基于太赫兹时域光谱的样本特征识别算法研究



基于太赫兹时域光谱的样本特征识别算法研究

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基于太赫兹时域光谱的样本特征识别算法研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-12页
1 绪论	第12-26页
1.1 研究背景及意义	第12-18页
1.1.1 太赫兹科学技术	第12页
1.1.2 太赫兹时域光谱技术	第12-14页
1.1.3 太赫兹光谱的特点	第14-16页
1.1.4 太赫兹光谱数据处理难点	第16-18页
1.2 国内外研究现状及进展	第18-21页
1.2.1 基于光谱特征的目标识别	第18-19页
1.2.2 基于光谱图像的目标识别	第19-21页
1.3 研究目的、内容和技术路线	第21-24页
1.3.1 研究目的和内容	第21-22页
1.3.2 技术路线	第22-23页
1.3.3 本文的框架结构	第23-24页
1.4 本章小结	第24-26页
2 太赫兹时域光谱检测系统	第26-40页
2.1 引言	第26页
2.2 API T-Ray 5000系统	第26-29页
2.2.1 工作原理	第26-28页
2.2.2 检测与信号处理	第28页
2.2.3 光学参数提取	第28-29页
2.3 时域光谱检测	第29-31页
2.3.1 研究对象	第29页
2.3.2 样本制备	第29-30页
2.3.3 检测方法	第30-31页
2.4 时域光谱成像扫描	第31-38页
2.4.1 研究对象	第31-32页
2.4.2 检测方法	第32页
2.4.3 成像方法	第32-38页
2.5 样本显微分析	第38-39页
2.6 本章小结	第39-40页
3 基于APSO-SVM模型的光谱特征相似物质识别	第40-68页
3.1 引言	第40-41页
3.2 粒子群支持向量机模型	第41-42页
3.3 动态感知粒子群支持向量机模型	第42-52页
3.3.1 PSO-SVM模型的不足	第42-43页
3.3.2 APSO算法	第43-45页
3.3.3 APSO-SVM模型参数	第45-47页
3.3.4 SVM模型	第47-49页
3.3.5 PCA数据降维	第49-51页
3.3.6 APSO-SVM建模	第51-52页
3.4 光谱特征相似的转基因棉花种子识别	第52-67页
3.4.1 样本来源及制备	第53-54页
3.4.2 样本太赫兹光谱	第54-55页
3.4.3 光谱数据降维	第55-59页
3.4.4 模型训练与判别分析	第59-67页
3.5 本章小结	第67-68页
4 基于t-SNE模型的差异光谱聚类识别	第68-88页
4.1 引言	第68-69页
4.2 t分布随机邻域嵌入模型	第69-73页
4.2.1 算法思想	第69页
4.2.2 建模方法	第69-71页
4.2.3 建模过程	第71-73页
4.3 小样本差异光谱聚类识别	第73-79页
4.3.1 样本种类及制备	第73页
4.3.2 样本太赫兹光谱	第73-74页
4.3.3 模型判别分析	第74-79页
4.4 大样本差异光谱聚类识别	第79-87页
4.4.1 样本来源及种类	第79-80页
4.4.2 样本太赫兹光谱	第80-81页
4.4.3 模型判别分析	第81-87页
4.5 本章小结	第87-88页
5 基于ACO-CS模型的光谱图像去噪方法	第88-104页
5.1 引言	第88页
5.2 蚁群算法图像边缘提取与压缩感知去噪模型	第88-95页
5.2.1 算法思想	第88-89页
5.2.2 ACO-CS建模	第89-90页
5.2.3 ACO算法图像边缘提取	第90-92页
5.2.4 CS算法图像去噪重构	第92-95页
5.3 太赫兹光谱图像去噪	第95-103页
5.3.1 样本图像	第96页
5.3.2 模型参数设置	第96-97页
5.3.3 结果分析	第97-103页
5.4 本章小结	第103-104页
6 基于SIFT-Kmeans模型的多源图像选取方法	第104-126页
6.1 引言	第104-105页
6.2 系统模型	第105-107页
6.3 图像多指标融合评价	第107-109页
6.4 SIFT特征提取与K均值聚类相似图像匹配	第109-114页
6.4.1 算法思想	第109-110页
6.4.2 图像SIFT特征提取	第110-112页
6.4.3 特征向量K-means聚类	第112-113页
6.4.4 图像相似度匹配	第113-114页
6.4.5 算法流程	第114页
6.5 陶瓷基复合材料多源图像选取	第114-124页
6.5.1 检测样本	第115-116页
6.5.2 样本太赫兹光谱	第116页
6.5.3 样本图像库与图像质量评价	第116-120页
6.5.4 代表性图像匹配识别	第120-123页
6.5.5 小波融合超分辨率重构	第123-124页
6.6 本章小结	第124-126页
7 总结与展望	第126-130页
7.1 主要工作与贡献	第126-127页
7.2 创新点	第127-128页
7.3 未来的研究工作	第128-130页
致谢	第130-132页
参考文献	第132-140页
附录	第140-141页
A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录	第140页
B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目	第140-141页
C. 作者在攻读博士学位期间获得的知识产权情况	第141页

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