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紫外增强型电学定标热释电辐射计ECPR的研制

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仪器仪表学报 2006年第10期27卷 1334-1337页

作者：瑚琦顾玲娟候建伟庄松林上海理工大学光电信息学院上海200093

本文研究了一种新型紫外增强型的电学定标热释电辐射计,该辐射计由测量电路、高稳定光学斩波器和紫外增强型热释电探头组成,其中测量电路包括模拟和数字2部分,模拟部分主要功能是实现光电信号的放大、跟踪和匹配,数字部分实现对电功率... 详细信息

本文研究了一种新型紫外增强型的电学定标热释电辐射计,该辐射计由测量电路、高稳定光学斩波器和紫外增强型热释电探头组成,其中测量电路包括模拟和数字2部分,模拟部分主要功能是实现光电信号的放大、跟踪和匹配,数字部分实现对电功率的测量、修正以及对系统的控制。文中讨论了ECPR的基本原理、系统组成、实现的功能以及修正需要考虑的误差来源等。

关键词：辐射计紫外电定标热释电辐射计

拉曼光谱的局域动态移动平均全自动基线校准算法

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光谱学与光谱分析 2015年第5期35卷 1281-1285页

作者：高鹏飞杨蕊季江郭汉明瑚琦庄松林上海市现代光学系统重点实验室光学仪器与系统教育部工程研究中心上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海医疗器械高等专科学校医学影像工程系上海200093

基线校准是极其重要的光谱预处理步骤,能够显著提高后续光谱分析算法的准确性。目前基线校准算法大多数都是手动或半自动的,手动基线校准算法完全依赖于用户的经验,个人主观因素会严重影响基线校准的准确性,半自动基线校准需要针对不同... 详细信息

基线校准是极其重要的光谱预处理步骤,能够显著提高后续光谱分析算法的准确性。目前基线校准算法大多数都是手动或半自动的,手动基线校准算法完全依赖于用户的经验,个人主观因素会严重影响基线校准的准确性,半自动基线校准需要针对不同的拉曼光谱设置不同的优化参数,使用不便。提出了一种局域动态移动平均(LDMA)全自动基线校准算法,并且详细阐明了该算法的基本思想和具体算法步骤。该算法采用了改进移动平均算法(MMA)实现拉曼光谱峰的逐渐剥离,通过自动识别原始拉曼光谱的基线子区间来将整个拉曼光谱区间自动分割为多个拉曼峰子区间,从而实现了在每个拉曼峰子区间中动态改变MMA窗口半宽度和控制平滑迭代次数,最大程度地避免了基线校准过度和基线欠校准现象。无论对于凸形基线、指数形基线、反曲线形基线模拟拉曼光谱,还是真实物质的拉曼光谱,LDMA全自动基线校准算法都取得了很好的基线校准效果。

关键词：拉曼光谱基线校准光谱平滑窗口平均

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多波段紫外辐照计设计

上海理工大学学报 2007年第5期29卷 502-506页

作者：侯建伟瑚琦顾玲娟庄松林上海理工大学光学与电子信息工程学院上海200093

设计了一种多波段紫外辐照计.采用AlGaN基紫外探测器,利用可编程波段选择运算电路,通过对探测器输出信号的处理来测量UVA、UVB和UVC波段或整个UV波段的紫外辐射,测量结果由LCD显示.该多波段紫外辐照计灵敏度高、操作简单且体积小.

关键词：紫外辐射多波段紫外辐照计

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自适应多尺度窗口平均光谱平滑

光谱学与光谱分析 2015年第5期35卷 1445-1449页

作者：季江高鹏飞贾南南杨蕊郭汉明瑚琦庄松林上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海医疗器械高等专科学校医学影像工程系上海200093

去噪算法是极其重要的光谱预处理步骤,能够显著提高后续光谱分析算法的准确性。然而,大多数去噪算法都需要通过反复试验的方式来人为设置初始参数,不能自动完成光谱去噪。为了能够对光谱进行自动且可靠的平滑去噪,提出了一种自适应多尺... 详细信息

去噪算法是极其重要的光谱预处理步骤,能够显著提高后续光谱分析算法的准确性。然而,大多数去噪算法都需要通过反复试验的方式来人为设置初始参数,不能自动完成光谱去噪。为了能够对光谱进行自动且可靠的平滑去噪,提出了一种自适应多尺度窗口平均平滑(AMWA)去噪算法。该算法针对光谱中不同位置采用不同宽度的平滑窗口,这些窗口的宽度将直接影响到平滑效果。当窗口宽度选择不合适时,可能出现去噪过度,使得峰畸变或者丢失;也有可能导致去噪不足,使得光谱的较平坦区域仍包含大量的噪声。因此判断每个窗口宽度是否合适,是光谱平滑的关键。该算法通过迭代的方法不断优化各个窗口的宽度,并以统计学中的Z检验来判断窗口宽度是否为最佳。另外,为了提高假设检验的可靠性,用不同信噪比的模拟数据对假设检验中使用的阈值进行比较,发现当阈值设为1.1时可使去噪效果最佳。用模拟光谱和实际光谱对该算法进行了测试,该算法能够自动适应不同的光谱形状和噪声强度。还将AMWA去噪算法与SG算法及移动窗口平均平滑算法进行了全面的比较,AMWA算法都明显优于其他两种算法。结果表明AMWA算法不仅去噪效果更好,而且准确性及保真性也更高,对模拟光谱和实际光谱都具有极好的平滑效果。

关键词：光谱平滑多尺度窗口平均 Z检验

CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域的研究综述

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建模与仿真 2023年第4期12卷 3657-3672页

作者：戴洋毅何康瑚琦黄凯上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室上海

近年来,CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域的研究已经成为热点话题之一。这种模型可以结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和Transformer各自的优势,提高模型在多种计算机视觉任务中的性能。首先对CNN与Transfo... 详细信息

近年来,CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域的研究已经成为热点话题之一。这种模型可以结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和Transformer各自的优势,提高模型在多种计算机视觉任务中的性能。首先对CNN与Transformer分别进行简述并分析其优缺点,然后通过介绍与分析近几年国内外表现出色的CNN-Transformer混合模型,对多种常见的混合方式进行分类阐述,这些方法旨在发挥卷积神经网络在局部特征提取方面的优势以及Transformer在全局信息建模方面的优势。最后,对CNN-Transformer混合模型在计算机视觉领域以及其他领域未来所面对的挑战和发展趋势进行展望。

关键词：卷积神经网络计算机视觉局部特征提取混合模型 CNN 混合方式信息建模热点话题

维普期刊数据库博看期刊评论

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基于遗传退火方法的灰度图像阈值选择算法

计算机仿真 2010年第4期27卷 210-214页

作者：郭金基瑚琦顾玲娟上海理工大学光学与电子信息工程学院上海200093

灰度图像分割问题一般采用传统的最大类间方差法来解决,但是类间方差方法计算量大,不适合实时图像处理。为了解决上述问题,提出了一种改进型遗传退火的阈值分割算法。算法的整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用经典的最大类间方差法... 详细信息

灰度图像分割问题一般采用传统的最大类间方差法来解决,但是类间方差方法计算量大,不适合实时图像处理。为了解决上述问题,提出了一种改进型遗传退火的阈值分割算法。算法的整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用经典的最大类间方差法作为遗传算法的适应度函数,再根据M etropolis准则判断产生的新解是否被接受,从而求得灰度图像的一个最佳阈值。图像分割的仿真结果表明,与传统的最大类间方差法相比,计算量不大,算法具有很强的全局优化搜索能力,由于算法效率高,收敛速度快,适用于实时性的灰度图像处理。

关键词：遗传算法模拟退火遗传退火算法阈值选择

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薄膜沉积机理的计算机模拟应用和发展

材料导报 2003年第F09期17卷 154-157页

作者：宋鹏陆建生瑚琦赵明娟杨滨昆明理工大学材料与冶金工程学院昆明650093 昆明贵金属研究所昆明650221

薄膜技术作为材料制备的一种新技术,在现代科技领域中有着广泛应用。人们对薄膜的沉积机理通过理论和实验进行了比较深入的研究,其中计算机模拟变得日趋重要。主要阐述目前薄膜沉积机理的计算机模型:LG模型、Eden模型、DLA模型及RLA模型... 详细信息

薄膜技术作为材料制备的一种新技术,在现代科技领域中有着广泛应用。人们对薄膜的沉积机理通过理论和实验进行了比较深入的研究,其中计算机模拟变得日趋重要。主要阐述目前薄膜沉积机理的计算机模型:LG模型、Eden模型、DLA模型及RLA模型,相应计算机模拟技术的发展以及面临的问题和发展方向。

关键词：薄膜技术沉积机理计算机模拟技术物理气相沉积化学气相沉积 PVD CVD

用Visual Basic 6.0调用Matlab实现对材料实验数据的处理

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材料导报 2004年第4期18卷 63-65,76页

作者：瑚琦陆建生赵明娟宋鹏昆明理工大学材料与冶金工程学院昆明650093

在新材料制备过程中,会遇到大量的实验数据需要处理的问题,利用Visual Basic 6.0调用Matlab可解决这一问题。介绍了基本原理,执行办法,以及曲线拟合的理论方法,并给出了实现的程序和编制软件的部分界面。

关键词： VB6.0软件 Matlab软件数据处理曲线拟合材料实验最小二乘法

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基于频率特征增强的结直肠息肉分割模型

建模与仿真 2024年第3期13卷 3593-3606页

作者：刘峻昊瑚琦上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海

早期息肉检查是防范结直肠癌发病的重要手段,针对现有基于深度学习方法依旧不能准确辨别息肉位置和边缘信息的问题,提出了一种利用傅里叶变换增强频率特征(FFENet)的息肉分割方法。具体地,在FFENet中设计了一个细节特征增强注意力模块... 详细信息

早期息肉检查是防范结直肠癌发病的重要手段,针对现有基于深度学习方法依旧不能准确辨别息肉位置和边缘信息的问题,提出了一种利用傅里叶变换增强频率特征(FFENet)的息肉分割方法。具体地,在FFENet中设计了一个细节特征增强注意力模块和一个全局频率特征学习模块,前者重耦合不同深度的特征并计算三种显著性特征图来细化息肉区域及其边缘;后者在频域中引入可学习的滤波核,以增强息肉与其边缘间的连贯性并捕捉图像像素之间的长距离依赖关系。结合改善的部分解码器和自适应特征选择模块,大量实验结果表明所提出FFENet在五类息肉数据上更具优势。尤其是在ETIS数据集上,对比其他最先进的模型,大模型版本FFENet-L在Dice和IoU指标上分别提升了4%和5.5%,而小模型版本FFENet-S在保持精度相当的同时,仅仅使用了6.2M参数。

关键词：结直肠癌息肉分割深度学习傅里叶变换