定温式热偶真空计

本文介绍一种新型的定温式热偶真空计,概述了皮拉尼真空计长期以来能处于重要地位的原因,对它的特点及不足之处进行了分析,说明了定温式热偶真空计比皮拉尼真空计有何特点。简单地论述了热偶规管的构造及工作原理。扼要地说明了定温调节的方法及调节对象的特殊性——隔离调节。调节电路采用斩波稳零CMOS器件和光电耦合器等构成的高增益比例调节。此外,还介绍了定点、定域控制电路的工作原理,刻度曲线的测定方法,本仪器特点,及其应用实例。     

变形L1正则化的高光谱图像稀疏解混

如何准确地刻画易于求解的稀疏正则化函数是高光谱图像稀疏解混的难点。变形L₁正则化函数是一类由绝对值函数组成的双线性变换的单参数族,类似于L_pp∈0,1范数,通过调整参数a∈0,可以准确表征L₀和L₁之间的任意范数,并具有无偏、稀疏和Lipschitz连续性。论文首先研究变形L₁正则化函数,然后提出变形L₁正则化的高光谱稀疏解混变分模型,最后提出变形L₁正则化高光谱稀疏解混模型的凸函数差分求解算法。通过模拟和真实的高光谱数据实验,与经典的SUnSAL算法相比,表明提出的算法能够更准确地刻画丰度系数的稀疏性,并获得更高的解混精度。     

光谱加权协同稀疏和全变差正则化高光谱图像解混

针对传统稀疏解混方法对丰度的稀疏性表征不充分及空间信息利用率低等问题,本文在分析迭代加权稀疏解混方法的基础上,提出了一种基于光谱加权协同稀疏和全变差正则化的高光谱解混方法.该方法一方面在协同稀疏解混的基础上引入光谱加权因子进一步刻画丰度系数的行稀疏性,以促进所有像元之间的联合稀疏性;另一方面引入各向异性全变差空间正则化促进图像同质区域的平滑性,以提高解混的准确性.通过交替方向乘子法求解该模型,通过迭代,利用内外部双循环迭代方法对光谱加权因子和丰度系数进行优化.模拟和真实的高光谱数据实验结果均表明本文提出的算法与现有同类算法相比能大幅提高混合像元分解的精度,在稀疏解混方面展现出了巨大的潜力.     

基于空间加权协同稀疏的高光谱解混算法研究

针对传统稀疏解混算法因空间信息利用不足带来的丰度图像空间分布连续性差的问题,本文提出了一种基于空间加权协同稀疏的解混方法.该方法利用协同稀疏正则项刻画丰度系数的行稀疏性;同时,在协同稀疏框架下,引入空间加权因子挖掘高光谱图像邻域像元间的空间相关性.本模型采用交替方向乘子法求解,通过交替迭代,对空间权重和丰度系数进行优化.模拟和真实高光谱数据实验结果表明本文方法能够比现有同类方法获得更精确的解混结果.     

用电压表检测电解电容的测试电路

铝电解电容在要求不太高的定时应用中是最便宜的元件。但是,因为一般电容有容差 10%和-20%,所以把它们接在定时网路之前对其实际值必须进行检测。虽然可以用电容电桥来进行这些检测,但电桥对交流声敏感,需要注意电容的极性,而且对于高容量的检验太慢。图中所画的简单的电容测试器克服了这些问题,能够快速和有效的测定电容值。而且,对于 80%和-20%的电容范围精度在2%以内,它的成本只需5美     

一种改进的粒子群与人工蜂群融合算法

针对标准的粒子群算法和人工蜂群算法收敛性能差、在复杂优化问题易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的融合算法.改进融合算法拥有双种群并行进化,其中粒子群采用改进的反向学习策略,以增加群体的多样性;蜂群中跟随蜂根据个体停滞次数,自适应地改变进化策略,以平衡全局探索与局部开发能力.同时算法将交替共享两个种群的全局最优位置,通过相互引导使融合算法具有更好的寻优能力.8个经典函数和CEC2013的8个复合函数的实验结果表明,与最新的一些改进粒子群和人工蜂群算法相比,该算法的收敛速度和收敛精度均有较显著的优势.     

L1稀疏正则化的高光谱混合像元分解算法比较

基于稀疏性的高光谱解混是近年来高光谱混合像元分解的研究热点.主要研究了L1正则化的高光谱混合像元分解算法.首先分析了L1正则化的三种解混模型,即无约束、非负约束和全约束模型;然后给出了三种模型对应的数值求解算法;最后,采用模拟的和真实的高光谱数据进行实验,比较了三种高光谱混合像元分解算法的效果.实验结果表明:三种模型均具有很好的高光谱混合像元分解精度(SRE),其中全约束模型最好,非负约束模型次之,无约束模型最差;全约束模型在信噪比低和端元数多的情况下,仍然获得较高的SRE.