为解决速生桉抽出物测定方法繁琐耗时, 木浆生产能耗居高不下等问题, 以引种的3种广西速生尾巨桉原料(DH32-29, DH32-26, DH33-27)为研究对象, 采集了144个样本的近红外光谱, 按国标方法测定全部样品的苯醇抽出物和1%NaOH抽出物含量。 在Matlab 8.0中采用信号平滑, 一阶、 二阶导数, 矢量归一化, 多元散射校正等方法预处理原始光谱, 用偏最小二乘法、 支持向量机法和人工神经网络法以及常用于宏观经济分析的LASSO法分别结合上述预处理方法建立模型, 筛选出最优建模方法。 运用遗传算法对波段进行选择, 提高了模型的精确度从而优化了模型。 确定了建立苯醇抽出物含量模型时, 可联用平滑、 MSC和一阶导数预处理光谱数据, 以1 345.0～1 821.4和2 127.8～2 241.3 nm区间波段参与建模, 建模方法为偏最小二乘法, 最佳主成分数为9时, 模型有最好的精确度。 其RMSEP值可达0.25%, 绝对偏差范围为-0.39%～0.38%。 筛选出的波段包含了如1 410和1 447 nm附近酚羟基伸缩振动的一级倍频, 2 133 nm处苯环上碳氢键的伸缩振动与碳碳双键伸缩振动的合频等苯醇抽出物的特征波段。 建立1%NaOH抽出物分析模型时, 可联用平滑、 矢量归一化和一阶导数预处理, 选择1 138.2～2 363.0 nm波段数据, 建模方法为LASSO, 选取的调整参数值μ为12.61, 此时模型精确度最高。 RMSEP值为0.37%, 绝对偏差范围为-0.56%～0.53%。 筛选出的波段包含了1 158和1 170 nm附近乙酰脂基团CH3中C—H的伸缩振动二级倍频吸收, 1 666, 1 681和1 790 nm附近CH3中C—H伸缩振动的一级倍频吸收等特征吸收。 模型的预测能力从组分结构角度得到了解释。 模型的RPD值分别为4.67和5.77, 模型性能均可满足实际需求, 有望应用于制浆造纸生产线上的速生桉抽出物含量分析。 研究结果表明, 通过预处理方法选择和建模方法选择, 结合遗传算法的应用, 可以建立并优化广西速生桉木抽出物含量的近红外测定模型; 同时, LASSO算法作为一种新兴算法, 在近红外光谱分析中表现出了较好的处理共复线性数据的能力, 可以建立准确性较好的分析模型。

基于复合式变焦系统结构, 提出了一种三组元连续变焦设计数学模型.在该模型的指导下, 针对中波制冷型15 μm、640×512的凝视型焦平面探测器, 设计了一款紧凑型高变倍比连续变焦光学系统.该系统工作波段为3.7~4.8 μm, F数为4, 利用该模型分配光焦度、计算初始点得到系统焦距变化范围为9~740 mm, 变倍比达80×.整个光学系统仅采用硅、锗两种红外材料, 共八片透镜, 利用二次成像方法及45°反射镜对系统进行了U型折叠, 在实现100%冷屏效率的同时有效控制了横向和纵向尺寸.完成了各动组凸轮曲线的优化设计和对比分析, 从光学传递函数、点列图、畸变、冷反射及环境适应特性等多方面对系统进行了分析.结果表明, 该系统具有变焦轨迹平滑、冷反射抑制特性优良、成像质量佳、环境适应性好及工程可实现性等优点.该数学模型的正确性和可行性也得到了验证.

介绍了一种CO2 探空测量方法。其原理是利用朗伯-比尔定律,使用非分光红外法,通过选择合适的红外光源和红外探测器,设计了合理的电路,在定标的基础 上将测量的光强转换成CO2 浓度,制作出可用于探空测量的实验装置。通过与EC9820型CO2 分析仪的地面对比试验,结果表明,连续12天测量 的趋势一致,平均误差为9.835 ppm,验证了设计的可行性,基本满足了大气CO2 探空的精度需求,为进一步研制CO2 探空仪提供了参考。

药品是直接关系到每一个公民身体健康与生命安危的特殊商品, 其生命周期内的每一个环节都需要进行严密的质量监控。 近红外光谱分析技术由于快速、 非破坏性和无污染等特点, 十分适合于流通领域药品的质量监测。 因此, 将我国1997年以来, 应用近红外技术进行药品终产物快速分析的文献进行了总结、 整理, 从分析对象、 分析方法和分析仪器等方面综述了该领域的研究进展, 并阐述了亟待解决的问题和发展前景。

利用甲烷分子在中红外3.31 μm波段的吸收特性，设计并研制了一种便携式甲烷检测仪。为了研究仪器的稳定性，对其在体积分数为0×10-6气体下的输出电压信号做了长时间测试，结果显示，由于环境温度发生变化，半导体电子元件和光学元件参数以及甲烷分子吸收系数均发生漂移，使检测仪输出电压信号的相对漂移达1%。为了抑制温度变化对仪器检测性能的影响，进一步实验研究了仪器输出电压随温度的变化关系，并根据这一关系，对温度漂移造成的信号偏差进行了补偿。引入温度补偿后的实验结果显示，针对体积分数为0×10-6的样品气体，仪器输出电压每周相对波动从1%降至0.46%，体积分数波动范围从86×10-6降至37×10-6。针对体积分数为3250×10-6的样品气体，计算了仪器的阿伦方差曲线，当采样时间大于500 s时，阿伦方差几乎趋于定值，其标准差小于10×10-6。因此，通过温度补偿，在一定程度上消除了环境温度的影响，从而改善了仪器的稳定性。

对非分散红外SO2 气体检测技术及其运行机理作了系统介绍。分析了非分散红外 SO2 气体检测的吸光度获取方案及浓度反演方法。以三阶多项式为拟合模型，采用非线性最小二乘法获得了系 统的定标曲线。对系统的测量准确度进行了相关分析，得出测量误差< 2 %。结果表明，利用非分散红外光谱吸收法能 够实现对SO2 气体的准确测量，可为其它气体的测量提供相似的解决方案。

为了有效抑制复杂背景的干扰，降低复杂背景所带来的虚警，提高目标检测的信噪比，提出了一种基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法。分析了复杂背景下带有弱小目标的红外图像中复杂背景和弱小目标图像各自的频谱特性,并引入了分频段处理的思想。比较了各种滤波器的性能，并选用了基于复小波的滤波器组，用该滤波器组将红外弱小目标图像分解到各个子频域；对分解后的各频段图像分别进行基于罗宾逊滤波的目标检测处理，提取各频段图像中的奇异点；根据目标图像和背景图像的频谱特性的定量分析结果，选取合适的权值，将各频段检测的结果进行加权融合,得到最终的处理效果。实验结果表明:弱小目标检测方法较之于传统的不分频段的高通滤波处理方式可以获得更高的信噪比，目标得到明显的增强，背景杂波得到更有效的抑制，各项探测指标均更优。

针对复杂云背景下的弱小目标探测，提出了一种基于光流估计和自适应背景抑制相结合的弱小目标检测算法.首先根据红外图像中云的移动规律，对云背景下的红外图像进行光流分析，提取运动云区.在光流场的计算中结合了云运动的特点以及光流方程的两个约束条件，对传统的基于梯度的光流法予以改进.同时发现移动云区对目标探测的影响较大，为了抑制移动云区对弱小目标的干扰，提出了自适应抑制复杂背景的算法，在光流场分析提取的移动云区中，利用代表背景复杂程度的背景因子，自适应调整分割阈值，抑制复杂背景的干扰.这样只在容易引起虚警的移动云区进行背景抑制处理，简化了计算量，降低了云区对弱小目标的干扰，减少了虚警和误判.实验结果表明该算法可以显著减少云区造成的虚警，并且能够探测出弱小目标.

为了降低复杂背景对弱小目标探测的影响，本文提出了一种基于背景分类的弱小目标检测算法。背景分类的依据是背景的复杂度，本文用熵运算估计背景的复杂程度，同时为了简化算法，采用多分辨率的小波变换。再用模糊数学中的隶属度函数映射到模糊特征平面，作为背景因子图像。接着对背景因子图像进行最大熵阈值分割，将复杂的地面背景与平坦的天空背景区分开来，实现了背景分类。再在罗宾逊滤波预处理后的图像基础上，争对两类背景的特性分别进行阈值分割，提取目标，从而削弱复杂背景对弱小目标探测的影响。最后实验结果表明该算法可以降低复杂背景对弱小目标的干扰，提高被复杂背景淹没的弱小目标的探测率。

针对复杂天空背景条件下低信噪比的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于对称差分和光流估计相结合的目标检测算法。对序列红外图像做对称差分运算,通过图像差减运算和自适应阈值分割提取目标可能的运动区域,并对区域做扩张和叠加处理,得到连续帧间目标可能出现的区域。计算每个区域红外图像的光流场,对光流场进行阈值分割,辅以数学形态学滤波等方法,检测区域中的目标。该算法充分利用对称差分运算计算量小和光流检测准确度高的特点,在保证检测准确度的同时大大减少了目标检测算法的计算量。实验及结果分析表明,基于对称差分和光流估计的目标检测算法能实时有效地检测出复杂天空背景下的红外弱小目标。