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果汁热灭菌后需要进行冷却处理,在实际生产中冷却也经常因为过度而导致能源的浪费。本文分析了橙汁包装的耐热温度,利用FLUENT软件对橙汁超高温瞬时灭菌后的冷却工艺进行了模拟。针对热灭菌135℃,13s后果汁中心温度到达80℃时进行冷却,得出了不同温度时冷却的最理想时间条件:20℃(293K),9s;15℃(288K),8s;10℃(283K),8s;5℃(278K),7s;0℃(273K),7s。同时根据逆卡诺循环,计算了各种理想冷却工艺的能耗,根据能耗计算,得出了最优的冷却工艺为20℃(293K),9s。 相似文献
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高光谱图像海量数据给存储和传输带来极大困难,必须对其进行有效压缩。针对高光谱图像不同频谱波段间相关性不同的特点,提出一种基于波段分组的高光谱图像无损压缩算法。为了降低波段排序算法的计算量,根据相邻波段相关性大小预先进行分组,采用最佳后向排序算法对各组波段进行重新排序。在当前波段和参考波段中选取具有相同空间位置的邻域结构,在最小二乘准则下,利用邻域像素对当前预测像素进行最优谱间预测。参考波段和预测残差数据进行JPEG-LS压缩。对OMIS-I型高光谱图像进行实验的结果表明,与基于多波段预测算法相比,该算法可进一步降低压缩后的平均比特率。 相似文献
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基于内容的高光谱图像无损压缩 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于内容的高光谱图像无损压缩算法.采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,引入G-means算法对降维后的光谱矢量进行无监督分类.利用单调后向排序算法确定波段的预测顺序,并根据相邻波段的相关系数大小进行自适应波段分组.针对每一类地物,选取类内部分像素进行最优预测系数的训练,采用多波段线性预测的方案去除同类像素的谱间相关性,预测残差进行JPEG-LS无损压缩.对机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)与实用型模块化成像光谱仪(OMIS)获取的高光谱图像分别进行实验,并与未进行分类预测的算法比较.结果显示,提出的算法的平均压缩比分别提高约0.11和0.7,验证了该算法在无损压缩方面的有效性. 相似文献
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基于多波段预测的高光谱图像分布式无损压缩 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种基于分布式信源编码的高光谱图像无损压缩算法,用于星载高光谱数据的有效压缩.为充分利用高光谱图像较强的谱间相关性,引入多波段谱间线性预测方案获取当前编码块的预测值,有效降低了编码块的最大预测残差值.在此基础上,根据最大预测残差值确定编码块各像素所属陪集的索引,通过传输每个像素所属陪集的索引代替预测残差,实现高光谱图像压缩.对星载可见/红外成像光谱仪(AVIRIS)获取的高光谱图像进行实验,并与已有的典型算法进行比较,结果显示该算法能够取得较好的无损压缩效果,同时具有较低的编码复杂度,适用于星载高光谱图像的无损压缩. 相似文献
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在高光谱遥感图像中,地物的空间分布往往呈现两种特征:一是都有各自的主导区域;二是在地表空间上分布连续.利用这两种先验信息,分别引入了对丰度的正交约束与平滑约束,提出了一种基于丰度约束的非负矩阵分解算法.为进一步地提高算法的性能,另外还提出了一种新的算法停止准则及权重因子调整策略,以适应信噪比以及像元混合程度的变化.在仿真数据和实测数据上的实验结果表明,该算法不仅能很好地表征地物的分布特征,提高解混精度,而且在信噪比较低,无纯像元的条件下,仍然能得到较好的解混结果. 相似文献
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