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紫外可见偏振成像光谱仪中沃拉斯顿棱镜的色散效应会导致探测器同一空间通道的中心坐标发生偏移,影响目标信号探测精度。根据偏振解调算法,利用沃拉斯顿棱镜出射的两正交分量调制光谱(S光和P光)实现偏振信息解调时,还需要完成光谱匹配。针对这一问题,提出了一种光谱定标与匹配方法。首先利用平行光源标定了仪器视场角与空间维像元的对应关系,提取出各空间通道对应的像元坐标集合并确定了视场定标方程;在同一空间通道内,通过低压汞灯标准光源对波长与像元的对应关系进行标定,得出光谱定标方程;利用视场定标和光谱定标结果完成正交分量光谱的匹配;最后利用太阳光谱中Fraunhofer线的特征波长对定标结果进行了检验。结果表明:紫外可见偏振成像光谱仪正交分量的光谱吸收峰位具有较好的一致性,定标值和标准值的偏差在0.1 nm以内,这验证了定标结果的准确性。 相似文献
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近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。 相似文献
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静止轨道卫星差分吸收光谱仪采用摆扫成像方式对大气进行探测,针对其工作时CCD成像系统信噪比大于1 000、高速探测模式下探测周期小于10min、高分辨率模式下探测周期小于1h的要求,进行CCD成像系统设计.选取CCD47-20作为探测器,设计成像电路实现光谱图像信号的采集和上传.分析了帧叠加和像元合并对时间、空间分辨率的影响.结合帧转移CCD的特点设计了每个位置最后一帧读出时摆镜转动的成像方式,并合理设置了帧叠加数和像元合并数,达到优化成像周期的目的.1s曝光时间条件下,该CCD成像系统的高速、高分辨率模式探测周期分别为515s和3 315s,图像信噪比均大于1 000,污染物观测实验中未出现失帧或重复的现象.该CCD成像系统方案满足静止轨道星载差分吸收光谱仪的探测需求,为静止轨道环境监测仪器设计提供参考. 相似文献
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对石英音叉增强型光声光谱(QEPAS)系统中常用的石英音叉进行了有限元模态计算,获得石英音叉前6阶振型与模态频率,认知了第4阶对称摆动振型为有效振动,利用单因素法分析了石英音叉的音臂长度l1、音臂宽度w1、音臂厚度t、音臂切角θ、音臂圆孔直径d及音臂圆孔高度h对低阶有效共振频率(Fre)的影响,敏感度依次为: l1> w1>d>θ>t>h,考虑实际设计情形,筛选出了l1,w1,d与h四个石英音叉设计变量,采用Box-Behnken实验设计方案与RSM(response surface methodology)方法,以Fre为函数目标,建立l1,w1,d与h的二次回归响应面模型,得到了参数之间的交互作用,利用Design-Expert软件对响应面模型进行设计参数反求,结果表明,在15 000 Hz≤Fre≤25 000 Hz计算区域内误差较小,基本满足QEPAS系统的计算需求,所提出的研究与设计方法具有一定通用性,可为QEPAS系统中石英音叉结构参数设计提供参考。 相似文献