太赫兹时域光谱技术在涂层检测中的研究进展

涂层结构具有美观、隔热和耐腐蚀等优点,被广泛应用于航空航天、汽车船舶制造和制药等领域。但在涂层制备和服役过程中会不可避免地出现气泡和裂纹等缺陷,且涂层厚度和均匀性会直接影响涂层寿命,因此对涂层结构的检测显得十分重要。与常规无损检测技术相比,太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术非接触性好、抗干扰性强,适用于涂层结构快速无损检测。首先,简要地介绍了太赫兹波、太赫兹时域光谱技术和典型的太赫兹时域光谱系统;然后,详细地阐述了太赫兹时域光谱技术在光学参量、厚度和微结构检测方面的国内外研究进展,特别是太赫兹波在汽车船舶、航空航天和生物制药方向的厚度检测与成像;最后,分析了涂层结构无损检测的现状,对现有的太赫兹波检测涂层存在的问题进行了总结,并对其未来的发展进行了讨论和展望。     

基于小波变换的太赫兹图像识别

太赫兹（THz）波对很多物质都有成像功能,可以侦测物质的化学性质,进行物质的识别。其成像技术在反恐、医学成像、无损探伤等方面显示出了巨大的应用前景。采用小波变换和图像的灰度直方图匹配技术对葵花籽的太赫兹信号数据进行分析实验,提出了一种识别被测物质的方法,在此方面进行了探索尝试,结果表明此方法可以对葵花籽仁、葵花籽皮和其他区域的太赫兹信号数据进行准确地分类,实现利用计算机自动识别物质的功能,这将有利于进一步进行太赫兹技术在物质鉴别方面的应用研究。     

太赫兹辐射的包裹危险品检测识别系统设计

太赫兹(Tera Hertz,THz)技术是新兴科学产业之一,与X射线的作用相似,但其辐射能量小,可以对非金属物品进行成像,且对目标物体特别是人体没有伤害,在安检等领域有广阔的发展空间.在物流行业蓬勃发展的今天,数以千万计的快递包裹带来的不仅是经济效益,还有巨大的安全隐患,对包裹中的危险物品,如刀具、枪支、可燃油等的自动检测已成为迫切需求.基于此,利用THz辐射,实现了基于卷积神经网络(CNN)的包裹危险品检测识别系统,能够对THz成像中的危险物品进行位置检测并给出类别分析.系统还提供了历史识别图像查看和本地视频模拟识别的功能,用户能够进一步对图像进行查看分析.经过测试,提出的模型在测试集图像上达到了92.17％的平均分类准确率与93.36％的检测召回率,具有较高的实用价值.     

基于太赫兹时域光谱技术的煤岩界面识别

为了研究基于太赫兹时域光谱的煤岩界面识别可行性,首先应用太赫兹时域光谱技术,以气煤和砂岩粉末压片作为实验样本进行了相关实验,得到了太赫兹脉冲穿过不同样本时所产生的时间延迟和衰减幅度。然后采用Hilbert-Huang变换对煤岩样的太赫兹光谱进行了时频域分析,并与由传统快速傅里叶变换方法获得的样品频谱进行了对比,结果表明,在时频域内太赫兹光谱信号具有更高的分辨率,可以更好、更直观地分析太赫兹脉冲在任意时刻的频率、能量成分,研究任意频率在不同时刻对吸收谱线的作用。最后介绍了基于太赫兹时域光谱技术的煤岩界面识别过程,通过实验验证了采用Hilbert谱和边际谱提取出的光谱特征值可以很好地区分煤岩介质。     

融合多尺度注意力的太赫兹图像目标检测研究

基于太赫兹技术的安检设备具有独特的无损伤检测特性,在安防领域具有良好的发展前景.太赫兹图像分辨率低,特征信息有限,且高亮区域多,目标与背景亮度相近,为太赫兹图像中的目标检测带来了一定的困难.针对此,本文提出一种融合多尺度注意力的目标检测框架MSAD-SSD,在SSD算法的基础上,采用ResNet101作为特征提取网络,...     

基于EMD-R/S分析的太赫兹光谱降噪

针对太赫兹时域光谱系统由于延时线的重合抖动、采样抖动等产生的噪声,提出使用经验模态分解-R/S分析方法对太赫兹光谱信号进行降噪.采集太赫兹时域光谱系统的时域信号,根据EMD算法将信号分解成本征模态函数(IMF);使用R/S分析法分别计算各个IMF的Hurst指数.根据设定的阈值判断是否各个IMF是否存在均值回复的情况....     

改进Faster R-CNN方法的太赫兹图像小尺度物体检测

随着世界性反恐举措的加强，隐匿在人体衣物、箱包中的小尺度危险物体如手枪、管制刀具等的检测越发重要.本文首先将非局部均值滤波方法和边缘增强方法结合，用以增强太赫兹人体安检图像质量.然后基于Faster R-CNN方法，提出了一种Double-RPN方法，该方法解决了主网络(以VGG16为例)在进行特征提取时，深层卷积池化操作引发信息流失从而导致小尺度物体检测准确率下降的问题.最后针对Double-RPN方法提出自适应损失函数，用以增强对困难样本的训练，并在主网络一致的前提下对该自适应损失函数进行消融实验分析.实验结果表明，本文提出的改进方法在手机和刀两类小尺度物体上较未改进之前检测准确率分别提升7.5%、4.7%,平均检测准确率提升4.06%.     

太赫兹波段超材料在核酸恒温指数扩增检测上的应用

超材料对电磁场具有介电环境敏感和局域电场增强等奇特的电磁特性,近年来广泛用于无标记生物检测。文中设计并制作了一种金属开口谐振环阵列结构的超材料,在太赫兹波段下分别检测核酸恒温指数扩增前后反应体系,在氮气干燥环境下,扩增反应前后的频率偏移量分别为Δf1=（54±3）GHz、Δf2=（60±5）GHz。实验结果显示金属开口谐振环阵列结构的超材料可以作为一种生物传感器快速无标记检测核酸扩增前后的变化。     

基于MEMS技术的新型太赫兹混频器设计与制作

混频器是太赫兹器件中传输信号的基本元件,具有重要的研究价值。介绍了一种以MEMS工艺为基础的新型的太赫兹混频器设计和加工工艺。该太赫兹混频器采用具有高介电常数SU-8光刻胶作为介质层,然后在SU-8胶介质层上进行光刻、电镀微带线,实现了采用正负胶结合的牺牲层工艺加工制作出了太赫兹混频器。     

基于EMD的反射式太赫兹光谱信号分解与处理

针对反射式太赫兹时域光谱系统所测时域信号存在反射峰、频谱出现振荡、频域信噪比低等问题,提出基于经验模态分解处理太赫兹时域反射峰的方法,同时消除频域振荡的影响。通过获取本征模函数并代替反射峰,增加时域信号有效长度、提高太赫兹频域分辨率,消除频域振荡影响。古代壁画样本的太赫兹反射谱实验结果表明,该方法能自适应地处理反射峰,对太赫兹时域信号修复效果良好,频域振荡抑制效果良好。     

基于小波域多元非线性回归的鲁棒性数字水印算法

提出一种基于小波域多元非线性回归分析的鲁棒性数字水印算法,此方法首先对图像进行三级小波变换,并将低频系数划分成3×3的块,然后建立块质心能量值与其邻域像素点的能量值的非线性回归模型,最后依据建立的回归模型嵌入和检测水印,仿真实验表明本文所提出的算法在对抗JPEG压缩、图像亮化、剪裁、噪声等攻击具有良好的鲁棒性和抗攻击能力。     

基于回归树和AdaBoost方法的刀具磨损评估

本文利用高速数控铣刀铣削中不同侧面方向的切削力和振动信号以及声发射信号均方根值,以数据驱动的形式对刀具磨损进行了拟合评估. 在本次研究中,分别从时域、频域和时频联合域上探索与刀具磨损相关的敏感特征,具体特征提取方法包括时域统计分析、频域上的快速傅里叶变换（FFT）和时频联合分析的小波变换（WT）. 本文中,决策树被用于回归问题而非分类问题,用于评估刀具磨损值. 同时,引入AdaBoost算法对回归树模型进行提升,并从模型的准确性、稳定性和适用性三个方面上综合对比了提升的决策树回归模型和原模型的性能. 研究表明,AdaBoost算法提升的回归决策树模型在预测的准确性和稳定性上都有一定程度上提高,并且在面向全新刀具磨损预测的适用性上也取得了不错的提升效果.     

基于回归特征分析的BPSK信号盲处理结果可信性评估

针对二相编码（Binary phase shift k eying,BPSK）信号盲处理过程中信号调制方式识别及参数估计的可信性评估问题,提出了一种 基于线性回归特征分析的处理方法。根据特定处理结果建立参考信号,并将参考信号与原始 观测信号进行相关累加取模值,在分析相关累加模值曲线在原序与升序两种不同情形下线性回归 差异的基础上,分别定义了排序回归系数及分段回归符号两大特征,用以判别BPSK信号盲处 理结果的可信性。计算机仿真结果表明,在低信噪比、缺乏信号先验信息的条件下,本算法 可对BPSK信号盲处理结果的可信性进行有效检验。     

小波变换用于FTIR光谱定量分析

傅里叶变换光谱学已经用于环境气体的定量分析中,为了保证高灵敏、精确可靠的测量结果,需要对实测光谱进行预处理。将小波阈值滤波算法应用于气体红外光谱分析中,以实际测量得到的气体透过率光谱为处理对象,首先完成了单组分测量光谱的小波去噪;其次,实现了多组分实测光谱的小波去噪与定量分析;最终可以获得气体浓度等重要的光谱分析结果。算法实现结果表明该方法具有良好的应用前景。     

多元线性回归分析在机组发电耗水率中的应用

多元线性回归分析是一个有广泛适用性的多元统计分析方法。本文利用葛洲坝发电站的部分数据,对葛洲坝发电站一段时间内的库水位、出库流量及其对应的机组耗水率利用多元线性回归进行建模分析。显然,对这个问题的深入研究,可以有效地认识各种因素对机组发电耗水率的影响程度,从而可以更好地对机组发电耗水率进行预测。     

小波变换在电力谐波分析中的应用

电力系统的谐波是影响电能质量的重要因素,谐波对电力系统和用电设备产生了严重危害和影响。文中应用小波变换分析电力系统的谐波,小波变换能描述频谱含量如何随着时间变化,同时在时间和频率上表示信号的能量和作用。与傅里叶变换对比,小波变换不仅可以知道哪些频率分量在信号中出现,而且可以知道这些频率分量在时域内是如何变化的,可以更精确地分析非平稳信号的谐波。     

二维CWT方法在时间序列分析中的应用研究

利用二维连续小波变换(CWT),结合时间序列分析的特点,对时间序列数据进行分析。从对多频率信号、突变信号以及噪声数据的容错性三个方面的分析来对利用二维连续小波变换方法在时间序列分析中的应用进行了研究,主要分析方式以趋势分析为主,最后通过对实验结果的分析得到良好的效果。     

高校学生恋爱影响因素的累积Logistic回归分析模型

高校学生恋爱对其自身学习与成长有很大的影响,为了帮助大学生树立积极向上的恋爱观。本文通过对我国10所高校500份“高校学生恋爱调查报告”所获数据的Pearson相关性分析,引入恋爱疏远度来表示恋爱双方的感情程度。在分析各单因素对恋爱疏远度影响的基础上,建立综合因素下高校学生恋爱影响因素的累积Logistic回归分析模型,并通过模型确定出影响高校学生恋爱的两个重要因素。     

随机子空间深度回归方法在紫外光谱水质分析中的应用

紫外光谱法进行TOC浓度分析时存在数量多、维数高等问题。针对此问题,本文提出了一种基于随机子空间深度回归的分析方法,该算法首先采集TOC标准溶液的紫外光谱数据进行预处理,得到吸光度数据,然后在高维数据空间随机选取低维子空间来构造不同的特征子集,并采用深度信念网络对各子集进行特征提取,最后将得到的低维特征进行组合后送入BP神经网络中进行训练,建立TOC浓度反演模型。在构建的水质分析平台上的实验结果表明：本文提出的基于随机子空间深度回归的水质分析方法对每种TOC浓度反演结果的相对误差均在1%以内,且反演结果的稳定性和准确性也要优于常规的水质分析方法。     

DEM与空间叠加分析在土地定量评价中的研究

以湖北省建始县为例，研究了海拔、坡度和坡向与该区农业生产条件的关系，建立了土地适宜性评价模型。在MapGIS支持下，该文综合应用数字高程模型（DEM）及空间叠加分析技术实现了该模型在土地适宜性评价中的应用。实践表明，该数字化定量评价方法所得的结果与实际情况相符，具有高效、准确和可视化的特点，可为政府决策提供支持。