空间分辨散射光谱多参数信息融合方法的生鲜肉嫩度无损检测

嫩度是猪肉食用品质最重要的指标之一。猪肉嫩度取决于猪肉组织复杂的物理、化学特性,目前难以实现快速无损伤检测。探索空间分辨光谱技术用于生鲜肉嫩度无损检测的可行性。首先利用点光源高光谱扫描系统采集54块猪肉背最长肌的空间可分辨散射光谱,经过感兴趣区域选择,提取出猪肉样本表面光斑的空间扩散轮廓,结合4-参数洛伦兹分布函数对扩散轮廓进行非线性拟合,拟合优度R^2>0.992,并通过残差分析,表明4-参数洛伦兹分布函数符合肉样表面光强的空间散射规律,进而提取出480~950nm波长下空间分辨光谱的四个形态学参数:渐进值a、峰值b、半带宽c以及半带宽处的斜率d。然后将单参数谱分别与猪肉样本Warner-Bratzler剪切力(WBSF)测量值进行偏最小二乘回归(PLSR)分析。结果表明不同参数谱都含有猪肉嫩度信息,其中峰值参数谱b建模效果最佳,其回归模型的校正集决定系数R^2c为0.674,均方根误差SEC为8.396N,预测集决定系数R^2p为0.610,均方根误差SEP为8.643N。为提高模型的预测精度和稳定性,实现多参数谱信息的融合,先通过PLSR分析,分别提取出每个参数谱中对猪肉嫩度方差贡献大的公共因子,然后将其因子得分组合在一起作为参数谱的特征变量,与猪肉样本WBSF测量值作多元统计回归分析。为避免数据冗余,对不同参数谱特征变量进行多重共线性判别,进一步采用PLSR算法对参数谱特征变量进行降维和变换,采用交叉验证方法,选择前两维因子得分进行校正模型的建立。其中所提取第一维公共因子对猪肉WBSF值方差解释率达92.28%。与单参数谱所建PLSR模型相比,多参数谱信息融合模型预测效果有了较大提高,其R^2c和R^2p分别为0.923和0.800,SEC和SEP分别为4.083N和5.655N。通过对回归系数进行统计量t检验,结果表明所有回归系数极显著(p<0.01)。本研究通过采取多参数信息融合方法为空间分辨光谱在生鲜肉嫩度无损检测应用提供一种思路,该方法有效将空间分辨光谱解析为4个形态学参数,并实现不同参数谱信息的提取和融合,为开发基于空间分辨光谱的生鲜肉嫩度无损快速检测装备提供技术支撑。

雷达系统效能的可视拓扑映射图分析

根据自组织神经网络原理 ,构建了基于多参数信息融合的雷达系统效能可视拓扑映射图分析模型 ,并根据模型学习获得的拓扑映射图对机载雷达效能进行了分析。通过效能模型的拓扑映射图和单参数灰度图 ,可以清晰地观察到不同型号雷达的探测能力特征、参数相关性特征、参数变化趋势 ,还可对其它型号雷达效能进行相似性预测 ;同时 ,为装备效能分析提供了一种新的有效的方法。

基于双频毫米波技术的测云仪

本文介绍了一款基于双频毫米波技术的测云仪,该测云仪攻克双频毫米波测云、多参数信息融合处理等关键技术。开发W波段大功率速调管、毫米波双频共面天线等部件。通过系统集成,研制具有一定功能Ka/W波段双频毫米波测云仪样机。该测云仪工作在Ka和W波段,采用双极化脉冲多普勒体制,与一般测云设备不同的是,该测云仪除了能测量气象目标的强度、径向速度、谱宽和线性退极化比外,还可以通过对两种波长测得的反射率比和速度差等相关参数进行处理,更精确的反演云目标的液态水含量和相态分布等特征。