利用无背景傅里叶变换红外光谱进行废气检测

提出了采用无背景傅时叶变换红外（ＦＴＩＲ）光谱对多组分气体体系进行定理分析的方法,并用于燃烧废气的检测。得到待测样品吸收光谱的通常方法是,将样品的透射光和不含样品的背景光谱进行差碱计算。而本文提出的方法在缺少背景光谱的民政部下,采用样条插值值法通过数据计算的方法从样品透射光谱中得到吸收光谱,并提取池光谱的一量特征,然后通过神经网络技术得到了谱峰强度和气体浓度之间的非线性映射关系。能够在光谱中含有各     

红外搜索跟踪系统的数据关联算法研究

针对红外搜索跟踪系统(IRST)在单站情况下,对目标进行纯方位跟踪时存在的问题,提出一种数据关联算法.首先根据红外探测器的量测信息特点,从不同角度构造多组证据;然后采用证据组合规则对这些信息进行综合;最后通过极大化基本可信度赋值函数(BPAF)得到关联结果.这种基于D-S证据理论的数据关联算法,由于合理利用多源量测信息,有效地克服了传统方法处理数据不确定性时存在的问题.蒙特卡罗仿真结果表明,该算法具有较好的关联效果.     

青海枸杞的红外光谱鉴别及相似度分析

利用傅里叶变换红外光谱,测定了35个来自青海省不同产地的枸杞样品的红外光谱。常规和小波变换的方法对红外光谱原始数据进行了预处理。对不同产地枸杞药材进行红外光谱指纹鉴别,并以质量最好的S1样品作为参考,建立枸杞的对照红外指纹图谱,采用相关系数法和夹角余弦法计算样品红外指纹图谱与对照指纹图谱的相似度。7批样品中,质量较好的红外指纹图谱与对照指纹图谱的相似度(夹角余弦法)均在0.99以上,其它的相似度均在0.99以下。进一步,聚类分析将7份样品聚为枸杞主产地与非主产地两大类及枸杞制品类,验证了相似度分析的结果。不同产地枸杞的红外指纹图谱可以用于药材的质量评价,其相似度值的大小可作为枸杞药材产地鉴别和质量评价。     

基于模糊熵的多传感器加权融合算法

针对目前多传感器数据融合时,各传感器的权值难以确定的问题,结合模糊理论,提出一种基于模糊熵的多传感器加权融合算法.该算法不需要任何的环境先验信息和传感器参数信息,根据各个传感器的当前有效量测数据的模糊程度不同,通过求取实时有效量测集合的模糊熵来确定该传感器在融合时的权值.仿真实验证明:该算法具有很好的环境适应能力,可以在一定程度上提高量测精度.     

基于改进的局部保持投影高光谱图像分类研究*

针对高光谱图像分类中基于流形的降维方法进行了研究。提出一种改进的局部保持投影（LPP）方法即MLPP方法。该方法利用标签信息避免了传统LPP在邻接图构建中很难确定的邻域大小的选择问题,同时采用更能反映高维数据间相关性的统计特征量相关系数来衡量数据之间的相似程度。设计的权重矩阵既保持类内数据的几何结构,又最大化类间距离。而且MLPP不依赖任何参数和先验知识。在两个高光谱图像上的实验结果表明MLPP增加了不同光谱特征地物之间的可分性,在提高分类性能上明显优于其他传统的降维方法。     

面向跨模态行人重识别的单模态自监督信息挖掘

目的 在智能监控视频分析领域中,行人重识别是跨无交叠视域的摄像头匹配行人的基础问题。在可见光图像的单模态匹配问题上,现有方法在公开标准数据集上已取得优良的性能。然而,在跨正常光照与低照度场景进行行人重识别的时候,使用可见光图像和红外图像进行跨模态匹配的效果仍不理想。研究的难点主要有两方面:1)在不同光谱范围成像的可见光图像与红外图像之间显著的视觉差异导致模态鸿沟难以消除;2)人工难以分辨跨模态图像的行人身份导致标注数据缺乏。针对以上两个问题,本文研究如何利用易于获得的有标注可见光图像辅助数据进行单模态自监督信息的挖掘,从而提供先验知识引导跨模态匹配模型的学习。方法 提出一种随机单通道掩膜的数据增强方法,对输入可见光图像的3个通道使用掩膜随机保留单通道的信息,使模型关注提取对光谱范围不敏感的特征。提出一种基于三通道与单通道双模型互学习的预训练与微调方法,利用三通道数据与单通道数据之间的关系挖掘与迁移鲁棒的跨光谱自监督信息,提高跨模态匹配模型的匹配能力。结果 跨模态行人重识别的实验在“可见光—红外”多模态行人数据集SYSU-MM01(Sun Yat-Sen University Multi...     

多阶段实验数据融合的Bayes可靠性评定模型

为实现多源先验信息的合理利用,基于多阶段实验数据融合数据方法,建立Bayes可靠性评定分析模型。提出多阶段实验数据融合方法,将各种实验数据进行阶段分类,将第1阶段的实验数据作为最初的先验信息,当获取第2阶段的数据后,按Bayes方法进行信息融合,以得到后验信息,并将其作为下一阶段的先验信息,依次递推,进行多阶段的信息融合。仿真结果表明,该模型简单易行,可有效融合多源先验信息,实现小子样条件下的Bayes可靠性评定。     

毫米波/红外复合制导信息融合技术研究

研究红外复合制导问题,对于复合制导中的集中式融合,与共同的噪声环境等因素使得各传感器的量测误差之间存相关性,且相关程度未知,对得到的融合估计不是最优的.红外导引头测量存在不完全可观性,一般的分布式融合也难以实现.针对以上问题,提出了一种基于协方差交叉法的信息融合算法,在估计相关性未知时利用信息空间上的均值和协方差凸组合,通过寻找行列式的最小方差阵,融合各传感器的局部估计,可以得到不低于单个传感器估计的融合估计精度.进行量测相关数据,并通过UKF滤波仿真验证,证明算法的有效性.     

基于透射图融合的红外图像传感器信号增强方法

针对红外图像动态范围压缩问题,提出一个基于透射图融合的红外图像传感器信号增强方法。首先,对红外图像进行多尺度聚类处理,并利用散射模型和图像先验知识对聚类结果分别进行透射率估计。然后,对各透射图进行基于融合权重图的信息筛选和基于图像金字塔模型的逐层融合,并基于变分模型对融合结果进行优化处理。最后,利用优化后的透射图对红外信号进行逐点补偿便可得到增强后的红外图像。对比实验结果证明了所提方法的有效性和鲁棒性。     

输入层自构造神经网络及其在光谱分析中的应用

为了解决红外光谱定量分析中的特征提取和校正规模问题,提出了一种输入层自构造神经网络。这种网络能够利用训练数据的某些先验知识,自动选择输入层神经元的个数。在学习过程中,输入神经元个数从最小值1开始,根据网络误差的变化逐步增加,最终确定最佳神经元数量。这种网络模型将特征提取和参数学习过程融为一体,有利于提高建模效率。利用仿真红外光谱的定量分析实验表明,这种网络模型不仅能够对光谱数据实现高效率的波长选择,并具有抑制随机噪声和非线性干扰的能力。     

粗糙集理论中新的针对不完备信息系统的处理方法研究

本文针对不完备信息系统,在分析了现有的数据补齐法和扩充法的优劣后,提出基于差异关系和数据部分补齐的处理方法。本文定义了差异关系,对差异矩阵进行扩充使其能适用于不完备信息系统,证明了用差异关系进行属性约简和求核的可行性,并给出了相应的算法。数据部分补齐的目的是通过分析对象之间的差异性更进一步地挖掘信息之间的潜在联系,为后续的决策规则的求取提供更丰富更准确的信息。实验证明,在处理不完备信息系统时,基于差异关系和数据部分补齐的方法能获得更好的分类性能。     

基于红外光谱分析的硬件木马检测方法

针对传统一维空间硬件木马检测方法中硬件木马产生的信息易被芯片正常工作产生的信息掩盖、二维空间硬件木马检测方法成本较高精度较低的问题,提出了一种基于红外光谱分析的硬件木马检测方法。该方法是一种二维空间硬件木马检测方法,利用红外波波长短以及红外光谱信息损失少的特点可以实现较高的硬件木马检测精度。实验结果表明,通过拟合芯片工作时硬件木马产生的红外光谱并对比参数差异能检测出逻辑能耗量量级为10－3的硬件木马,并在一定程度上识别实现硬件木马功能的逻辑种类。     

中红外光谱信号去噪方法研究

红外光谱已成为现代许多领域常用的工具。在中红外光谱信号的分析中，由于其包含噪声及各种外界干扰因素，导致信号分析的准确度降低。为减小误差，依次将滑动平均法、小波分析法、傅里叶变换法、SG平滑滤波器法、处理离群值法与HHT法依次运用到人工构造信号及绒柄牛肝菌中红外光谱的实际信号中去噪，通过比较其信噪比及均方根误差，选出较为优质的方法。实验结果表明，HHT法的信噪比为最大、均方根误差为最小，说明去噪效果最好。     

输入层自构造神经网络及其在光谱分析中的应用

为了解决红外光谱定量分析中的特征提取和校正规模问题，提出了一种输入层自构造神经网络。这种网络能够利用训练数据的某些先验知识，自然选择输入层神经元的个数。在学习过程中，输入神经元个数从最小值1开始，根据网络误差的变化逐步增加，最终确定最佳神经元数量。这种网络模型将特征提取和参数学习过程融一体，有利于提高建模效率。利用仿真红外光谱的定量分析实验表明，这种网络模型不仅能够对光谱数据实现高效率的波长选择，并具有抑制随机噪声和非线性干扰的能力。     

基于遗传算法的小波神经网络在多组分气体检测中的应用

由于利用不分光红外吸收法（NDIR）的多组分气体传感器对汽车尾气（主要成分为CO2、CO、HC化合物）进行同时测量时,所测气体浓度是交叉吸收干扰后的结果,造成测量误差大,分析精度低。针对此问题,将遗传算法优化的小波神经网络用于建立基于红外光谱的三组分气体定量分析模型中。采集CO2、CO、HC的浓度信号,作为模型输入,通过模型回归分析,得到对应的混合气体组分浓度,解决气体之间相互干扰的问题。最后通过实验数据对模型性能进行仿真分析,结果表明,该模型的平均误差相比于传统模型明显减低,取得较好的精度。     

基于自动调光功能的手指静脉图像采集系统

当固定光强的红外光透射厚度不相同的手指时,会在图像传感器上呈现质量不一的静脉图像,产生曝光过强或过暗的现象。为采集到质量一致的手指静脉图像,设计一种自动调光电路,可根据红外透射光的强度自动调整红外发射光强,以保证红外透射光强度维持在一个相对稳定的范围。同时设计了一种基于USB2.0和CMOS图像传感器的手指静脉采集系统。实验结果表明,该系统采集的手指静脉纹路图像清晰、质量稳定。     

Analect RFX-65A红外光谱数据的格式转化和利用Internet上的免费红外光谱数据库进行匹配检索

以美国Analect RFX-65A傅利叶变换红外光谱仪为例,对红外光谱数据进行格式转化,转化成通用性很强的文本格式数据.这种格式可以被几乎所有的计算机操作平台如Windows,Unix以及常用的数据处理软件如FIGP,EXCEL,ORIGIN等识别和处理.方便红外光谱数据的处理、比较、计算、绘图等.本文还在对红外光谱数据进行格式转化后,给出了利用Internet上的免费红外光谱数据库进行样品的红外光谱的检索和匹配的方法.     

Analect RFX-65A红外光谱数据的格式转化和采用Internet上的免费红外光谱数据库进行匹配检索

以美国Analect RFX-65A傅利叶变换红外光谱仪为例,对红外光谱数据进行格式转化,转化成通用性很强的文本格式数据。这种格式可以被几乎所有的计算机操作平台如Windows,Unix以及常用的数据处理软件如FIGP,EXCEL,ORIGIN等识别和处理。方便红外光谱数据的处理、比较、计算、绘图等。本文还在对红外光谱数据进行格式转化后,给出了利用Internet上的免费红外光谱数据库进行样品的红外光谱的检索和匹配的方法。     

基于中药血竭光谱指纹图谱的模式识别研究

建立了10种药血竭的红外光谱、荧光光谱指纹图谱,并把图谱信息进行数据化及数据标准化处理;利用相关系数定量地对10种血竭的光谱指纹图谱进行了相似性评价;在此基础上用系统聚类分析法定性地对这10种样品进行了分类和鉴别,从而建立了一种基于中药血竭光谱指纹图谱的模式识别方法。为中药血竭的质量评价和分类鉴别提供了一个很好的方法和思路。     

基于位置估计不确定性的被动传感器数据关联算法

针对当前多无源传感器数据关联算法构造关联代价时,未考虑位置估计不确定性所引入的误差,提出一种基于位置估计不确定性的被动传感器数据关联算法;首先通过量测与伪量测概率密度函数之间的瑞利熵构建关联代价函数,以准确描述两个相似的概率密度函数之间差异,然后通过具体实验测试本文算法的有效性和优越性;实验结果表明,相对于当前经典的数据关联算法,文章算法提高了数据关联的正确率和速度,具有更高的实际应用价值。