谱校正方法
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图片简介:本申请涉及图像处理技术领域,提供了一种红外高光谱图像非均匀性校正方法、装置、计算机设备和存储介质,包括:获取探测器阵列中各探测单元的响应曲线,将各探测单元的响应曲线归一化得到平均响应曲线;获取各光谱通道的图像,基于平均响应曲线对各光谱通道的图像进行两点法校正,得到各光谱通道上各像素的第一校正系数;根据各第一校正系数对各光谱通道进行非均匀性校正;获取各光谱通道对低温黑体真实响应值和平均响应值的第一差值,并获取各光谱通道对高温黑体真实响应值和平均响应值的第二差值;基于第一差值和第二差值获取光谱通道间的第二校正系数;根据第二校正系数对各光谱通道间进行非均匀性校正。
技术要求1.一种红外高光谱图像非均匀性校正方法,其特征在于,所述方法包括:获取探测器阵列中各探测单元的响应曲线,将各所述探测单元的所述响应曲线归一化得到平均响应曲线;获取各光谱通道的图像,基于所述平均响应曲线对各所述光谱通道的图像进行两点法校正,得到各所述光谱通道上各像素的第一校正系数;根据各所述第一校正系数对各所述光谱通道进行非均匀性校正;获取各所述光谱通道对低温黑体真实响应值和平均响应值的第一差值,并获取各所述光谱通道对高温黑体真实响应值和平均响应值的第二差值;基于所述第一差值和所述第二差值获取所述光谱通道间的第二校正系数;根据所述第二校正系数对各所述光谱通道间进行非均匀性校正;所述基于所述第一差值和所述第二差值获取所述光谱通道间的第二校正系数的步骤,包括:根据如下公式计算所述第二校正系数:式中:表示低温黑体在第i个光谱通道上的平均响应;表示高温黑体在第i 个光谱通道上的平均响应;表示各所述光谱通道对低温黑体的响应平均值;表示各所述光谱通道对高温黑体的响应平均值;表示各所述光谱通道对低温黑体真实响应值和平均响应值的所述第一差值;表示各所述光谱通道对高温黑体真实响应值和平均响应值的所述第二差值;ci和di表示所述光谱通道间的第二校正系数。
砷的质谱干扰校正
砷的质谱干扰校正可以通过以下几种方法进行:
1.最优化仪器条件:通过调整仪器的参数,如电离能量、碰撞能量、扫描速度等,以
减少干扰。
2.干扰校正方程:使用干扰校正方程来校正质谱干扰,该方程可以反映不同元素之间
的相互干扰,从而对干扰进行修正。
3.碰撞池技术:通过在质谱仪中加入碰撞池,使样品分子与中性粒子发生碰撞,改变
其能量和方向,从而消除干扰。
4.动态反应池技术:动态反应池技术可以提供一种灵活的反应方式,通过控制反应条
件,如温度、压力、气体组成等,来消除干扰。
在实际应用中,可以根据具体情况选择适合的干扰校正方法,以获得更准确的结果。
bh校正原理
【实用版】
目录
1.引言
2.bh 校正原理的定义和背景
3.bh 校正原理的原理和方法
4.bh 校正原理的应用领域
5.结论
正文
【引言】
在科学技术飞速发展的今天,各种测量和检测技术也在不断地更新和改进。
其中,bh 校正原理作为一种重要的校正方法,在多个领域都有着广泛的应用。
本文将对 bh 校正原理进行详细的介绍,包括其定义、原理、方法和应用领域等。
【bh 校正原理的定义和背景】
bh 校正原理,全称为“Beers-Heinemann 校正原理”,是一种用于光谱测量中的校正方法。
它是由美国光谱学家 Beers 和 Heinemann 在 20 世纪 50 年代提出的,主要用于解决光谱测量中的波长漂移问题。
【bh 校正原理的原理和方法】
bh 校正原理的原理是通过测量一系列已知波长的光源,得到一个校正曲线,然后将待测光源的波长通过该曲线进行校正,从而得到准确的波长值。
具体操作方法如下:
1.准备一系列已知波长的光源,并进行光谱测量,得到一系列测量值。
2.用测量值和已知波长计算出校正曲线。
3.将待测光源的波长值代入校正曲线,得到校正后的波长值。
【bh 校正原理的应用领域】
bh 校正原理在光谱测量领域有着广泛的应用,尤其在原子光谱、分子光谱和红外光谱等测量中,都有着重要的作用。
此外,bh 校正原理还被广泛应用于环境监测、生物医学、化学分析等多个领域。
【结论】
总的来说,bh 校正原理是一种重要的光谱测量校正方法,它不仅可以解决波长漂移问题,还可以提高光谱测量的准确度。
调谐和校正目标: 熟悉DuoSpray离子源在正离子模式下TOF的调谐和校正,包括仪器优化、手动校正和自动校正用户也可以用合适的溶液校正TOF MS和MS/MS的负离子模式,以及Q1的正离子和负离子模式。
由于篇幅限制,我们以正离子为例。
1.Analyst® TF软件和仪器硬件设置A.双击桌面上的图标打开Analyst® TF软件1.在导航栏(Navigation bar)中的Configure模块上双击Hardware Configuration2.点击LC + MS profile,选择Edit Profile编辑,然后选择MassSpectrometer TripleTOF 5600,点击Setup Device,保证Use calibrantdelivery system (CDS)是选上的3.点击OK,激活LC + MS profile,关闭窗口B.针设置(probe setting)1.APCI和ESI探针的位置取决于流速。
这些参数不是自动设置的,用户需每次使用前确认该位置2.在校正和调谐的练习中,ESI针的垂直和水平位置可以设置到5微米,APCI源的针也是5,并保证电晕针的位置是朝向APCI探针(Probe)的C.保证CDS校正管路在APCI正离子校正溶液瓶中的,没入溶液中;保证CDS的Peek管是与APCI源相连的D. 保证液相流路是从ESI针进入2.使用LC + CDS手动校正A.选择API Instrument项目B.在工具栏中点击红色的T按钮使仪器进入tuning模式C.双击导航栏中的Manual TuningD.点击Source/Gas栏,填入适合500 µL/min流速的适当参数,这些参数不是自动生成的,因此用户需要根据流速设置离子源的参数,推荐值如下所示:Field ValueGS1 50GS2 50CUR 30TEM 600ISFV 5500E.点击Ramp按钮右侧的下拉菜单,选择LC method1.选择A和B相的溶剂,50:50,等度,流速为500 µL/min。
gpc校正方法
GPC呀,就是凝胶渗透色谱啦。
它的校正方法可是很有趣的小知识呢。
GPC校正方法里有一种叫窄分布标样校正法。
这就像是给GPC找一群小模特来定标准。
这些窄分布的标样呢,它们的分子量是已知的,而且分布特别窄。
把它们一个一个注入到GPC系统里,就像小模特们一个个走上T台。
然后呢,GPC会根据这些标样的流出时间和它们已知的分子量建立起一种关系。
就好像小模特的身高和她在T台上走秀的顺序建立起了联系一样。
还有普适校正法呢。
这个方法就更酷啦。
它不管你是什么样的聚合物,只要找到一个共同的特性,就像找到大家都有的一个小秘密。
这个秘密就是流体力学体积。
通过这个普适的特性来建立校正曲线。
这就好比不管是高个子还是矮个子的模特,只要找到她们都有的一个特点,比如都穿着红色高跟鞋,就可以根据这个特点来给她们排队啦。
相对校正法也很常用哦。
这个方法是找一个已经校正过的样品当作参照。
就像是找了一个已经很有名气的模特来带新人。
把这个已知的样品和要测的样品一起注入GPC,然后根据它们的关系来校正要测的样品。
这就像新人模特跟着有名的模特学习怎么在T台上表现,然后也能找到自己的定位呢。
大疆多光谱辐射校正方法
大疆多光谱无人机的辐射校正方法可以包括以下步骤:
1. 辐射校正板:使用具有已知辐射特性的辐射校正板。
该板通常有
已知的辐射率和光谱特性,可用于校正传感器接收到的辐射值。
2. 传感器校准:对多光谱传感器进行校准,以确保各个波段的相对
灵敏度准确。
这可以通过在不同波长下使用标准光源,并将读数与已知辐射强度相关联来实现。
3. 数据采集:使用无人机进行数据采集,搭载多光谱传感器。
通过
飞行器在不同光照条件下获取不同波段的辐射数据。
4. 数据处理:根据所采集的图像数据,对每个波段进行辐射校正处理。
这可以通过将传感器接收到的辐射信号与已知辐射强度进行比较,并计算校正系数来完成。
5. 辐射校正模型:利用校正板和通常的光学辐射理论建立辐射校正
模型。
这种模型可以通过反演使用辐射校正板数据所得到的校正系数
来纠正传感器接收到的辐射数据。
6. 校正数据应用:将经过辐射校正的数据应用于后续的农业和生态研究、植被指数计算等分析工作中,以获得准确的地面信息。
大疆多光谱辐射校正方法结合了标准光源校准、辐射校正板、数据处理和辐射校正模型等步骤,以确保无人机获得的多光谱数据具有准确的辐射值,并提供准确的植物和土地信息,支持各种农业管理和环境监测应用。
原子吸收光谱仪背景校正方式及性能比较青岛食品李国栋近年来, 国内原子吸收光谱分析技术发展很快, 已成为各个领域检验工作的重要手段。
如何使用好原子吸收光谱仪器, 使其在检测工作中发挥更大的效能, 这是从事原子吸收光谱分析的广大分析工作者努力探求的目标。
在原子吸收使用过程中, 背景校正技术的应用对分析准确度的提高起着很重要的作用。
背景吸收干扰是原子化过程中,因样品基体物质产生的分子吸收和光散射而产生的。
背景吸收干扰一般采用扣背景的方式加以校正。
目前购买的商品原子吸收光谱仪具有不同方式的扣背景性能,采用最多的是氘灯校正、塞曼效应和自吸收校正三种。
不同扣背景方式的工作原理和适用范围区别较大。
原子吸收光谱法中扣除背景方法通常有三大类:连续光源校正背景,塞曼效应校正背景,空心阴极灯自吸效应校正背景。
(1)连续光源校正背景。
当待测元素波长在紫外波段(180-400nm),采用氘灯或氘空心阴极灯。
波长在可见光及近红外波段时采用钨或碘钨灯,是现代AAS仪器应用较广泛的一种校正背景方法,最常见的是氘灯连续光源背景校正。
其原理是用待测元素空心阴极灯的辐射作样品光束,测量总的吸收信号,用连续光光源的辐射作参比光束并视为纯背景吸收,光辐射交替通过原子化器,两次所测吸收值相减因而使背景得到校正,这种方法有时产生背景校正不足或过度。
两种光源光强度要匹配,光斑要重合一致,但近年使用氘空心阴极灯可以克服这类不足之处。
(2)塞曼Zeeman效应校正背景是利用光源在磁场作用下产生谱线分裂的现象校正背景。
这种背景校正可有多种方法:可将磁场施加于空心阴极灯,可将磁场施加于原子化器,可利用横向效应,也可利用其纵向效应,可用恒定磁场,也可用交变磁场,交变磁场可分固定磁场和可变磁场强度。
一般用2磁场Zeeman背景校正,近年也有3磁场Zeeman背景校正。
Zee-man校正背景在GFAAS用得比较多,FAAS用得比较少。
塞曼效应扣背景适合全波段的元素分析,操作简单且扣背景能力强,测定结果稳定可靠。
谱校正方法 采样间隔归一化成1T,采样长度为N.这样FFT离散谱线为0,1)iXiN(,相应的频率分辨率2/(1/)NfN. 设FFT离散谱线局部极高谱线为m(为了数学上简洁,假定从0开始,注意在MATLAB环境下数组实际操作的是从1开始),记频偏量. 我们需要使用谱线m和与之相邻一条次高谱线,记这连续两条谱线中左边一条序号为M(当次高谱线在m左侧时1Mm,反之Mm).
下面列出若干算法的计算公式 1. 加矩形窗的精确谱校正[1] iiiXUjV
111()sin()()cos()MMMMoptMMVVMUUMKUU
1211cos()sin()cos()sin()optMMoptMMKMZVUMKMZVUM
2121
cos()cos()()ZMZMMmZZ
2. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的幅值比校正[1, 2] 11||()||||MMMXMmXX
3. 加汉宁窗情形,采用解析单频模型的幅值比校正[1, 2] 112||||()||||MMMMXXMmXX
4. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的复比值校正[3] 11Re()MMMXMmXX
5. 加汉宁窗情形,采用解析单频模型的复比值校正[3]
112()MMMMXXMmXX
6. 加矩形窗情形,采用解析单频模型的复合复比值校正[3] 11Re()MmMMXMmXX
11mRmmXXX,1111mmLmmmmXXXXXX
0.5)0.5)mLmR(( 7. 加汉宁窗情形,采用解析单频模型的复合复比值校正[3] 112Re()MMmMMXXMmXX
112mmRmmXXXX,1111221mmmmLmmmmXXXXXXXX
0.5)0.5)mLmR(( 8. 加矩形窗,Quin校正[4] 11Re()Re(),Re()Re()mmLRmmXXXX
11LRLRLR,,
00 RRLR当且其它
9. 加汉宁窗,Quin校正[4] 11Re()Re(),Re()Re()mmLRmmXXXX
212111LRLRLR,,
00 RRLR当且其它
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%========================这是调用调试================== DT=1; N=1024; PHI=pi/3; Ampl=1; CiR=11.9; %cycles in record Freq=CiR/(DT*N); %frequency
TV=[0:N-1]; DatVec=Ampl*cos(Freq*TV*2*pi+PHI); FV=fft(DatVec); figure subplot(2,1,1);plot(TV,DatVec); subplot(2,1,2);plot(abs(FV(1:round(N/2.56))));grid on
[MV,MI]=max(abs(FV)); %加矩形窗的解析校正--1 FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,1);
%加矩形窗的解析单频模型校正--2 FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,2);
%加汉宁窗的解析单频模型校正--3 HanDat=DatVec.*hanning(N,'periodic')'; FV=fft(HanDat); FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,3);
%加矩形窗的解析单频模型校正+复比值法--4 FV=fft(DatVec); FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,4);
%加汉宁窗的解析单频模型校正+复比值法--5 HanDat=DatVec.*hanning(N,'periodic')'; FV=fft(HanDat); FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,5);
%加矩形窗的解析单频模型校正+复比值法+左右平均--6 FV=fft(DatVec); FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,6);
%加汉宁窗的解析单频模型校正+复比值法+左右平均--7 HanDat=DatVec.*hanning(N,'periodic')'; FV=fft(HanDat); FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,7);
%加矩形窗的解析单频模型校正+Quinn算法--8 FV=fft(DatVec); FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,8);
%加汉宁窗的解析单频模型校正+Quinn算法--9 HanDat=DatVec.*hanning(N,'periodic')'; FV=fft(HanDat); FreqShift=SpecCorr(FV,MI,N,9);
===========这是子程序====================== %spectrum correction assemble % the sampling interval is 1 s (or unitary) %Input: SpecVec--Discrte Fourier Spectrum from FFT % PeakIdx--the peak index, noting the matrix in MatLab start from 1 % TL--the length (or the point number) of the FFT % method--correction method % output: PeakShift-- the corrected peak shifting from the peak in discrete % spectrum function PeakShift=SpecCorr(SpecVec,PeakIdx,TL,method)
% picking up the second highest spectrum line if(abs(SpecVec(PeakIdx-1))>abs(SpecVec(PeakIdx+1))) IP=[PeakIdx-1,PeakIdx]; ShiftCorr=-1; %shift aligning with the PeakIdx else IP=[PeakIdx,PeakIdx+1]; ShiftCorr=0; %shift aligning with the PeakIdx end
II=IP(1)-1; % noting that the index of a matrix in MATLAB starts from 1, not zero if(method==1) %an analyitic solution for rectangular window U=real(SpecVec(IP)); V=imag(SpecVec(IP)); DW=2*pi/TL; KOPT=(sin(II*DW)*(V(2)-V(1))+cos(II*DW)*(U(2)-U(1)))/(U(2)-U(1)); Z=V.*(KOPT-cos((IP-1)*DW))./(sin(DW*(IP-1)))+U; Tmp1=(Z(2)*cos(DW*(II+1))-Z(1)*cos(DW*II))/(Z(2)-Z(1)); PeakPos=acos(Tmp1)/DW; PeakShift=PeakPos-(PeakIdx-1); elseif(method==2) %based on the analytical-single-tone model for rectangular window PeakShift=abs(SpecVec(IP(2)))/(abs(SpecVec(IP(2)))+abs(SpecVec(IP(1)))); PeakShift=PeakShift+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx elseif(method==3) %based on the analytical-single-tone model for Hanning window
PeakShift=(2*abs(SpecVec(IP(2)))-abs(SpecVec(IP(1))))/(abs(SpecVec(IP(2)))+abs(SpecVec(IP(1)))); PeakShift=PeakShift+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx elseif(method==4) %based on the analytical-single-tone model for rectangular window with complex correction PeakShift=real(SpecVec(IP(2))/(SpecVec(IP(2))-SpecVec(IP(1)))); PeakShift=PeakShift+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx elseif(method==5) %based on the analytical-single-tone model for Hanning window with complex correction PeakShift=(2*SpecVec(IP(2))+SpecVec(IP(1)))/(SpecVec(IP(2))-SpecVec(IP(1))); PeakShift=real(PeakShift)+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx elseif(method==6) %based on the analytical-single-tone model for rectangular window with complex correction+average PeakShift=real(SpecVec(IP(2))/(SpecVec(IP(2))-SpecVec(IP(1)))); MaxPeakShift=PeakShift+ShiftCorr; %shift aligning with the PeakIdx