小样本太赫兹光谱识别

物质的太赫兹光谱具有独特的"指纹谱"特性,可以利用该特性对物质进行识别.随着人工智能技术的发展,深度学习算法在太赫兹光谱识别领域得到了越来越广泛的应用.然而在实际应用中,受实验设备、实验条件以及实验环境等因素的影响,所获取的太赫兹光谱数据并不总是大规模的,无法满足深度学习算法所需的数据量要求.为了解决这一问题,本文提出...     

太赫兹时域光谱技术

太赫兹时域光谱技术是最新的太赫兹技术,它基于宽波段太赫兹脉冲,可同时获得太赫兹波形的幅度和相位信息,在材料的远红外物性研究中有重要应用。本文涉及太赫兹时域光谱技术的基本特征、发射、探测技术和主要应用。     

结晶化合物的太赫兹光谱实验研究

对几种结晶化合物(石膏、蓝矾、绿矾、芒硝和明矾)的吸收性进行了实验研究,得到了这几种结晶化合物的折射率曲线和吸收曲线.实验表明,蓝矾、芒硝、明矾等结晶化合物对太赫兹辐射吸收很大,这为太赫兹波段吸波材料的研制方面提供了可能的依据.     

运用太赫兹时域光谱技术定量分析柴油的含硫量

测量柴油样品的太赫兹时域光谱并对其含硫量进行了定量计算.在0.2 ～1.5 THz范围内,柴油的吸收系数随着太赫兹频率和硫含量呈规律性递增.基于这一变化关系建立起了硫含量与太赫兹吸收系数和频率的多元非线性模型,通过测量柴油的太赫兹光谱代入此模型即可计算出柴油的硫含量.这一结果为太赫兹时域光谱技术应用于柴油含硫量的无损快速检测奠定了理论基础,显示出巨大的应用前景.     

几种屏蔽布在太赫兹光谱的实验研究

对灰色、砖红色、深浅迷彩色四种屏蔽布的屏蔽性进行了太赫兹光谱实验研究,得到了这几种屏蔽布的屏蔽效能曲线。实验表明,这几种屏蔽布对太赫兹辐射有很好的屏蔽效能,尤其是灰色屏蔽布的屏蔽效能较好,可用于航空航天及军用仪器设备的屏蔽。若将此类屏蔽布应用在太赫兹波段会有较好的屏蔽效果,会给相应的太赫兹辐射侦查探测带来很大的困难。     

建筑材料的太赫兹谱实验研究

对几种建筑材料(土、石、砖、水泥、木片)的穿透特性进行实验研究,得到了这几种建筑材料的折射率曲线与吸收系数曲线.实验表明,太赫兹辐射对土、石、砖、水泥、木材等建筑材料有较高的透射率.这为把太赫兹辐射用于安检提供了依据.     

基于Tchebichef图像矩的氧化锌太赫兹光谱定量研究

为了提高多组分混合物太赫兹光谱定量分析的准确性和稳定性, 将Tchebichef图像矩结合偏最小二乘回归(PLS)的建模方法引入到太赫兹光谱定量分析中, 以橡胶添加剂氧化锌、白炭黑与丁腈橡胶的混合物为实验样本, 对混合物中的氧化锌进行定量分析。获取样本太赫兹吸光度数据后, 用3维光谱自构建方法构建样本的3维光谱, 利用Tchebichef图像矩提取样本3维光谱灰度图的特征信息, 然后用PLS建立定量模型对氧化锌进行定量分析。结果表明, 由本方法得到的样本预测集相关系数和均方根误差分别为0.9993和0.0351, 与用PLS和支持向量回归直接对吸光度数据进行建模的方法相比, 结果更加准确和稳定。本方法能够对混合物中氧化锌进行准确、稳定的定量分析, 为多组分混合物太赫兹光谱定量分析提供了新思路。     

基于闭环控制的太赫兹时域光谱快速采集

太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术作为一种快速发展的新型光谱分析方法在诸多领域备受关注。目前传统THz-TDS检测时间慢,数据采集量低。为了提高THz-TDS检测速度与精度,根据等效采样原理,设计了一种基于闭环控制的快速THz-TDS数据采集系统。该系统可进行快速连续扫描采集,步进扫描时通过光学延迟线的信号反馈来实时获取其位置信息,完成自动化快速扫描。通过每步连续采集多个数据点来提高单步采集的准确性。结果表明,该系统充分利用了光学延迟线的硬件性能,可实现最高500 k Hz的数据采集,步长5 mm时单步连续采集1000个数据时间仅为86.34 ms,系统能够对太赫兹时域脉冲信号进行高精度自动化快速采集。     

基于宽度学习的太赫兹光谱图像小麦霉变识别研究

小麦质量安全是粮食安全的重要组成部分。传统的小麦霉变籽粒识别检测方法需要复杂的处理步骤,耗时较长且特征提取能力较差,易造成图像有效信息的丢失,导致小麦霉变籽粒识别检测效果不佳。为解决上述问题,提出了一种基于去噪宽度学习(D-BLS)的霉变小麦太赫兹光谱图像识别方法。该方法对传统宽度学习(BLS)算法进行了改进,通过引入去噪卷积神经网络(DnCNN)模块,构建D-BLS霉变小麦分类识别模型,以增强图像质量,提高霉变小麦太赫兹光谱图像的识别精度。初步研究表明, D-BLS在识别准确率方面优于传统BLS算法,识别准确率达到93.13%。进一步使用支持向量机(SVM)、后向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)与D-BLS进行建模对比。研究结果表明, D-BLS网络的分类准确率分别比SVM、BPNN和CNN高出了13.83%、7.79%和3.96%。因此, DBLS能够为小麦发霉早期鉴别提供一种新方法。     

基于分形和测度理论的信号调制识别

为提高信号调制识别的能力 ,提出了一种以最直接、最直观的信号波形的复杂度 -分形维数为特征 ,并运用测度理论来组合多个在小信噪比范围内对通信信号调制类型有较高识别率的分类器 ,从而实现大信噪比范围内识别率明显改善的新方法 ,同时 ,应用该方法也可简化单个分类器的设计 ,提高分类识别效率。计算机模拟结果证实了此方法的有效性     

图像分形维数的差分盒方法的改进研究

分形可以提供大量关于自然景象复杂程度的信息,差分盒算法作为一种图像分形维数提取算法被广泛应用.针对差分盒算法计算精度不高和计算量大等问题,基于动态规划和残差分析的思想,提出了改进的差分盒分形维数计算方法.实验结果表明,该算法能够有效地区分不同类型的地貌,能够应用于遥感图像的地物分类.     

Communication emitter individual identification based on 3D-Hibert energy spectrum and multi-scale fractal features

For communication emitter identification,a novel method based on Hilbert-Huang transform (HHT) and multi-scale fractal features was proposed.First,the time frequency energy spectrum was derived via HHT,which was called a complicated curved surface in the three-dimension space,namely,3D-Hilbert energy spectrum.Then,the differential box dimension and the multi-fractal dimension was extracted to compose the feature vector under multi-scale segmentation using fractal theory.Finally,communication emitter individual identification was obtained using the two dimensions of features above and the support vector machine (SVM).Moreover,the novel method was compared with two existing methods to identify simulated and actual signals with different and the same modulation modes,respectively.Results show that the identification rate of the novel method is higher than that of the two other methods.The features extracted by the novel method have high stability,sufficiency,and identifiability,also outweigh the negative effects of the change of signal-to-noise ratio and the number of training samples and emitters.     

室温下中药附子的太赫兹波谱分析

为了对中药附子的道地性和品种进行鉴别以及控制产品质量,采用了飞秒激光激发光电导天线的太赫兹时域光谱技术,对同一产地4种不同制片方式的附子样品在室温干燥环境进行了检测和分析。结果表明：附子的太赫兹时域谱包含有幅度和相位信息,频谱具有较好的重复性,4种附子样品频谱明显分为两组。4种样品的太赫兹折射率存在明显的差异,可对不同的制片方式进行直观鉴别。由于吸收随着频率增加而增加,纯附子压片样品的有效频谱范围为0.2～1.05 THz,在此频谱范围内没有明显的特征吸收峰,吸收谱与THz频谱一致,因此附子道地性鉴别应考虑因不同制片方式造成的差异。     

二维改进分形海面模型及海谱分析

针对分形海面模型的功率谱在空间波数小于基波波数时不能满足正幂率的问题,提出了一种统计模型和归一化带限Weierstrass分形模型相结合的二维海面模型,确定了方向海谱的闭式解,得到了表面功率谱和方向分布函数,并且和有关文献的数据进行了对比,对分形维数、频率幅度尺度因子、风速和风向等参量对海面轮廓的影响做了进一步分析。从仿真结果可知:表面功率谱和PM谱、JONSWAP谱、文圣常谱和南海的实测数据都拟合的很好,方向分布规律和Mitsuyasu方向函数相似,海面形状具有大尺度涌浪和小尺度张力波的特性,并且统计模型和分形模型的性质在改进模型中依然适用,验证了模型的有效性。     

烷基化汽油中烃类物质含量的太赫兹时域光谱研究

应用太赫兹时域光谱技术研究了烷基化汽油中烯烃在太赫兹波段的性质。以烷基化汽油中的2,4,4-三甲基戊烯为例,分析了其不同浓度在太赫兹波段产生的光谱响应。结果表明, 对于烯烃含量不同的烷基化汽油,其信号中的峰强具有明显不同,并浓度的变化呈线性变化。利用时域谱最大值和最小值之和拟合而成的预测曲线对两种未知浓度样品进行预测,其误差均小于0.5%。同时对其不同频率下的吸收系数进行拟合与分析。根据太赫兹光谱最原始的幅值信息及其吸收系数可对其中烯烃含量进行快速定性,甚至是定量分析, 为烷基化汽油中烃含量和品质的定量检测作基础。     

基于对星座图分形的Qam信号识别

星座图是Qam调制信号的重要特征，分形理论是研究图形属性的一种前沿工具。将分形和星座图结合，计算星座图所对应的格形分形维数和信息维数等分形理论中的特征量，把他们作为区分调制类别的特征向量，进行信号识别。该方法经实验验证能够有效的进行Qam信号的识别。