小波分析的茶鲜叶全氮含量高光谱监测

茶是世界上最受欢迎的饮料之一,而氮素（N）是影响茶叶品质的主要成分之一,因此快速准确地估算N素含量至关重要。由于测定N含量的化学方法繁琐耗时,利用高光谱对茶鲜叶中N含量进行预测,利用连续小波转换（CWT）提取的小波系数,探究CWT不同分解层数对于N素含量的估测能力,并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。首先,采集广东省英德市茶园的151个茶鲜叶样品高光谱数据,将获得的原始光谱通过卷积平滑（SG）、去趋势（Detrending）、一阶导数（1st）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）五种预处理方法进行预处理并作为参考。其次,采用连续小波对原始光谱进行初步处理生成多尺度小波系数,并进行相关性分析, 分别利用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应加权采样法（CARS）和变量组合集群分析（VCPA）方法进一步优化CWT变换后光谱数据的变量空间,最后,以特征变量为输入使用PLSR建立了N素定量监测模型,并对比不同尺度不同方法估算N素的效果。结果表明,连续小波分析方法可有效提升茶鲜叶光谱对N素含量的估测能力,明显优于常规光谱处理方法。经连续小波分解后,对茶鲜叶N素的预测能力随分解尺度的增加整体呈逐步降低的趋势,其中在1~6尺度连续小波变换后的光谱与茶鲜叶N素存在良好的相关性,表明小尺度的连续小波分解可有效应用于茶鲜叶N含量的监测。基于CWT（1）-VCPA方法建立的模型精度最高,且变量数相比于全波段减少了99.34%,其建模与预测R2达到0.95和0.90,相比于传统光谱处理方法,精度提升了11% ,证明CWT-VCPA可以有效降低光谱维度并大幅提升模型精度。实现了茶叶N素含量的高效量化预测,为评估茶叶的其他成分提供了可靠技术参考。     

一种新的层次粒子滤波的目标跟踪方法

提出一种新的层次粒子滤波算法,选择局部区域特征点和颜色信息建立目标模型,引入粒子的二阶采样过程.算法通过粒子的一阶权重更新获得好的初始分布,二阶权重更新保证粒子的高置信度和高的采样效率,当粒子数目小于一定阈值时进行重要性重采样,利用仿射模型对目标区域精确定位及姿态修正.实验表明:改进算法将目标局部特征分布与目标颜色信息相结合,通过二阶采样过程,保证了局部特征跟踪的稳定性,解决了经典理论中误匹配导致的采样点发散问题,在目标部分遮挡情况下也可以完成实时目标跟踪.     

空间窄线宽激光器光学系统研究

空间窄线宽激光器作为空间锶光钟的本地振荡源,决定了空间锶原子光钟的中短期稳定度。由于空间站的载荷资源有限,空间窄线宽激光器光学系统既要满足空间光钟参考跃迁的功能要求,又要考虑体积、重量等因素。此外,由于空间窄线宽激光器系统对功耗、热耗都有严格的要求,在激光源输出光功率一定的条件下提高系统光功率的利用率,是保证后续光路光功率需求的关键。为了减小体积,减轻系统重量,采用小型化光学组件构建系统光路;为提高系统光功率的利用率,采用短焦双透镜方案,在此基础上构建该光学功能单元的实验平台。结果显示:声光调制器的单通衍射效率大于90%,双通衍射效率大于70%。对声光调制器驱动信号进行扫描,在±20 MHz扫描范围内,光纤耦合效率变化了50%,基本满足了空间和功率上的应用要求。     

涤纶化学降解单体产物的高效结晶提纯研究

为了解决废旧涤纶(PET)纺织品乙二醇醇解法循环利用中存在的醇解产物对苯二甲酸二乙二醇酯(BHET)纯化困难的问题，通过研究BHET晶体的独特的相变性质，发展了BHET纯化新技术.实验结果表明，对结晶的、醇解反应产物BHET使用减压升华操作，在1.33 kPa,130℃的条件下，可获得纯度达99.7%，收率达86.4%，白度(L^*值)达99.8的纯化BHET.回收所得的BHET可再缩聚制备再生PET.该再生PET在相同条件下与由石油基BHET缩聚所制得的PET具有类似的性质，包括白度、分子量及分子量分布等.本文还验证了该种醇解法回收废旧涤纶纺织品的技术的普适性：考察各种含有不同成分及颜色的涤纶纺织品样品的醇解行为及产物分离纯化效果.所研究的BHET纯化方法步骤短、产物纯度高、不额外使用有毒化学试剂，并有效地克服了粉末状BHET在加热纯化时容易发生缩聚的关键难题，为高品质回收废旧涤纶纺织品提供了一种新的路径.