有光谱技术操作复杂等问题,将紫外-可见光谱法结合化学计量学应用于牛奶中菌群总数的定量分析,并采用优化的偏最小二乘法建立牛奶菌群总数的定量模型。以等时间段(0,2,4,…,20 h)32℃恒温下培养的牛奶为研究对象,探究光谱与牛奶菌群总数之间的定量关系。采用连续投影算法选出19个特征波数;再利用偏最小二乘模型建立基于特征波与菌群总数的模型关系;优化后的模型具有更高的相关系数(Rp优=0.978,Rp原=0.968)和更小的均方根误差(RMSE优=0.265,RMSE原=0.324)。该研究采用紫外-可见光谱检测细菌总数的方法为快速检测牛奶菌群数量提供了新思路。