根据硝酸钠自身化学性质较稳定且拉曼特征峰与被测组分山梨酸钾谱峰能完全分离的特点,以硝酸钠为内标物对食品中常用防腐剂山梨酸钾的拉曼光谱进行校正;以质量分数为0.1的硝酸钠在拉曼特征位移1053 cm ^-1处的特征峰作为内标峰,分别计算其与49个样品中相同浓度硝酸钠特征峰强的相对比值,用相对比值分别校正49个样品的山梨酸钾特征峰强,采用一元线性回归分析对山梨酸钾进行定量建模分析。结果表明:校正后,山梨酸钾预测模型校正集和预测集的相关系数显著增大,山梨酸钾在1399 cm ^-1处特征峰强的一元线性回归定量预测模型校正集和预测集相关系数的平方分别为0.9885、0.9865,均方根误差分别为3.0384×10 ^-3、3.7643×10 ^-3;基于最佳预测模型对新配制的18个新样品进行预测,预测值和真实值的相关系数的平方为0.9799,均方根误差为4.8702×10 ^-3,说明用硝酸钠内标法可以有效减小检测仪器、检测环境以及人为因素对山梨酸钾拉曼峰强的影响,提高被测物预测模型的精度。

目前深空遥感探测多采用CCD作为高分辨率相机的传感器, 相较于CCD, 面阵CMOS驱动更简单、功耗更低、抗辐射能力更强, 是深空遥感探测目前的发展趋势。为此, 本文基于CMOSIS公司生产的型号为CMV20000, 图像分辨率为5 120×3 840的CMOS探测器, 设计完成了一个大面阵CMOS高分辨率相机, 图像分辨率为5 120×3 840。详细阐述了以FPGA为核心的电子学系统的整体结构, 结合CMV20000的工作模式和时序电路, 实现了高分辨图像的高速传输以及数据校正。试验结果表明, 设计的相机系统方案合理, 解决了CMV20000数据无法对齐的数据校正问题, 系统运行稳定可靠, 安装光学系统后能够获取高质量图像。

相干多普勒激光雷达通过探测大气气溶胶后向散射信号的多普勒频移来反演风场。机载多普勒激光雷达的应用发展拓展了风场探测的领域、提高了探测时效性。而机载激光雷达的风场反演相对于地基系统来说要复杂很多，这归因于飞机平台的移动特征带来的多普勒影响。主要论述了机载多普勒激光雷达在风场反演过程中需要实现的主要数据校正算法，包括姿态校正、高度校正、速度校正、地面信号校正算法等，并实现了激光地面作用点海拔高度和地面信号速度的反演和对比验证，对比结果具有较好的一致性。这些算法的有效解决对于提高激光雷达测量精度具有重要意义。

由于红外光谱数据采集受仪器状态和实验环境的制约, 影响对样品的正确识别。 基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术, 用多种方法对两面针的红外光谱数据进行校正后, 利用SIMCA法建立鉴别模型； 分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别, 通过比较分析以获得最适合建立两面针产地鉴别模型的光谱数据校正方法。 结果显示, 经多元散射校正和标准正态变换后, 它们的PCA数据分布, 以及产地分类模型之间的距离, 都表明这两种校正方法在消除环境和人为因素的干扰的同时, 能够很好的分离各个产地的样本, 在对实际的样本识别中, 其识别率和拒绝率均达到或接近100%。 可见, 多元散射校正和标准正态变换, 均是两面针产地模型鉴别研究的理想校正方法。