基于LabVIEW和MATLAB的矿山微震信号小波分析与研究

为满足矿山微震监测信号实时在线处理要求,提出了基于可视化软件LabVIEW和数学计算软件MATLAB联合编程的矿山微震信号小波去噪方法。该方法利用LabVIEW中的MATLAB Script节点调用MATLAB实现信号小波分析,将LabVIEW、MATLAB和小波分析三者功能有机结合,从而实现了信号在友好界面的前提下快速准确地进行小波变换处理,大大提高了微震信号在线处理效率。通过对实际矿山微震信号采用4种不同小波阈值方法进行去噪分析,显示了小波分析具有良好的去噪能力,其中无偏似然估计阈值方法的去噪效果更优。     

水质COD检测用光谱法的水体环境浊度解算方法

针对紫外-可见光谱法水质COD检测中光谱的变化能够反映水体环境不同浊度这一情况,通过实验方法分析了福尔马肼浊度液对邻苯二甲酸氢钾标准液的紫外-可见吸收光谱影响,引入并改进了多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)方法以消除光散射影响所导致的基线平移和偏移。研究结果表明,改进了的多元散射校正方法,不仅可以解算紫外-可见光水质COD检测时的水体环境之浊度,获得了有别于传统光谱法进行水体或水质浊度测量的技术及方法,而且还为水体环境中浊度测量提供了一种新途径。     

SAR图像的小波阈值去噪研究

研究了如何有效抑制合成孔径雷达图像中的斑点噪声并尽量保留图像的细节信息.选用具有较好紧支性和正交性的Daubechies小波,对图像进行2D小波变换,并在对各层小波系数阈值处理时采用了软硬阈值方法以及改进的软硬阈值折衷方法.实验表明,小波阈值去噪较许多常用的斑点去噪方法具有很大优势,而软硬阈值折衷方法可以一定程度上结合软、硬阈值处理的优点,既能较好地滤除SAR图像中的斑点噪声,又具有较好的边缘保持能力,从而改善了图像的解译能力.     

水质监测中光谱数据的压缩与重构算法研究

针对基于无线传感网络传输的紫外-可见光谱法水质监测光谱数据耗时耗能且传输过程存在丢失数据的关键技术问题,在传统小波变换编码的基础上,依据压缩感知框架下压缩感知之子空间追踪(subspace pursuit,SP)重构算法,将压缩感知理论应用于水质监测的光谱数据分析与处理,实现了对水质监测光谱数据的压缩与重构,提高了紫外-可见光谱法水质监测光谱数据传输过程中的抗干扰能力。实验研究结果表明,在满足测量中对水质监测精度要求的前提下,压缩比可达19.5%。同时,传输过程中可允许25%以内的丢包率,这对压缩感知算法解决水质监测光谱数据的存储和传输过程中数据量大、节点能量消耗以及传输过程中丢失数据等问题,具有一定的潜在应用价值。     

基于小波和 EMD 的电阻探针监测信号自适应去噪

目的从监测信号中恢复有效腐蚀信息(长期变化趋势、周期性窄带尖峰),提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和小波阈值去噪(Wavelet Threshold Denoised,WTD)相结合的自适应去噪算法(EMD-WTD)。方法先将信号进行EMD分解,利用最大信息系数(Max Information Coefficient,MIC)判断噪声主导和有效信号主导信号分量的分界点,然后将噪声主导的信号分量进行自适应小波阈值去噪。最后以人工模拟信号和电阻探针监测信号进行验证。结果 EMD-WTD算法能有效去除噪声,信噪比可提升10 d B以上。结论与多个去噪算法相比,EMD-WTD算法能够更好地保留信号中周期性窄带尖峰信息,为后续准确建立电阻探针监测信号与环境之间的数学模型奠定了基础。     

纳米TiN制备可见光活性TiO_2光催化剂的研究

在O2/N2混合气氛中煅烧TiN纳米粒子,制备出了一种响应可见光的氮掺杂TiO2光催化剂(TiO2-xNx)。紫外-可见吸收光谱表明,该光催化剂在可见光区具有明显的吸收。该光催化剂的XRD图谱表明,TiO2-xNx的晶型为锐钛矿相和金红石相的混合相。甲基橙溶液的降解实验结果表明,在O2/N2比例为1∶15(体积比),通氧时间为15 min,煅烧温度为650°C时,制得的催化剂活性最高。     

一种紫外-可见光谱检测水质COD预测模型优化方法

针对紫外-可见光谱法检测水质COD预测模型的精度低和收敛速度慢等问题,研究了一种基于粒子群算法联合最小二乘支持向量机(PSO_LSSVM)的水质检测COD预测模型优化方法,并引入主元分析(PCA)算法对模型输入光谱数据进行降维预处理,借以提高模型的收敛速度.结果表明,利用粒子群(PSO)算法收敛速度快和全局优化能力,优化了最小二乘支持向量机(LSSVM)模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性,克服了传统LSSVM预测模型的精度较低、稳健性较差等缺点.通过以收敛时间、预测平均相对误差(MRE)和均方根误差(RMSE)为评价标准进行评估,输入样本经过PCA降维预处理的PSO_LSSVM模型的预测能力和输入样本未经过降维预处理的LSSVM模型与PSO_LSSVM模型进行了比较分析,输入样本经过PCA降维预处理的PSO_LSSVM模型预测效果最优,且此算法使用C语言实现,易于移植,这为紫外-可见光谱水质COD在线、实时性检测奠定了基础.     

基于ZYNQ图像处理研制便携式水质检测系统

综合光电检测技术和光谱分析技术中的紫外-可见吸收光谱法,研制多参数便携式地表水水质检测系统,能够现场快速检测出磷酸盐、亚硝酸盐、化学需氧量(COD)和NH₃-N水质参数。对水体中吸收特征波长在可见光部分的物质,使用摄像头采集其可见光谱,并对其可见光谱图像的灰度图进行卷积神经网络建模,吸收特征波长在紫外波段的物质,通过光电检测技术测其浓度值,将建立的卷积神经网络模型移植到ZYNQ中,结合紫外光电传感器,将被检测物质的浓度值通过LCD显示出来,以此实现水质检测仪的便携性。结果表明：所得卷积神经网络预测值为样本溶液在8种浓度值输出类型中的倾向值,准确率最高为100%,最低为40%。COD浓度值的最高误差为10%,证实该检测系统具有很好的实用价值。     

紫外-可见光分光光度法测定水中高锰酸盐指数研究

水质监测高锰酸盐指数有三种方法:通量计算法、区域实测法、浓度递增法。紫外-可见光分光光度法是实测水中高锰酸盐指数的常见方法。本文通过模拟实验的方法研究了紫外-可见光分光光度法测定水中高锰酸盐指数的影响因素,总结了此方法测定高锰酸盐指数的最优条件。     

ZnO-ZnCr2O4混合金属氧化物的制备及其光催化降解双酚A

采用共沉淀法制备前驱体ZnCr-LDH,并在不同煅烧温度下制备ZnCr混合金属氧化物(ZnCr-MMO).同时,利用XRD、SEM、TEM、XPS、PL、UV-vis等对样品的结构、形貌、光学性能进行表征分析.最后,在模拟太阳光照射下,通过光催化降解双酚A研究材料的光催化活性.结果表明,所制备的混合金属氧化物由ZnO和ZnCr_2O_4组成,煅烧温度越高,结晶度越高;与ZnCr-LDH相比,ZnCr-MMO的紫外-可见吸收光谱在紫外和可见光范围均有较强的吸收;随着煅烧温度的升高,ZnCr-MMO荧光光谱强度先减弱后增强;与ZnCr-LDH相比,ZnCr-MMO的光催化活性明显提高,煅烧温度为700℃时制得的ZnCr-MMO光催化活性最高,对BPA的降解率达到75%;该催化剂适于处理pH为5~9的含BPA的废水.