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国家自然科学基金(61168003)

作品数:6 被引量:7H指数:2
相关作者:罗永道杨卫平潘宇杜德伟李蒙更多>>
相关机构:云南师范大学江西理工大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划云南省科技计划项目更多>>
相关领域:理学机械工程轻工技术与工程天文地球更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 2篇理学
  • 1篇天文地球
  • 1篇机械工程
  • 1篇轻工技术与工...
  • 1篇农业科学
  • 1篇文化科学

主题

  • 1篇稻飞虱
  • 1篇稻叶
  • 1篇多光谱
  • 1篇多光谱成像
  • 1篇叶片
  • 1篇英文
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇质量检核
  • 1篇水稻
  • 1篇水稻叶片
  • 1篇水果
  • 1篇图像
  • 1篇谱学
  • 1篇去噪
  • 1篇全反射
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇自适
  • 1篇自适应

机构

  • 5篇云南师范大学
  • 1篇江西理工大学

作者

  • 2篇杨卫平
  • 2篇罗永道
  • 1篇冯洁
  • 1篇曹鹏飞
  • 1篇林立波
  • 1篇罗艳琳
  • 1篇徐晓梅
  • 1篇李蕾
  • 1篇张洋
  • 1篇李蒙
  • 1篇杜德伟
  • 1篇潘宇
  • 1篇徐龙

传媒

  • 2篇河南科技
  • 1篇云南师范大学...
  • 1篇光学仪器
  • 1篇Agricu...
  • 1篇新课程研究(...

年份

  • 2篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2013
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
线阵CCD光谱采集系统的自适应滤波降噪被引量:3
2016年
为了便于对微型线阵CCD光谱采集系统采集的光谱数据进行分析,需要对光谱数据采集过程中出现的噪声进行降噪处理,以提高光谱数据的信噪比。首先,根据线阵CCD参数指标,设计了一种硬件降温结构,并用它对线阵CCD进行降温去噪。接着,根据递归最小二乘自适应滤波算法对采集好的水样品光谱数据进行去噪处理,然后和未去噪的水样品数据对比。实验表明,硬件电路降温去噪能够衰减线阵CCD上的暗电流噪声,使用递归最小二乘自适应滤波方法能够有效消减光谱采集系统中光谱数据的噪声。
潘宇罗永道
关键词:光谱学线阵CCD自适应滤波去噪
基于TEQC的深圳市连续运行参考站数据质量分析被引量:1
2018年
本文利用TEQC软件从多方面对深圳市连续运行参考站 (SZCORS) 全部5个参考站连续半年的观测数据进行质量检核与分析.分析结果表明: SZCORS各参考站总体运行良好, 能为广大SZCORS系统用户提供较好的GNSS观测数据; 数据完好率、 周跳比和信噪比指标均达到IGS站标准, 其中南山站数据完好率及龙岗站周跳比值略高于规范标准, 且南山站多路径效应误差较大.
杨凡敏张远
关键词:TEQC质量检核
光谱图像的标准具效应被引量:1
2015年
在进行光谱数据测量时,在原本平坦的光谱中常会出现类似正弦的周期振荡,称为标准具效应(Etaloning effects).标准具效应严重影响了系统的测量精度和数据后续处理的难度.从光学系统表面光学膜层方向来分析这种类似正弦振荡的现象,并针对与多膜层相似结构的法布里珀罗结构,分析找到这种标准具效应的主要原因是膜层结构影响,同时提出了通过改变光学结构表面膜层来改善和消除这种影响测量结果的标准具效应.最后在软件和硬件方面都提出了相应的改善方法.
徐龙罗永道
“消失的手指”——光的折射解析
2017年
本文通过消失的手指这一实验,从定性和定量两个角度解析手指消失的原因,探析实验中隐藏的折射与全反射规律,进而也解释了与此实验类似的日常生活中的物理现象。
李蕾徐晓梅张洋罗艳琳杨卫平
基于多光谱成像技术选取稻飞虱为害后水稻叶片的特征波段(英文)
2013年
[目的]研究选取稻飞虱为害后水稻叶片的有效特征波段,用于从大量成像光谱数据中快速识别和分类稻飞虱为害后的水稻叶片。[方法]实验采用多光谱成像系统对400-720 nm波段范围,每隔5 nm的稻飞虱为害后的水稻叶片进行多光谱成像。[结果]根据波段指数原理,计算得出波段515,510,710,555,630,535,505,530和595 nm具有较理想的波段指数值,这些波段信息量丰富、相关性小;实验通过两种分类方法分别对稻飞虱为害后的水稻叶片的分类精度予以计算,得出全波段和特征波段的分类精度均大于90.00%。[结论]这些选取的波段可以作为稻飞虱为害后水稻叶片的有效特征波段,可以用于从大范围农作物中快速识别和分类水稻叶片。
曹鹏飞李宏宁杨卫平林立波冯洁
关键词:多光谱成像稻飞虱
基于高光谱成像的水果损伤分析研究被引量:2
2018年
高光谱成像技术包含图像信息和光谱信息.本文利用高光谱成像技术检测苹果摔伤, 主要采用主成分分析、 波段比算法和支持向量机分析所采集的高光谱图像数据.实验结果表明, 波段比算法和主成分分析法分类识别正确率为93.3%, 与支持向量机相比更适用于苹果摔伤的实时快速检测.
韩浩然李蒙杜德伟杜德伟王鑫野
关键词:主成分分析支持向量机
共1页<1>
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