發(fā)布時(shí)間：2018-06-25 17:18

  本文選題：紅外光譜 + 云團(tuán)擴(kuò)散�。� 參考：《紅外與激光工程》2017年01期

【摘要】：鑒于獲取實(shí)測(cè)光譜成本高、獲取量少和可測(cè)量云團(tuán)種類少等限制因素,研究污染云團(tuán)的紅外光譜仿真,對(duì)于利用仿真光譜進(jìn)行光譜識(shí)別的算法研究顯得至關(guān)重要。以往的研究多利用經(jīng)驗(yàn)的概率模型和經(jīng)驗(yàn)的或半經(jīng)驗(yàn)的參數(shù)來模擬污染云團(tuán)的實(shí)時(shí)擴(kuò)散,在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行污染云團(tuán)的紅外光譜仿真。文中將利用基于物理的模型來精細(xì)地模擬污染云團(tuán)的擴(kuò)散,以彌補(bǔ)概率模型的欠精確性。研究了基于物理的云團(tuán)擴(kuò)散的機(jī)理,以及基于此擴(kuò)散模型上紅外光譜的生成方法,最終將生成的物理模型下的仿真光譜序列、概率模型下的仿真光譜序列和實(shí)測(cè)的光譜序列進(jìn)行比較,得到了更為精準(zhǔn)的仿真結(jié)果:就光譜殘差而言,最高可提高14%,并指出了兩種模型的適用范圍。文中建立的基于物理模型的污染云團(tuán)擴(kuò)散及其紅外光譜的實(shí)時(shí)仿真方法,對(duì)于高精度的云團(tuán)紅外光譜仿真及高質(zhì)量的光譜識(shí)別算法研究具有重要意義。
[Abstract]:In view of the limited factors such as the high cost of obtaining the measured spectrum, the small amount of acquisition and the small number of measurable cloud clusters, it is very important to study the infrared spectral simulation of the contaminated cloud cluster for the study of the algorithm of spectral recognition using the simulated spectrum. Previous studies have used empirical probabilistic models and empirical or semi-empirical parameters to simulate the real time diffusion of contaminated clouds, and then simulated the infrared spectra of contaminated clouds. In order to compensate for the inaccuracy of the probabilistic model, a physical model is used to simulate the diffusion of contaminated clouds. The mechanism of cloud diffusion based on physics and the generation method of infrared spectrum based on this diffusion model are studied. Finally, the simulated spectral sequences under the physical model are generated. By comparing the simulated spectral series with the measured spectral sequences under the probabilistic model, a more accurate simulation result is obtained: in terms of spectral residuals, the maximum value can be increased by 14%, and the applicable range of the two models is pointed out. The real time simulation method of pollution cloud diffusion and infrared spectrum based on physical model in this paper is of great significance for the research of high precision infrared spectrum simulation and high quality spectrum recognition algorithm.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所;中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)科學(xué)島分院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41505020)
【分類號(hào)】：X87

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本文編號(hào)：2066892