在VC++环境下用MSCOMM通信控件开发串行口一的通信程序, 实现了微机通过串行口对型原子吸收光谱仪进行实时数据采集和实时曲线显示。程序代码详细, 对其它分析仪器的计算机系统改造有重要的参考价值。

高光谱成像技术在生物医学中的应用进展；高光谱成像技术在生物医学中的应用进展

画幅式多光谱成像技术能够同时获取多波段光谱图像数据，在材料分析及环境监控等领域有广泛应用。采用一种基于光场成像的画幅式多光谱成像方法，利用二次成像的方法将由光场成像系统获取的多光谱图像转接成像到探测器光敏面，不需微透镜阵列与探测器光敏面直接接触，避免了对探测器的损坏，同时降低了系统安装调节的难度。此外，研究了不同通道光谱信息混叠的影响因素，采用像素灰度匹配的方法获取各通道像点的矢量坐标，实现光谱通道信息的提取。在不同光强条件下对灰度进行平场校正，获取各光谱通道的归一化通光率，用以校正通道灰度误差。搭建了实验装置，对室内目标进行多光谱瞬时探测，获取了较为清晰的多光谱图像。

为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。

KSC高光谱数据含ground truth matlab格式

matlab消除回声的代码[目录] 概述 Nelly是一个软件包，用于从时域太赫兹（THz）光谱（TDS）和时间分辨THz光谱（TRTS）数据中数值提取材料的复数折射率。 通常，通过对材料进行以下几种假设之一来提取折射率（例如，假设仅吸收作用于信号）。 这些假设限制了结果的准确性，并限制了对某些类型样本的分析。 另一方面， Nelly不需要任何这些假设，并且可以准确地处理来自各种样本几何形状的数据。 TDS和TRTS数据集通常包含两个测量值：（1）已通过样品的THz脉冲，以及（2）已通过已知参考的太赫兹脉冲。 下图描绘了这种常规设置，其中THz脉冲穿过层状参考物（在其中所有层都得到了很好的表征），并且样品通过了包含我们要测量其折射率的层。 这些测量的一般原理是，我们可以将样品和参考脉冲之间的差异与未知折射率相关联。 具体来说，我们可以对脉冲进行傅立叶变换，并观察每个光谱成分在通过样品时（与参考值相比）的幅度和相位如何变化。 我们可以将其表示为传递函数$ \ frac {\ tilde {E} {s}} {\ tilde {E} {r}}（\ omega）$，即样本与参考的复杂比率。 幅

采用普鲁克分析(PA)算法和分段直接校正(PDS)算法，解决化学计量学多元校正中的模型传递问题。选择红外谱图严重混叠的4种大气有机毒物--丙酮、苯、三氯甲烷和甲醇作为分析对象，文中的光谱数据来自2部分：美国环境保护署(EPA)数据库和实验室的实测遥感傅里叶变换红外(RS-FTIR)光谱数据。研究PA算法、PDS算法中主因子数及传递样品数对传递结果的影响，分别计算2种算法对该4组分体系的预测均方根误差(RMSEP)并进行比较。预测结果表明：2种算法均取得了较好的模型传递效果，其中PDS算法丙酮的RMSEP为

通过常规的光谱技术在稠密介质中的吸光度测量会导致结果不准确。 这主要是由于多重散射现象导致被询问样品中的整体光灭绝。 该限制要求将稀溶液用于吸收光谱。 但是，根据所用溶剂的极性，吸收光谱可能会在给定溶液中变化。 结构照明技术提供了此问题的替代方法，并提供了在密集介质中计算原位光学特性的能力。 在本文中，我们提出了两种处理方法，分别应用于通过结构化激光照明平面成像（SLIPI）技术获取的图像以提取探测溶液的消光系数μ_e：第一种是基于主成分分析（PCA）的实现，第二种是关于平均值的计算。 在实践中，进行了两种研究：一组在叶绿素液体溶液中的定量测量，另一组是浓咖啡溶液的测量，每种样品的比例和浓度均受控。 提议的这两种分析技术是有利的，因为它们非常易于实现，并且提供了比前一种更简单的替代方法。 两种方法均提供令人满意的结果，类似于使用基于一维傅里叶变换的原始方法获得的结果。

红外光谱数据融合对美味牛肝菌产地鉴别.pdf

基于CNN和多光谱光度学立体结合的单幅图像三维重构