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1.
钙钛矿材料的光电性能十分优异,可应用于光电器件,且钙钛矿中光生载流子的动力学行为可以决定光电器件的性能.本研究利用泵浦探测瞬态吸收光谱研究CsPbBr3量子点被激发后光生载流子的动力学行为,通过奇异值分解及全局拟合研究了CsPbBr3量子点被光激发后的瞬态吸收光谱.实验结果表明,激子间的耦合会导致CsPbBr3量子点的能带边沿发生红移,而Burstein-Moss效应会引起其能带边沿发生蓝移.结果同时揭示了CsPbBr3量子点中光生载流子的动力学过程,以及与之对应的指前相关因子光谱,其中,热载流子的弛豫时间约为0. 4 ps,10 ps和100 ps量级的衰减时间可归结为双激子以及带电激子的寿命,而纳秒量级的衰减时间可归结为激子的辐射复合.  相似文献   
2.
3.
谢维信  蒲莉娟  裴继红 《信号处理》2012,28(10):1351-1360
本文提出了一种新的基于值域空间中类零子空间分析(CNSA)的模式判别方法。CNSA方法首先获取全体训练样本的值域空间,然后在值域空间中定义了各个子类的类零子空间(CNS)及其正交补空间。类零子空间及其正交补空间上都含有有效判别信息。CNS上的类内距离为零,第i类的样本到其中心的相对距离远小于到其他类的中心的距离。在对值域空间和新的CNS的性质进行分析的基础上,构造到各个类的特征空间的投影矩阵。通过计算待测样本到各特征子空间的距离,CNSA算法不但能够对属于已知模式的样本作分类判决,还能发现新模式类。在太赫兹时域光谱数据集和COIL100数据库上,将提出的CNSA算法与相关算法进行了实验比较,实验结果验证了本文CNSA算法的优越性。  相似文献   
4.
Fisher线性判别分析(LDA)是模式识别中使用最广泛的线性分析方法之一.然而,实际应用中,样本数量相对于样本空间的维数而言是很少的,即样本在高维空间中呈稀疏分布.LDA采用基于欧式距离的度量方法将会使判别向量趋向于较大的类间距离.从而,可能融合距离较近的类.我们用超球面模型表示数据在高维空间中的结构信息,提出一种值域空间中的超球面判别分析方法(RHDA).RHDA方法将数据映射到其值域空间的单位超球面上;在值域空间超球面上计算各个子类的判别子空间;最后,计算测试样本与各个判别子空间中子类均值向量间的距离.RHDA将测试样本判别为第i类仅当测试样本与第i类的均值向量的距离最小.超球面判别分析采用单位超球面上数据的归一化向量来表示样本向量的结构信息,它主要针对于基于欧式距离的判别分析所引起的判别向量偏离问题.最后本文还提出了值域空间超球面核判别分析方法.超球面核判别分析方法为高维空间中对不同数据采用不同映射提供了可能.在不同数据库上的分类实验结果证实了RHDA相对于LDA及其相关推广算法的优良性.  相似文献   
5.
直方图模糊约束FCM聚为自适应多阈值图像分割   总被引:5,自引:0,他引:5  
裴继红  谢维信 《电子学报》1999,27(10):38-42
本文提出了一种新的有效的图像多阈值分割方法,该方法通过对模糊约束直方图目标函数的优化,获得一个最佳模糊约束C-划分,根据最大录属度原则进行图像多阈值化,文中对得以的模糊划分函数进行了分析,同时还讨论了直方图划分类数的自适应确定问题最给出了几个典型的实验,理论分析和实验表明了本文方法具有速度快、划分特性良好,鲁棒性绐的特点。  相似文献   
6.
聚类中心的初始化方法   总被引:19,自引:0,他引:19  
本文对用于聚类中心初始化的势函数的几个参数选择进行了讨论,给出了这些参数的两种形式,同时提出了一种新的使用密度函数法进行聚类中心初始化的方法,进行了一组对比实验,得到令人满意的结果。  相似文献   
7.
直方图模糊约束FCM聚类自适应多阈值图像分割   总被引:9,自引:0,他引:9  
裴继红  谢维信 《电子学报》1999,27(10):38-42
本文提出了一种新的有效的图像多阈值分割方法.该方法通过对模糊约束直方图目标函数的优化.获得一个最佳模糊约束C划分,根据最大隶属度原则进行图像多阈值化.文中对得到的模糊划分函数进行了分析,同时还讨论了直方图划分类数的自适应确定问题.最后给出了几个典型的实验.理论分析和实验表明了本文方法具有速度快、划分特性良好,鲁棒性强的特点  相似文献   
8.
势函数聚类自适应多阈值图像分割   总被引:23,自引:0,他引:23  
提出了一种新的有效的图像多阈分割方法,该方法通过构造图像的势直方图,利用势矣类进行自适应多阈值分割,由于其划分函数是上次势基函数,因此该方法可等效为势基函数对直方的最佳拟合,该方法是一种自动确定划分类数的非迭代方法,具有速度快,划分特性良好,鲁棒性强的优点,几个典型实验也证明了这一点。  相似文献   
9.
本文提出一种新的高效软聚类方法-截集模糊C-均值聚类。该方法将传统的硬聚类和经典的模糊聚类相统一,并进行了合理的推广而得出的一种有效的聚在方法,S2FCM聚类算法的思想更符合人的分类习惯,模拟实验表明,其总体性能优于FCM算示和HCM算法。  相似文献   
10.
本文提出了一种新的高效软聚类方法──截集模糊C-均值聚类(S2FCM).该方法将传统的硬聚类(HCM)和经典的模糊聚类(FCM)相统一,并进行了合理的推广而得出的一种有效的聚类方法,S2FCM聚类算法的思想更符合人的分类习惯,模拟实验表明,其总体性能优于FCM算法和HCM算法。  相似文献   
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