由微机电系统(MEMS)工艺制作的电容式微机械超声换能器(CMUT), 其具有宽频带, 易与电子电路集成制作等优势, 在医学成像领域具有广阔的应用前景。为了研究一种密排结构CMUT超声换能器的发射声场特征, 该文提出了一种简单的物理域相互作用分析方法。基于薄板的振动理论, 由CMUT单元的声学辐射原理及特性计算得到CMUT阵元辐射声场的解析解。通过振膜振动分布实验验证了采用薄板振动理论一阶振型方程的正确性。通过仿真和实验研究了CMUT发射单元在不同排布方式和条件下的声场分布、声轴声压和指向性, 为CMUT的设计和性能分析提供了理论依据。

为了研究石粉对自密实混凝土收缩性能的影响, 设计了不同水胶比和石粉质量分数的试验, 得到了水胶比为0.30、0.34、0.37, 石粉质量分数为0%、10%、20%时自密实混凝土28 d龄期内自收缩和干燥收缩的变化规律。结果表明: 自收缩随着水胶比的减小而增大, 随着石粉质量分数的增加而增大; 水胶比在0.30~0.37时, 其对干燥收缩的影响不大; 适量的石粉对干燥收缩几乎无影响, 当石粉质量分数达到20%时, 干燥收缩明显增大。在试验的基础上提出了考虑水胶比和石粉质量分数影响的自密实混凝土自收缩与干燥收缩预测模型。

基于耦合电感的高增益变换器在新能源发电和直流微电网中均有良好的应用前景。论文在分析基于耦合电感的高增益升降压(Buck-Boost)变换器工作原理的基础上，采用开关流图法建立变换器的模型，详细推导了变换器的稳态模型和交流小信号模型；电力仿真(PSIM)软件对变换器小信号模型的仿真结果证明论文模型的正确性。论文结果对高增益DC/DC 变换器控制回路的设计具有较高的参考价值。

采用数值模拟研究了飞秒脉冲在悬吊芯As2S3微结构光纤中传输时, 抽运波长对中红外超连续谱产生的影响。通过分步傅里叶算法数值求解广义非线性薛定谔方程, 对不同抽运波长的飞秒脉冲在悬吊芯As2S3微结构光纤中传输时的传输特性及演化过程进行分析。模拟结果表明, 当抽运波长为2300 nm时, 处于光纤的反常色散区且近零色散波长, 可获得宽带且平坦的中红外超连续谱, 光谱范围覆盖1.2~7 μm; 当抽运波长为2500 nm时, 处于光纤的反常色散区且远离零色散波长, 可获得超宽带中红外超连续谱, 光谱范围覆盖1.2~7.5 μm, 但其平坦度略差。该结果对产生中红外超连续谱时选择合适的激光抽运波长, 进而优化中红外超连续谱具有重要的参考价值。

为了在系统前端对模拟摄像头采集到的图像进行处理,并将处理后的图像在本地以及异地同时显示,提出了一种集图像采集、处理、本地显示、无线传输于一体的方案。本方案利用解码芯片对模拟摄像头采集到的图像进行解码,并将解码后的图像送DSP(digital signal processing)处理,经DSP处理的图像通过LCD(liquid crystal displayer)屏在本地显示。同时,利用硬件编码芯片对处理后的图像进行编码,通过无线传输模块将编码后的图像发送出去。测试证明,本方案可以实现图像的前端采集、处理、本地以及异地显示。

在印刷工业中,人们通过测量网点面积、网点距离、网点角度这三个参数来实现印刷品质量的控制。由于传统测版仪在测量网点面积时是以光学测量为基础,将光强转换成光照密度值,再间接得到网点密度,其中存在一定的测量误差与计算误差,影响印品质量。因此在数字图像处理的基础上设计了基于Blackfin处理器的测版仪,图像识别式测版仪为直接测量,测量精度高、误差小,更利于控制印品质量,提高网点参数测量精度。

去噪算法是极其重要的光谱预处理步骤,能够显著提高后续光谱分析算法的准确性.然而,大多数去噪算法都需要通过反复试验的方式来人为设置初始参数,不能自动完成光谱去噪.为了能够对光谱进行自动且可靠的平滑去噪,提出了一种自适应多尺度窗口平均平滑(AMWA)去噪算法.该算法针对光谱中不同位置采用不同宽度的平滑窗口,这些窗口的宽度将直接影响到平滑效果.当窗口宽度选择不合适时,可能出现去噪过度,使得峰畸变或者丢失;也有可能导致去噪不足,使得光谱的较平坦区域仍包含大量的噪声.因此判断每个窗口宽度是否合适,是光谱平滑的关键.该算法通过迭代的方法不断优化各个窗口的宽度,并以统计学中的Z检验来判断窗口宽度是否为最佳.另外,为了提高假设检验的可靠性,用不同信噪比的模拟数据对假设检验中使用的阈值进行比较,发现当阈值设为1.1时可使去噪效果最佳.用模拟光谱和实际光谱对该算法进行了测试,该算法能够自动适应不同的光谱形状和噪声强度.还将AMWA去噪算法与SG算法及移动窗口平均平滑算法进行了全面的比较,AMWA算法都明显优于其他两种算法.结果表明AMWA算法不仅去噪效果更好,而且准确性及保真性也更高,对模拟光谱和实际光谱都具有极好的平滑效果.

基线校准是极其重要的光谱预处理步骤,能够显著提高后续光谱分析算法的准确性.目前基线校准算法大多数都是手动或半自动的,手动基线校准算法完全依赖于用户的经验,个人主观因素会严重影响基线校准的准确性,半自动基线校准需要针对不同的拉曼光谱设置不同的优化参数,使用不便.提出了一种局域动态移动平均(LDMA)全自动基线校准算法,并且详细阐明了该算法的基本思想和具体算法步骤.该算法采用了改进移动平均算法(MMA)实现拉曼光谱峰的逐渐剥离,通过自动识别原始拉曼光谱的基线子区间来将整个拉曼光谱区间自动分割为多个拉曼峰子区间,从而实现了在每个拉曼峰子区间中动态改变MMA窗口半宽度和控制平滑迭代次数,最大程度地避免了基线校准过度和基线欠校准现象.无论对于凸形基线、指数形基线、反曲线形基线模拟拉曼光谱,还是真实物质的拉曼光谱,LDMA全自动基线校准算法都取得了很好的基线校准效果.

投影算法常用于混合物分析中确定灰色体系是否存在未知干扰,而在用于药品鉴别时,由于其判定标准不充分,故不能同时准确鉴别不同药品和相似药品.提出将投影算法的判定标准(待测物质光谱的量测误差大小是否在限定水平)改进为待测物质光谱与标准物质光谱的量测误差大小水平是否相当、量测误差分布是否相近.将改进投影算法与未经改进投影算法用于六种(拜耳阿司匹林肠溶片、泰诺对乙酰氨基酚缓释片、拜耳复方对乙酰氨基酚片Ⅱ、华中复合维生素C片、华中维生素B片、吗丁啉多潘立酮片)不同药品的鉴别以及三种相似药品(拜耳阿司匹林肠溶片、上海信宜药阿司匹林肠溶片、巴米尔阿司匹林泡腾片)的区分,实验结果表明改进投影算法实现了不同药品的准确鉴别及相似药品的准确区分,准确率均高达100%,有望发展成为普适,可靠的自动化药品识别算法,并为基于拉曼光谱的物质识别算法研究提供参考依据.

为了满足光谱仪数据采集显示一体化、操作控制智能化的要求,提出了一种基于Android系统的微型光谱仪数据传输及图形化显示的设计方案。该方案是在Android系统平台上进行光谱仪数据采集与嵌入式设备间的串口通信,将采集得到的数据以光谱图的形式显示,并支持数据及图片的保存功能。实验结果表明,该光谱仪可以在Android系统下以115 200 bit/s的速度高效采集光谱数据,实时地将数据以光谱图的形式显示出来,并支持数据保存及读取的操作。