針對(duì)現(xiàn)有微型光譜儀缺少一種統(tǒng)一、可靠標(biāo)定方法的問題,提出了一種基于移動(dòng)最小二乘法（Moving Least Squares,MLS）的微型光譜儀標(biāo)定方法;首先,微型光譜儀分別獲取汞氬燈和氖燈的標(biāo)準(zhǔn)光譜圖;然后對(duì)含有高頻噪聲的原始光譜圖進(jìn)行小波去噪,之后通過峰值定位算法找到特征峰并篩選出需要參與擬合的特征峰所對(duì)應(yīng)的像元序號(hào),最后篩選出一定數(shù)量的標(biāo)定點(diǎn)使用MLS進(jìn)行擬合;選取一定數(shù)量的未參與標(biāo)定的特征峰代入到擬合函數(shù)中進(jìn)行精度驗(yàn)證;實(shí)驗(yàn)表明:基于MLS擬合標(biāo)定后,標(biāo)定集的誤差標(biāo)準(zhǔn)差為0.136nm,測試集的誤差標(biāo)準(zhǔn)差為0.192nm,高于傳統(tǒng)的最小二乘法曲線擬合,該方法實(shí)現(xiàn)了快速、準(zhǔn)確地對(duì)微型光譜儀進(jìn)行標(biāo)定,在實(shí)際工程應(yīng)用中具有重要的指導(dǎo)意義。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)測量與控制. 2020,28(05)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 標(biāo)定方法總體介紹
2 小波去噪去除高頻噪聲
3 特征光譜定位算法
4 MLS標(biāo)定關(guān)系建立
5 實(shí)驗(yàn)分析
    5.1 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    5.2 標(biāo)定集特征點(diǎn)選取
    5.3 標(biāo)定結(jié)果及對(duì)比分析
6 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3188866