基于近红外光谱法快速鉴别转基因油研究

采用近红外光谱法对转基因油/非转基因油的混合溶液进行研究。对采集到的原始光谱分别进行多元散射校正（MSC）、一阶导数（FD）、移动窗口平滑（MWS）、Savitzky-Golay平滑一阶导数（SG1）预处理。研究比较了不同预处理方法对转基因油/非转基因油支持向量机（SVM）建模判别分析的影响,其中MSC预处理后的模型预测效果最好,准确率为91.6%。为了进一步提高模型的精度与稳定性,采用连续投影算法（SPA）对全波长进行特征波长筛选。利用筛选后的15个特征波长输入到SVM中,预测准确率提高到98.3%。实验结果表明,采用近红外光谱法,可以实现对转基因油/非转基因油快速检测,不仅适用于纯转基因油的鉴别,也适用于非转基因油中掺入转基因油的鉴别。     

LD泵浦双棒Nd∶GdVO4激光器

为了获得可对红外成像探测器具有干扰效果的高功率、高重复频率3.8 μm中红外激光,首先通过LD侧面泵浦双棒技术和高重复频率声光调Q技术,获得高功率高重复频率1.06 μm激光,再将其作为泵浦光进行非线性差频试验,获得3.8 μm激光输出.将输出的3.8 μm中红外激光用于红外探测器的干扰试验,获得了较好的干扰效果.     

典型卫星表面材料近红外偏振特性分析

为了表征典型卫星表面材料的近红外偏振特性,基于微面元模型并综合考虑镜面散射及漫散射来描述目标表面的反射特性,引入镜面系数及漫反射率来明确两种反射对偏振度的影响,并考虑实际粗糙材料表面存在的遮蔽效应,建立一种更完善的多参量偏振双向反射分布函数模型,进而推导出适用于粗糙材料表面的光学反射偏振度表达式.对典型卫星表面材料进行近红外偏振实验,采用遗传算法从实验数据中反演卫星表面材料的多参量数值,进而得到偏振信息仿真曲线.结果 表明,该多参量偏振双向反射分布函数的仿真值与实验测试值能够较好的吻合,不同卫星表面材料的近红外偏振特性有较大分布差异.     

基于改进KNN算法在近红外光谱中的模式识别研究

针对近红外光谱数据特征变量个数远大于样本数以及光谱点之间存在强相关的特点,通过主成分分析压缩光谱信息抽提独立的特征变量,在最佳主成分个数下计算各样本到不同类中心的马氏距离,进而统计整体的预测正确率。文中采用改进的KNN算法对四种牌号的卷烟近红外光谱数据进行了类别预测,在明显改进效率的同时,获得了更为准确的预测结果。     

横向SOI锗硅光电探测器的数值模拟

采用Atlas对SOI/CMOS兼容横向pin近红外锗硅光探测器进行了模拟分析。结果显示,外延应变SiGe层产生禁带变窄,形成了横向的二维空穴势阱沟道。在3V反向偏压下,电场沿横向均匀分布,光吸收层基本完全耗尽,光生载流子得到有效收集;与Si的光电响应相比,出现较明显的响应波长范围向长波长方向扩展、响应峰值波长向长波长方向移动,证实了探测器结构的有效性和其良好的光电性能。     

一种遥感相机的CCD交错拼接方法研究

随着技术的不断进步,遥感相机也向着宽谱段、大覆盖范围的方向发展.由于现有CCD的像元数有限,不能满足覆盖大视场的要求,需要对其进行拼接.通过分析现有拼接技术的优缺点,本文设计了一种不同于传统机械拼接与光学拼接的交错式机械拼接方法,并针对某可见、近红外宽谱段相机采用两片TDICCD进行了交错式机械拼接实验.实验结果表明,该方法的搭接误差小于2μm,平行误差小于3μm,共面误差小于6μm,满足相机的成像要求,并可在相机焦平面拼接的研究与实践中推广使用.     

基于BP神经网络的近红外光谱法鉴别芝麻油品牌的研究

研究了一种用近红外光谱分析技术快速鉴别芝麻油品牌的方法。首先对芝麻油样品的近红外光谱采用主成分分析法进行聚类分析,加结合人工神经网络技术进行芝麻油品牌的鉴别。通过主成分分析,得到前15个主成分的累计可信度达到99.72%,再将55个校正集样品的前15个主成分数据作为BP网络输入变量,建立一个3层BP人工神经网络的芝麻油...     

开环双波段人眼视网膜成像液晶自适应光学系统设计

设计了一套基于开环双波段模式的人眼视网膜成像液晶自适应光学系统。该光学系统分别采用夏克-哈特曼波前传感器和液晶空间光调制器来探测和校正波前畸变。探测波段采用830nm近红外光,成像波段采用790nm近红外光。采用开环模式以提高光能利用率和系统的稳定性,采用双波段模式以增大视场。新加入了瞳孔监控子系统和响应矩阵测量子系统,使系统更加灵活方便。介绍了系统的关键参数,并通过ZEMAX软件对光学系统进行模拟分析,认为系统可以达到接近衍射极限的效果。传递函数MTF@50lp/mm达到0.25(对应视网膜上3μm),满足设计要求。     

基于红外光谱技术的秸秆还田环境下土壤氨挥发特征分析

秸秆还田对于农业面源污染和氨排放具有一定影响,监测氨挥发浓度是研究其排放规律的前提条件。本文研究氨近红外光谱特性并建立浓度反演算法模型,重点优化相关性分析和温度修正功能。利用开放式激光吸收光谱技术建立氨区域监测系统,于2015年在安徽涡阳秸秆还田示范区开展监测实验,研究玉米和小麦种植情况下的土壤氨挥发特征。研究结果表明氨浓度具有日变化趋势：白天浓度上升在正午达到最高值,逐步降低到夜间至最小值。夏、秋季典型小时浓度变化范围为0.6 10-3 ~1.34 10-3mmol/mol和1.14 10-3 ~1.82 10-3mmol/mol,秋季玉米和夏季小麦秸秆还田的最大氨日均浓度为4.6 10-4mmol/mol和1.7 10-3mmol/mol,还田一个多月后氨浓度明显上升,并存在一定季节性差异。近红外光谱技术为明晰土壤氨排放规律提供了技术支持。     

用多层Monte-Carlo模型研究脑部光学无损检测的问题

利用近红外光对人脑进行无损检测有良好的应用前景.然而脑部客观存在的多层结构使人们对从较深部位提取有用信息产生疑问.本文利用Monte-Carlo方法对人头部建立了光传播的多层模型,针对光在头部的传播模式和脑部结构对提取深部信息的影响得出了一些结果.本文结果表明,由于脑脊液透明层的存在,使近红外光在头部能够探测较深部位的生理参数变化但难于获得较好的空间分辨能力.