采用光栅阵列检测器的拉曼光谱仪的背景暗噪声扣除方法 .pdf

matlab画光谱代码地涌 Groundswell是Matlab应用程序，用于浏览和分析电生理数据（可选地与视频数据配合使用）。 它是由Adam L. Taylor在Stefan R. Pulver的指导下开发的，而Pulver博士是HHMI Janelia的研究员。 系统要求 Matlab R2013b或更高版本（64位） 安装 将.zip文件解压缩到您选择的位置。 在Matlab中，转到“文件”>“设置路径...”。 删除较旧版本的Groundswell的所有路径。 仍然在“文件”>“设置路径”中，单击“使用子文件夹添加...”，然后选择在解压缩.zip文件时创建的Groundswell-release_（无论如何）文件夹。 重新启动Matlab。 在Matlab提示符下键入“ groundswell”或“ roving”以运行所需的应用程序。 版权 除非另有说明，否则Groundswell中的所有代码，文档，图像以及其他任何内容均由Adam L. Taylor版权所有，2009-2017。 会费 Groundswell包含来自TIFFStack项目（）的代码。 该代码具有不同的版

ICP光谱仪行业报告.docx

该脚本模拟电磁脉冲，一种用于直接电场重建 (SPIDER) 测量和重建的光谱相位干涉测量法，并将其与存在噪声（加法、乘法、定量和延迟）时的真实电场及时进行比较。 使用不同的噪声值、不同的脉冲参数并比较不同的重建算法。 如果您更改要测量的脉冲，请记住更改滤波器以提取完整的边带。 详情可在以下网址找到： http://ultrafast.physics.ox.ac.uk/spider/index.html http://ultrafast.physics.ox.ac.uk/ http://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_interferometry_for_direct_electric_field_reconstruction C. Iaconis 和 IA Walmsley，“用于超短光脉冲直接电场重建的光谱相位干涉法”，选项。 莱特。 23（10）页

ICP光谱仪行业调研及趋势分析报告摘要

颜色科学中使用的光源D65数据，matlab用

高光谱图像分离matlab代码高光谱图像的光谱超分辨率 高光谱图像光谱超分辨率代码 目录 介绍 该存储库包含为高光谱数据的光谱超分辨率设计的 MATLAB 代码和脚本。 所提出的方法通过利用稀疏表示 (SR) 学习框架，从其获得的低分辨率形式合成高光谱分辨率 3D 数据立方体。 根据 SR 框架，各种低光谱分辨率和高光谱分辨率的数据立方体可以表示为来自学习过的过完备字典的元素的稀疏线性组合。 依赖关系 数据集 所提出的光谱超分辨率方案的性能使用 EO-1 NASA 的 Hyperion 卫星高光谱地球观测场景进行量化。 由于其高光谱覆盖率，Hyperion 场景已被广泛用于遥感界用于分类和光谱分离目的。 我们考虑了 2015 年 8 月 30 日获得的夏威夷岛的高光谱场景，并利用了可见光和近红外光谱范围内的 67 个光谱带，从 436.9 到 833.83 nm。 字典 关于字典训练阶段，我们设计了耦合字典，基于 ADMM 稀疏耦合字典学习方案，对高光谱分辨率和低光谱分辨率特征空间进行建模。 我们从 100.000 对训练低和高光谱分辨率数据立方体中训练了 512 个代表性字典原子。

编码孔径光谱成像系统利用空间光调制器对目标信息进行编码,将信号映射到二维探测器面阵上,形成空间和光谱混叠信息,通过重构算法恢复出光谱数据立方体。由于该系统的色散仅仅发生在水平方向上,为了提高编码的效率,提出只在一个方向上具有编码效果的多狭缝组合编码。与目前采用的二维随机编码比较,在取得相同重构结果的前提下,多狭缝组合编码形式简化了数学模型的建立和分析,降低了编码复杂度。在此基础上,利用液晶光阀的开关特性实现实际系统编码,结合PGP(棱镜-透射光栅-棱镜)分光组件搭建光谱成像系统,进行了不同采样率下的实验,得到了高精度的恢复结果,验证了系统编码的可行性,为编码光谱成像系统领域提供了新思路。

二维紧凑变分模式分解 (2D-TV-VMD) 空间紧凑和光谱稀疏的图像分解和分割将多维信号（例如图像）分解为空间紧凑、潜在重叠的本质上波状的模式，使这些组件可用于进一步的下游分析。 通过这种分解，可以进行空频分析，解调，局部方向估计，边缘和拐角检测，纹理分析，降噪，修复或曲率估计。 我们的模型将输入信号分解为具有窄傅立叶带宽的模式； 为了应对与窄带宽不兼容的尖锐区域边界，我们引入了二进制支持函数，它们在窄带模式下充当图像重组的掩码。 L1 和 TV 术语促进稀疏性和空间紧凑性。 将支持函数约束到信号域的分区，我们有效地获得了基于光谱均匀性的图像分割模型。 通过将多个子模式与单个支持函数耦合在一起，我们能够将图像分解为多个晶粒。 我们的高效算法基于变量分裂和交替方向优化； 我们采用类似 Merriman-Bence-Osher 的阈值动力学，在稀疏促进项下通过支持函数边界的平均曲率有效地处理

不同人群对不同种类的花粉存在不同的过敏反应,为此研究用于快速检测空气中花粉粒子及分类的方法。以常见花粉作为研究对象,利用拉曼光谱仪采集42种花粉样品的465条拉曼光谱数据,按照生物学分类划分为科间花粉及属间花粉并对其进行分类预测。将所得光谱数据预处理后,利用主成分分析提取光谱的特征信息,并建立支持向量机识别模型。对于科间花粉的预测结果准确率为97.75%,蔷薇科属间花粉的预测结果准确率为90.47%,说明拉曼光谱分析法对花粉分类鉴别具有可行性。