利用太赫兹时域光谱对RDX及RDX相关混合炸药进行检测的实验研究

采用THz时域光谱(Terahertz time domain spectroscopy,THz-TDS)测试技术,在室温氮气环境中,对几种爆炸性物质(单质炸药环三亚甲基三硝胺(RDX)、钝感RDX以及五种以RDX为主体成分的混合炸药)在0.2~2.5THz波段的光谱特性进行了实验探测。给出了这些炸药样品的吸收系数和折射率等光学参数,得到了具有高分辨率的特征吸收谱和折射率谱。实验结果显示,利用THz-TDS技术可以对单质炸药以及以其为主体成分的混合炸药进行检测和识别。为利用THz-TDS研究其他爆炸性物质,建立爆炸物的指纹谱库提供了科学依据。     

激光诱导击穿光谱技术在爆炸物检测中的应用

以高锰酸钾、黑火药和硝酸铵3种常见的无机爆炸物为研究对象,使用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合线性相关性分析统计学方法对各爆炸物进行了检测.通过对比训练集和测试集中爆炸物光谱与各爆炸物的初步标准光谱及标准光谱之间的相关系数的大小,对各爆炸物进行了识别.训练集和测试集中各爆炸物光谱的正确识别率均达到了100％,结果表明利用LIBS技术结合现行相关性分析方法可以实现爆炸物的有效检测和识别.     

“撂荒地”影像特征分析及信息提取——以右玉县牛心堡乡为例

耕地撂荒严重影响了我国粮食产量,成为近20年来耕地利用中出现的重大问题.多光谱遥感具有数据获取范围广、速度快等特点,在国土资源研究中具有相当大的潜力和优势.为提取和识别撂荒地,研究采用2010—2014年各年份的4—10月多光谱遥感数据Modis/Terra的NDVI数据产品和2014年6月份Landsat 8遥感影像数据,生成撂荒地、林地、耕地类型采样点的NDVI时间序列曲线,利用时间序列曲线来表征撂荒地、林地及耕地的生命周期特征,结合3种覆被类型的生命周期特征及其NDVI曲线特征,对3种覆被NDVI曲线变化趋势进行对比分析,从而区分撂荒地、林地、耕地,以达到识别撂荒地的目的.结合Landsat 8遥感影像判读和野外考察验证样本,最后对遥感影像进行判读,分析撂荒地的光谱、纹理、形状及位置特征,确立撂荒地解译标志,运用ArcGIS 10.2平台实现撂荒地信息提取.结果表明,运用多光谱遥感技术能够很好地提取撂荒地,提取撂荒地精度达到86%.因此,多光谱遥感技术在撂荒地识别研究中具有相当的可行性.     

基于THz时域光谱技术的水果杀菌剂农药检测与鉴别

利用太赫兹时域光谱技术对3种水果样品及其与杀菌剂农药混合的样品分别进行THz光谱测试,获得它们在0.2~1.5 THz波段的THz时域数据,计算它们的折射率和吸收系数谱。提取其特征THz吸收光谱,分析水果与噻菌灵样品在不同农药含量条件下吸收系数的变化规律。结果表明:THz吸收谱中吸收峰的位置和幅值随样品种类和含量不同存在差别;为提高光谱的区分度,将3种水果样品的THz吸收光谱的一阶导数作为分类特征数据,用主成分方法(Principal Component Analysis,PCA)进行鉴别,样品类别鉴别正确率可达100%。     

基于太赫兹光谱和支持向量机快速检测棉花种子

鉴于目前对农产品品种的检测大多是基于可见光/近红外光谱的,提出了一种基于太赫兹光谱和支持向量机快速检测棉花种子的方法.为实现棉花种子的分类识别,在频率0.2~1.2 THz范围内采集2种最新转基因及2种非转基因棉花种子,总计40个样本的太赫兹光谱,用遗传算法优化的支持向量机建立识别模型,对不同品种的棉花种子进行识别.实验结果表明,该方法对不同品种的棉花种子综合识别率达到93.75%,由此,太赫兹光谱结合支持向量机的检测方法可为不同品种的生物辨别提供一种精确、快速、简便的检测方法.     

基于卷积神经网络的大容量汉语孤立字语音识别方法

使用录音设备对1 605个常用汉字进行录音,得到920个孤立字发音、3 680个非特定人的语音样本库.采用语音语谱图作为汉语单字语音识别的特征,构建了6层卷积神经网络应用于模型库的语音识别.通过深度学习方法对语音样本进行了训练和识别.实验结果表明,所构造的20-40-3500结构的卷积神经网络模型对语音样本库具有最好的识别效果,对测试样本的识别率达到97.87%,对全部样本的识别率达到99.32%.     

基于小波包与支撑矢量机的天体光谱自动分类方法

针对天体光谱,通过小波包分解对光谱特征进行提取,并将该特征与支撑矢量机相结合,从而得到一种对活动天体与非活动天体实现自动分类的新方法.该方法未用到谱线信息,避免了谱线提取的复杂过程,使得在低信噪比,红移未知的情况下,依然能够对活动天体与非活动天体进行有效的分类识别.通过实验表明,该方法比其他现有方法有更高的识别率,可达到96.64%,并具有相当好的鲁棒性.     

矩形积分双谱和半监督鉴别分析下的通信辐射源识别

针对传统同类通信辐射源识别方法中存在的指纹特征难以提取,以及在先验标签信息较少时识别精度不高的问题,以指纹特征差异微小的同厂、同批、同型号的通信辐射源为对象,提出了一种基于矩形积分双谱和半监督鉴别分析的通信辐射源识别方法.该方法采用矩形积分双谱算法提取通信辐射源双谱特征,并将其作为指纹特征,以表征所属通信辐射源;同时,采用半监督鉴别分析算法,根据双谱特征数据的部分标签信息和非线性流形信息,将高维双谱特征数据映射到低维子空间后进行分类识别,来提升通信辐射源识别性能.为验证该方法的有效性,采用同厂、同批、同型号的FM电台作为同类通信辐射源的代表进行电台识别实验.实验结果表明,在FM电台训练样本中有先验标签信息的样本较少时,该方法对电台测试样本的识别率最高达87.6%,证明该方法在同类通信辐射源识别中指纹特征提取和识别精度方面具有优势.     

基于Emotiv Epoc+的眼动信号采集与识别方法研究

使用Emotiv Epoc+脑电波采集头戴设备,对10位被测人员的上、下、左、右、眨眼2次和眨眼3次6种眼球扫视运动信号进行采集,每人每个动作采集5组数据,共获得300组实验数据.对14通道的信号进行带通滤波后,采用短时能量计算方法优选2个最敏感通道,然后对优选出的通道信号采用归一化极值方法进行特征提取,最后采用特征匹配法对信号进行识别.实验结果表明:水平方向眼动识别率达到99.9%,垂直方向眼动识别率达到97.3%,平均识别率达到98.6%.     

基于多层感知机改进型Xception人脸表情识别

针对使用深度学习提取人脸表情图像特征时易出现冗余特征,提出了一种基于多 层感知机（MLP）的改进型 Xception 人脸表情识别网络 . 该模型将 Xception 网络提取的特征输 入至多层感知机中进行加权处理,提取出主要特征,滤除冗余特征,从而使得识别准确率得到 提升 . 首先将图像缩放为 48*48,然后对数据集进行增强处理,再将这些经过处理的图片送入 本文所提网络模型中. 消融实验对比表明：本文模型在CK+数据集、JAFFE数据集和MMI数据 集上的正确识别率分别为98.991%、99.02%和80.339%,Xception模型在CK+数据集、JAFFE数 据集和 MMI 数据集上的正确识别率分别为 97.4829%、90.476% 和 74.0678%,Xception+2lay 模 型在 CK+数据集、JAFFE 数据集和 MMI 数据集上的正确识别率分别为 98.04%、84.06% 和 75.593%. 通过以上消融实验对比,本文方法的识别正确率明显优于Xception模型与Xception+ 2lay模型. 与其他模型相比较也验证了本文模型的有效性.     

基于背景-前景分离模型的图表手绘信息识别

在各类文档、资料、报表中,许多数据使用图表进行表示,对图表进行自动识别和信息提取成为图形 识别和文档图像处理中一个重要的研究分支.本文提出了一种基于背景-前景分离的方法,针对司机日志图表中 的手绘折线信息,实现准确的信息提取与高精度识别.这种方法使用启发式规则分析和连通体分析将印刷体图 表的背景信息与手绘折线的前景信息相互分离,利用印刷体背景提供的刻度信息对手绘折线进行精确识别.同 时提供了良好的容错机制,降低手绘随意性造成的识别误差,并精确定位各种手绘错误造成的识别冲突,保证了 识别结果的有效性.通过4组805页测试样本集测试,本文方法的识别精度达到了90％以上.     

一种求曲线极小特征点集的算法

在分析已有求数字曲线特征点集算法的基础上，提出了一种求数字曲线极小特征点集的递归算法。结果表明，该算法具有提取特征点集冗余小、准确度高、速度快、节省存储空间，并且搜索出的点更加适合表达曲线形状等特点。     

基于MATLAB的最小二乘曲线拟合仿真研究

在科学实验及应用中,需要在分析一组测试数据的基础上,求出自变量与应变量之间近似函数关系表达式,以便计算机或其他设计人员利用它来方便地进行其他设计计算,这类问题就是由测得的点求曲线拟合的问题。在系统辨识领域中,最小二乘法作为曲线拟合最常用的方法,因其更为准确、实用而被广泛应用。在介绍基于最小二乘法的曲线拟合原理基础上,结合MATALB软件具体举例分析函数拟合方法和图形界面拟合方法以及MATALB工具箱拟合,并比较分析各种方法拟合效果与特点。通过具体分析可见,函数拟合需要对拟合函数有比较好的了解、编写相关程序,使用较灵活,而图形界面拟合以及曲线拟合工具箱cftool拟合直观、简洁,通过分析得到拟合方程参数及残差,可见拟合精度高、效果好。     

基于驾驶员视觉特性的草原公路平曲线半径研究

驾驶员在行车过程中主要依靠视觉获取相关的道路交通信息。基于草原公路特殊的线形特点,通过在草原公路进行实驾试验,利用眼动仪采集驾驶员眼动指标。分别提取各驾驶员在不同半径平曲线路段行车时的试验数据,探讨驾驶员在草原公路平曲线段行车过程中的眼动规律,分析驾驶员的眼动特性与道路平曲线半径之间的关系。得到平曲线半径对驾驶员的注视持续时间和扫视幅度的影响非常显著,对眨眼持续时间的影响较为显著。驾驶员在小半径曲线行车时,注意力高度集中,紧张感较强;在大半径平曲线行车时,行车感较为舒适,心理较为放松的特点。建议可以适当合理增加不同半径的平曲线来调节驾驶员的驾驶状态,缓解驾驶疲劳。     

基于二次NURBS的插值曲线

根据二次非均匀有理B样条曲线矩阵表达式,对于任意曲线上的2n+1个型值数据点,给出了一个仅仅利用这些型值数据,反算二次非均匀有理B样条曲线控制顶点的算法.数值算例表明了其算法的有效性.     

关于Bezier曲线性质及曲线拟合问题

本文首先介绍了Bezier曲线的定义和特性,着重探讨Bezier曲线基函数的性质,这对利用Bezier曲线进行曲线轮廓设计,将有着宏观上和直观感觉上的参考意义。     

温度对LiNbO3晶体THz辐射产生效率的影响

利用超短激光脉冲泵浦电光晶体LiNbO₃产生脉冲THz辐射, 并用非线性光学差频原理解释了THz的产生机制. 改变泵浦激光能量, 实验结果表明, THz脉冲波形的最大振幅与泵浦激光能量为平方关系, 随泵浦能量的增大, 晶体温度逐渐升高, 增加了对所产生THz辐射的吸收, 并逐渐偏离平方关系. 通过降低晶体温度, 减小TO声子-极化子因非谐振衰减为两个声学声子而引起的THz吸收, 提高了THz的产生效率.      

缝洞型碳酸盐岩油藏水驱特征曲线研究

缝洞型碳酸盐岩油藏储集空间复杂,呈现出很强的非均质性和多尺度特征,除个别井水驱特征曲线呈现出砂岩油藏特征或单一直线段特征外,其余井水驱特征曲线多呈现出多直线段台阶状或不规则特征,因此不能直接对传统水驱特征曲线进行简单的应用。在对国内外常用的50 多条水驱特征曲线进行筛选的基础上,对桑南西缝洞型碳酸盐岩油藏水驱特征曲线进行了选择应用,分析结果表明,对于缝洞型碳酸盐岩油藏,需要根据分析应用情况的不同及与实际资料的相关性来选择应用水驱特征曲线。为了进一步完善缝洞型碳酸盐岩油藏水驱特征曲线的选择应用,在此基础上对其水驱特征曲线应用相关事项作了补充。     

一种适用于水驱开发全过程的新型水驱曲线推导及应用

常规水驱特征曲线可以较好描述中高含水阶段水驱动态规律,但在特高含水阶段,水驱特征曲线会偏离原来直线关系,进而导致对生产动态的预测分析误差增大。本文对高、特高含水阶段油水相对渗透率比值的对数与含水饱和度相关性进行了重新拟合,得出了一条能够准确描述相渗曲线形态特征的油水相对渗透率比值表达式。在此基础上推导出了一种适用于水驱开发全过程的新型水驱特征曲线,表达式中所涉及的相关参数在高含水和特高含水阶段呈线性相关,通过这种线性相关性的外推,可以方便地实现对生产动态的准确预测。与传统水驱特征曲线相比,传统甲型水驱特征曲线也是本文所提出的新型水驱特征曲线的一个特殊表达形式。最后通过数值模拟对新型注水型曲线的准确性进行了论证,通过胜利油田、大港油田和冀东油田典型区块的生产数据对新型注水型曲线的实用性和先进性进行了验证。研究结果表明,新型注水型曲线与传统曲线相比具有更高的精度和可行性。     

一种基于BP网络的测井曲线自动提取方法

由于测井曲线图纸图像存在大量背景网格与曲线或曲线与曲线交织,致使曲线跟踪中断,需要手工连接,自动曲线提取非常困难.为此,提出一种利用BP神经网络进行曲线自动提取的方法.这种方法先提取曲线段的宽度、走向、分支特征,然后利用BP神经网络识别跟踪曲线交织处的分支,正确预测曲线的下一段.理论分析和实验表明,采用本方法,提高了曲线提取的正确率,抗干扰效果较好,几乎不要手工连接.该方法已经用于实际的石油测井曲线图纸图像的曲线自动提取中.