本文選題：光譜學(xué)　切入點：非線性干涉誤差　出處：《光學(xué)學(xué)報》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：靜態(tài)邁克耳孫干涉儀是一種實體式像面干涉儀,可以解決干涉光譜成像儀大視場的技術(shù)難點。在采樣過程中,靜態(tài)邁克耳孫干涉儀會引入光程差的非線性干涉誤差,導(dǎo)致無法準確復(fù)原光譜,因此需要對非線性干涉誤差進行修正。分析了非線性干涉誤差的理論模型,提出了基于數(shù)值擬合的非線性干涉光譜數(shù)據(jù)重構(gòu)算法,并進行了仿真驗證。仿真結(jié)果表明,采用數(shù)值擬合的重構(gòu)算法可成功復(fù)原目標光譜,消除非線性干涉誤差;與采用線性擬合的重構(gòu)算法相比,使用柯西色散公式擬合的重構(gòu)算法的光譜復(fù)原精度更高,且吸收峰處的反演光譜與入射光譜的相對誤差小于0.7%。
[Abstract]:The static Michelson interferometer is a kind of solid image plane interferometer, which can solve the technical difficulty of large field of view of the interference spectrum imager. In the sampling process, the static Michelson interferometer will introduce the nonlinear interference error of optical path difference. It is necessary to correct the nonlinear interference error. The theoretical model of nonlinear interference error is analyzed, and the reconstruction algorithm of nonlinear interference spectrum data based on numerical fitting is proposed. The simulation results show that the reconstruction algorithm with numerical fitting can successfully recover the target spectrum and eliminate the nonlinear interference error, and compared with the reconstruction algorithm using linear fitting, the reconstruction algorithm can recover the target spectrum successfully and eliminate the nonlinear interference error. The reconstruction algorithm fitted by Cauchy dispersion formula has higher recovery accuracy and the relative error between the inversion spectrum and the incident spectrum at the absorption peak is less than 0.7.
【作者單位】： 中國科學(xué)院西安光學(xué)精密機械研究所光譜成像技術(shù)重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家國際科技合作專項(2015DFA10140) 國家自然科學(xué)基金(11327303)
【分類號】：O433;TH744.1

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李萬社;朱巖;;雙向小波的快速分解和重構(gòu)算法[J];汕頭大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年04期

2 謝文科;姜宗福;;基于多對流速度的波前重構(gòu)算法研究[J];強激光與粒子束;2006年01期

3 董小亮;趙生妹;鄭寶玉;;壓縮感知重構(gòu)算法在“鬼”成像中的應(yīng)用研究[J];信號處理;2013年06期

4 黃中華,李燕,王俊德;遙感傅里葉變換紅外光譜層析技術(shù)中的重構(gòu)算法[J];光譜學(xué)與光譜分析;2002年06期

5 蔣一;武昕偉;張兵兵;;高分辨寬測繪帶星載合成孔徑雷達頻域重構(gòu)算法[J];強激光與粒子束;2013年08期

6 李光輝;李艷秋;劉克;;高階截斷誤差的斜率和曲率混合型波前重構(gòu)算法[J];光學(xué)技術(shù);2013年05期

7 何靖;劉誠;高淑梅;王繼成;王躍科;朱健強;;基于壓縮感知理論的PIE顯微成像研究[J];光學(xué)學(xué)報;2014年05期

8 薛明志,畢永青,李登峰;基于正交樣條周期小波的分解和重構(gòu)算法[J];商丘師范學(xué)院學(xué)報;2001年06期

9 張大力,曹思遠;用直射線穿透CT技術(shù)反演介質(zhì)的速度分布[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報;1989年06期

10 孫凌宇;冷平;彭宣戈;;一種基于Haar小波的塔式分解重構(gòu)算法[J];井岡山學(xué)院學(xué)報;2008年01期

相關(guān)會議論文 前8條

1 蔣一;武昕偉;;高分辨寬測繪帶星載SAR頻域重構(gòu)算法研究[A];第十屆全國光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2012年

2 錢鐵云;馮小年;王元珍;;prefix-hash-tree的插入、查找和重構(gòu)算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（技術(shù)報告篇）[C];2004年

3 李翔華;程志全;金士堯;;一種三維流網(wǎng)格的并行重構(gòu)算法[A];中國圖學(xué)新進展2007——第一屆中國圖學(xué)大會暨第十屆華東六省一市工程圖學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

4 梁棟;阮宗才;韋穗;;一種多視點3D重構(gòu)算法[A];中國圖象圖形學(xué)會第十屆全國圖像圖形學(xué)術(shù)會議（CIG’2001）和第一屆全國虛擬現(xiàn)實技術(shù)研討會（CVR’2001）論文集[C];2001年

5 李海蘭;張興嬌;賴慧芳;葉志清;;一中最簡單的FBG重構(gòu)算法及其應(yīng)用[A];第九屆全國光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文集（下冊）[C];2010年

6 吳開騰;夏林林;;一種基于VOF法自由面重構(gòu)算法的改進研究[A];第五屆全國計算爆炸力學(xué)會議論文摘要[C];2012年

7 康春玉;;壓縮感知理論及其在水聲中的應(yīng)用[A];2013中國西部聲學(xué)學(xué)術(shù)交流會論文集（下）[C];2013年

8 王盛章;中村玄;;磁共振彈性圖的一種直接重構(gòu)算法[A];中國生物醫(yī)學(xué)工程進展——2007中國生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會論文集（上冊）[C];2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 霍迎秋;多維稀疏信號重構(gòu)算法研究及應(yīng)用[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

2 潘金鳳;壓縮感知重構(gòu)技術(shù)研究[D];中國科學(xué)院研究生院(西安光學(xué)精密機械研究所);2015年

3 梁知挺;角度受限下納米CT圖像處理及三維重構(gòu)算法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

4 王瑩桂;壓縮采樣信號檢測及多任務(wù)重構(gòu)算法研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

5 侯慶凱;空間目標壓縮感知雷達成像方法與應(yīng)用研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2015年

6 蔣芳;基于類-LDPC測量的信號重構(gòu)算法及其應(yīng)用研究[D];安徽大學(xué);2016年

7 王軍華;稀疏重構(gòu)算法及其在信號處理中的應(yīng)用研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

8 全國濤;穩(wěn)態(tài)熒光分子層析成像重構(gòu)算法與實驗研究[D];華中科技大學(xué);2011年

9 全國濤;穩(wěn)態(tài)熒光分子層析成像重構(gòu)算法理論與實驗研究[D];華中科技大學(xué);2011年

10 趙貽玖;稀疏模擬信號壓縮采樣與重構(gòu)算法研究[D];電子科技大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 岳永斗;壓縮感知中圖像重構(gòu)算法的研究[D];西南大學(xué);2015年

2 葛明;壓縮感知的重構(gòu)算法在寬帶雷達信號處理中的應(yīng)用[D];南京理工大學(xué);2015年

3 葛進波;基于壓縮感知的重構(gòu)算法與應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2015年

4 傅少武;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的壓縮感知應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2015年

5 何雨明;基于Dice系數(shù)的壓縮感知圖像重構(gòu)算法研究[D];重慶大學(xué);2015年

6 姚婷婷;基于MWC的模擬信息轉(zhuǎn)換技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 牛亞坤;基于壓縮感知的圖像及視頻重構(gòu)算法研究[D];廣西大學(xué);2015年

8 劉飛雁;基于非規(guī)則采樣的無源毫米波成像和圖像的稀疏重構(gòu)算法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

9 陳輝;基于壓縮感知的重構(gòu)算法研究及其VLSI實現(xiàn)[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

10 董騰;基于內(nèi)點法壓縮感知重構(gòu)算法的研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2015年

，

本文編號：1609595