非线性超声检测系统检测分辨力和灵敏度的确定方法

为了提高非线性超声技术的检测能力并优化试验设置,提出了一种非线性超声检测系统的检测分辨力及检测灵敏度的确定方法,并根据该方法搭建了试验系统。对同一材料不同厚度的试件进行相同条件下的非线性超声二次谐波法检测,之后将测得的相对非线性系数与试件厚度进行线性拟合。拟合直线的斜率截距之比可表征该检测系统的检测分辨力,拟合直线的斜率可表征检测灵敏度。结果表明,该方法可去除非线性超声检测中的系统非线性,使测量数据具有更高对比度,利于基于非线性超声技术的材料损伤程度判定、微观组织演化评定等工作的高效展开。

基于非标记分析方法应用四极杆-静电场轨道阱-线性离子阱三合一高分辨质谱仪鉴定中国仓鼠卵巢细胞膜蛋白

目的 探讨应用四极杆-静电场轨道阱-线性离子阱(Orbitrap fusion lumos)三合一高分辨质谱仪鉴定中国仓鼠卵巢(Chinese hamster overy,CHO)细胞的全蛋白质组和膜蛋白质组的非标记(label-free)分析方法,并评价其应用效果,为研究膜蛋白相关传染病的发生机制提供方法学基础。方法 贴壁培养中国仓鼠卵巢细胞,提取、富集和酶解处于对数生长期细胞的全蛋白和膜蛋白,用高效液相色谱仪联用四极杆-静电场轨道阱-线性离子阱三合一高分辨质谱仪对酶解后的多肽进行分析,利用Maxquant软件和Uniprot数据库进行搜库及鉴定,最后对鉴定膜蛋白进行基因本体论(gene ontology,GO)功能分类。结果 全蛋白组一共检测出14 300个肽段,搜库得到2708个蛋白,其中可信蛋白2002个(FDR<1%且特异性肽段>1);膜蛋白组一共检测出13 179个肽段,搜库得到2594个蛋白,其中可信蛋白1873个。在鉴定的全蛋白组和膜蛋白组中定量结果前20的蛋白中,全蛋白组中与膜相关的蛋白有4个,占比20%;膜蛋白组中与膜相关的蛋白有10个,占比50%。在膜蛋白组中,GO功能分类表明分子功能上主要涉及结合和催化活性,在生物学进程上主要涉及细胞进程、代谢过程等。结论 膜蛋白组中与膜相关的蛋白显著高于本实验的全蛋白组,基于非标记分析方法应用Orbitrap fusion lumos的分析技术是鉴定细胞膜蛋白的有效方法。

基于三维多分辨率模型与Fisher线性判别的人脸识别方法

提出了一种不同姿态和光照条件下的人脸识别方法 ,将三维多分辨率模型与Fisher线性判别结合起来 .为了排除光照、姿态对人脸识别的影响 ,利用重采样技术构造了三维多分辨率模型 ,更快、更精确地提取人脸特征 ;同时结合Fisher线性判别 ,充分利用不同条件下的二维人脸图像信息 ,更有效地排除光照、姿态的影响 .实验表明 ,三维多分辨率模型与Fisher线性判别相结合能够很好地适应外部条件的变化 ,提高了人脸识别的速度和效率 .

基于多源遥感卫星数据的青海东昆仑沟里地区线性构造识别及找矿预测

沟里地区是青海东昆仑金及多金属成矿带重要组成部分之一,矿产资源丰富,具有良好的找矿前景,目前区内尚无大面积基于多源遥感卫星数据的线性构造识别及找矿应用方面的研究。选取Landsat8 OLI、GF-2不同空间分辨率遥感数据,运用最佳波段选择、主成分分析、图像融合、线性拉伸、定向滤波等遥感图像处理技术,结合DEM衍生产品和多元地学信息综合研究方法,实现了沟里地区线性构造识别和找矿预测。结果表明:(1)研究区构造格架以卡可特尔-色日德一线为界,可分为南部、北部2个区域,北部区域线性构造以NNE向最为发育,近EW向次之,NW、NE向分布较少,南部区域受昆中断裂带控制作用,线性构造主要发育近EW向和少量NW向、NE向;(2)已知矿床(点)全部位于线性构造内及其附近,构造控矿作用明显;(3)线性构造密集分布和交汇处以及遥感影像上不同色调连接区是寻找金矿化的有利地区。最后根据多元地学信息与遥感解译构造信息综合对比分析,在研究区圈定找矿靶区4处并进行了野外验证。研究结果表明,基于多源遥感卫星数据能够较好地识别地表构造空间结构特征,结果较为客观和准确,能够为该地区和外围找矿预测提供参考和依据。

非线性光场调控实现12倍相位超分辨实时干涉测量

光学干涉仪是现代精密测量技术的核心支撑,但其分辨率受到光源波长的限制,无法通过无限减小波长提高分辨率,而“相位超分辨”即是指设法解决光源波长限制的技术手段。目前“相位超分辨”研究主要通过调控N光子纠缠态的途径实现,但是由于N光子纠缠态制备与调控的极高难度和符合计数的极低效率使得该途径无法用于实际测量。针对这一瓶颈,笔者联合团队利用轨道角动量(OAM)相干态在光学超晶格中的级联参量上转换过程高效构造、提取多光子复振幅信号。实现了N=12倍的相位超分辨干涉信号的实时测量,为发展可实际应用的高倍率相位超分辨干涉测量技术提供了一条全新的物理途径。

基于空间分辨法分析时间低相干光自聚焦效应

时间低相干光由于其瞬时宽带的物理特性,在激光惯性约束聚变中得到了广泛的关注.然而其复杂的时间尖峰结构或将诱导非线性自聚焦效应的放大.同时,传统的非线性自聚焦特征数值的测试方法中,多数材料的表面损伤先于体内自聚焦成丝损伤发生,这为对比不同激光的非线性效应带来巨大影响.本文利用短焦距透镜对熔石英进行紧聚焦,通过调节入射激光能量,在避免前表面损伤的前提下,诱导熔石英产生自聚焦成丝损伤.随后通过理论计算对光束在样品体内传输过程的光斑变化进行空间分辨处理,并得到对应细分位置的非线性数值.最终将各个位置对应的非线性相位变化值进行积分,得到前表面无损条件下材料的非线性自聚焦特征数值.测试结果表明时间低相干光的非线性自聚焦效应比传统单模脉冲激光更强.本文不仅设计了一套更加精确的对比不同激光非线性效应的测试方法,同时也探明了时间相干性对于非线性自聚焦效应的影响机制,为高功率时间低相干激光器的设计提供理论依据和参考.

一种高分辨雷达空间目标跟踪方法研究

高分辨雷达在跟踪远程空间目标时,其量测坐标转换会引起一类特殊的强非线性问题。对其产生机理进行了分析。经典的非线性滤波技术的跟踪精度会急剧下降。因此,提出一种基于中间过渡状态的Kalman滤波器,在直角坐标系下进行目标状态预测,避免了球坐标系下目标运动的复杂建模;预测后,通过选取量测空间内目标位置和速度量及其协方差作为中间过渡状态,在测量坐标系下进行目标状态线性更新;更新后,再将中间状态映射到直角坐标系下,从而得到目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,基于中间过渡状态的Kalman滤波器可有效提高高分辨雷达对空间目标的跟踪精度。

基于Fisher判别分析鉴别中药材种类及产地

本文根据 2021 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛“中药材的鉴别”的数据进一步研究。中药材鉴别是中药学研究 的重要领域之一,其目的是通过分析中药材的光谱特征和其他物理、化学性质,来鉴别中药材的种类和产地,以提高中药的品质和 疗效。在实际应用中,结合药材的近、中红外的光谱特征以及不同药材的吸光度可以对中药材的产地进行综合性的鉴别。本文使用 R 语言软件,通过对数据进行标准正态变量变换(svn)处理后主成分分析、K-means 聚类,根据附件给出的几种药材的近红外光 谱数据,对数据进行相关性筛选,求出该未知数据与平均值的相关性,利用 Fisher 判别分析进行对比,最后鉴别药材的类别与产 地。另外建立 XGboost 模型及作多元线性回归模型鉴别不同产地的近、中光谱特征来辨别各类药材的产地以及种类。

基于盲超分辨的超大规模MIMO-OFDM信道与感知参数联合估计

面向未来6G网络,ISAC与XL-MIMO技术有机结合、共同演进,有望进一步提升ISAC性能。然而,XL-MIMO-ISAC中部署大量天线会产生近场效应,为准确获取CSI和目标参数信息带来关键挑战。为此,采用线性修改的原子范数最小化方法,建模毫米波通信信道和感知阵列响应这两种盲源之间极坐标域的子空间一致关联,并提出了一种基于盲超分辨技术的CSI与感知参数并行估计方案,以避免从叠加信号中串行估计通信信道与目标参数信息造成误差传播。将联合盲源估计建模为非完全观测条件下的低秩矩阵重构问题,并引入PSWF将问题转化为SDP。仿真结果验证了提出的算法在CSI精度和目标参数分辨率方面的有效性。

一种改进的字典学习的教室图像超分辨率重建方法

目前,教室的成像因受设备性能低和环境复杂的影响,会出现教学环境下对师生认识不全的情况。为了充分利用图像信息,全面细致地了解教学情况,文章提出一种改进的字典学习的教室图像超分辨率重建方法。通过采用字典学习算法训练自构的教室图像数据集得到对应的低秩字典和稀疏字典,使用训练的两个字典重建训练集图像,再参与训练,得到残差字典,然后运用训练得到的三个字典重建低分辨率图像,最终得到高分辨率图像。将提出的算法与几种经典算法进行对比实验,可视化和量化结果均表明,提出的算法在PSNR和SSIM上都获得了显著的提升。

Fisher线性鉴别分析的理论研究及其应用

Fisher线性鉴别分析已成为特征抽取的最为有效的方法之一 .但是在高维、小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征仍是一个困难的、至今没有彻底解决的问题 .文中引入压缩映射和同构映射的思想 ,从理论上巧妙地解决了高维、奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题 ,而且该方法求解最优鉴别矢量集的全过程只需要在一个低维的变换空间内进行 ,这与传统方法相比极大地降低了计算量 .在此理论基础上 ,进一步为高维、小样本情况下的最优鉴别分析方法建立了一个通用的算法框架 ,即先作K L变换 ,再用Fisher鉴别变换作二次特征抽取 .基于该算法框架 ,提出了组合线性鉴别法 ,该方法综合利用了F S鉴别和J Y鉴别的优点 ,同时消除了二者的弱点 .在ORL标准人脸库上的试验表明 ,组合鉴别法所抽取的特征在普通的最小距离分类器和最近邻分类器下均达到 97%的正确识别率 ,而且识别结果十分稳定 .

基于Fisher线性判别分析的语音信号端点检测方法

传统的语音端点检测方法对辅音,特别是受到噪声污染的清音部分与背景噪声之间分离能力不足。针对上述问题,该文提出一种基于Fisher线性判别分析的梅尔频率倒谱系数(F-MFCC)端点检测方法。将清音信号和背景噪声视为两类分类问题,采用Fisher准则求解具有判别信息的最佳投影方向,使得投影后的特征参数具有最小类内散度和最大类间散度,从而增大清音与背景噪声的可分离性。在不同语音库上的实验结果表明,F-MFCC能够在不同信噪比和背景噪声条件下提高语音端点检测的准确率。

基于核Fisher判别分析方法的非线性统计过程监控与故障诊断

化工过程中大量的生产数据反应了生产过程的内在变化和系统的运行状况,基于数据驱动的统计方法可以有效地对生产过程进行监控。对于复杂的化工和生化过程,其过程变量之间的相关关系往往具有很强的非线性特性,传统的线性统计过程监控方法显得无能为力。本文提出了基于核Fisher判别分析的非线性统计过程监控方法,首先利用非线性核函数将数据从原始空间映射到高维空间,在高维空间中利用线性的Fisher判别分析方法提取数据最优的Fisher特征矢量和判别矢量来实现过程监控与故障诊断,能有效地捕获过程变量之间的非线性关系,通过对流化催化裂化(FCCU)过程的仿真表明该方法的有效性。

基于改进的PCA算法和Fisher线性判别的人脸识别技术

通过对主成分分析法(PCA)的数学公式进行改进,使其具有灰度归一化操作能力,从而克服光照对目标的影响,再将改进后的主成分分析法和F isher线性判别分析方法组合起来用于人脸识别,在ORL人脸数据库上进行了实验,取得了满意的识别效果.

扫频非线性对线性调频连续波雷达测距精度和距离分辨力的影响

线性调频连续波（ Ｌ Ｆ Ｍ Ｃ Ｗ） 雷达在理论上具有很高的测距精度和距离分辨力，但实际的 Ｌ Ｆ Ｍ Ｃ Ｗ 雷达由于其固有的扫频非线性而使其实际的测距精度和距离分辨力下降．本文根据 Ｌ Ｆ Ｍ Ｃ Ｗ 雷达回波功率谱的特性，从理论上分析了扫频非线性对 Ｌ Ｆ Ｍ Ｃ Ｗ 雷达测距精度和距离分辨力的影响，为实际 Ｌ Ｆ Ｍ Ｃ Ｗ 雷达扫频非线性的外部校正提供一个精确的理论依据．

基于核的Fisher非线性最佳鉴别分析在人脸识别中的应用

抽取最佳鉴别特征是人脸识别中的重要一步。对小样本的高维人脸图像样本,由于各种抽取非线性鉴别特征的方法均存在各自的问题,为此提出了一种求解核的Fisher非线性最佳鉴别特征的新方法,该方法首先在特征空间用类间散度阵和类内散度阵作为Fisher准则,来得到最佳非线性鉴别特征,然后针对此方法存在的病态问题,进一步在类内散度阵的零空间中求解最佳非线性鉴别矢量。基于ORL人脸数据库的实验表明,该新方法抽取的非线性最佳鉴别特征明显优于Fisher线性鉴别分析(FLDA)的线性特征和广义鉴别分析(GDA)的非线性特征。

一种提高分布式光纤测温系统空间分辨率的线性修正算法

由于分布式光纤喇曼测温系统带宽不足,导致系统的空间分辨率低;当光纤的感温区域长度接近空间分辨率的时候,系统温度响应幅值不够,导致测温不准.为解决此问题,本文提出了一种线性修正算法;在分析温度与喇曼比值关系及系统的频率响应特性的基础上,建立了该算法的数学模型,搭建了基于单模光纤的10km分布式测温系统,并利用该算法进行了相关测温实验.实验结果与理论分析一致,该算法能有效修正3～6m光纤的温度响应幅值,使系统测温准确度达1℃,测量时间为40s.本算法在不增加效系统成本的同时,克服了系统带宽不足,优化了空间分辨率、温度分辨率及测量时间.

基于非线性积累的高分辨极化目标检测

研究了毫米波高分辨雷达体制下的目标极化检测问题 .提出了极化域非线性加权积累的思路 ,以提高雷达接收信号的信杂比 ,在此基础上提出了基于高分辨雷达目标一维距离像“位置”相关的目标检测方法 .在毫米波段的实验结果表明 ,该方法是一种非常有效的扩展目标检测方法 .

线性同相轴波场分离的高分辨率τ-p变换法

基于最小二乘τ-p变换和τ-p域模型稀疏分布的假设,本文给出高分辨率τ-p变换的推导及其模型空间域的离散采样公式,同时给出了保振幅线性同相轴波场分离的算法流程.在求解本文给出的高分辨率τ-p正变换时,由于待求解的矩阵不具备最小平方法所具有的Toeplitz结构,故采用Cholesky分解法进行计算.本文模拟了井间地震和阵列声波测井中的Stoneley上下行波的分离算法过程,高分辨率正反τ-p变换且滤波所得结果显示本文算法误差小和保振幅的特点.对于在τ-p域距离很近或时间域同相轴近于水平的线性波场,高分辨率算法的聚焦作用使得所分离波场畸变小,体现本文算法精度高的优点.理论模型试算表明本文给出的高分辨率τ-p变换线性波场分离算法具有稳定性、精度高和保振幅的特点.

液相色谱/线性离子阱-静电场轨道阱高分辨质谱法快速筛查葡萄酒中的合成色素

基于液相色谱/线性离子阱-静电场轨道阱高分辨质谱(LC/LTQ-orbitrap MS)技术构建了合成色素的质谱数据库,利用精确质量数和该数据库中二级质谱图的匹配度分析筛查,建立了葡萄酒中15种水溶性合成色素的快速筛查方法。葡萄酒样品通过弱阴离子交换柱进行净化后经苯基色谱柱分离,然后用LTQ-orbitrap MS对样品中的色素进行筛查和定量检测。结果显示,葡萄酒中15种色素的检出限在0.000 40～0.18 mg/L之间,3个加标水平的回收率在43.1%～127%之间,平均相对标准偏差均小于10%。加标样品的二级质谱图与数据库中标准样品二级质谱图的匹配度均达到98%以上。该方法可在无标准物质的情况下对葡萄酒中的15种合成色素进行筛查检测。