- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏测试GO材料测试
一篇文章读懂原子荧光光谱AFS技术：原理、特点、应用
一篇文章读懂原子荧光光谱AFS技术：原理、特点、应用原子荧光光谱（Atomic Fluorescence Spectrometry, AFS）技术是一种用于元素分析的强大手段，以其高灵敏度、高选择性等优点在环境 一、原理原子荧光光谱技术是基于原子荧光现象的一种分析技术；其基本原理如下：1. 样品预处理：将待测样品进行适当的前处理，如消解、富集等，使目标元素转化为可被测定的形态。2.
1.1K10编辑于 2024-08-06 - 来自专栏机器视觉产品资料查询平台
多光谱与高光谱工业相机技术原理与差异
多光谱与高光谱工业相机通过捕捉传统RGB相机无法获取的波长信息，实现了更精细的分析和高维数据解读。该技术正迅速在农业、医疗、半导体等多个领域得到广泛应用。 普通相机拍摄的是人眼可见的整个可见光波段，而光谱成像技术则将光线划分为多个波长段进行感测，从而实现对物质特性的分析与分类。1、高光谱相机通过棱镜光谱仪技术检测数百个连续的波长段。 3、多光谱相机与高光谱相机的区别多光谱（Multispectral）与高光谱（Hyperspectral）相机均可检测可见光及不可见光（红外、紫外等）中的特定波长，但主要区别在于波段数量与连续性。 高光谱相机则可检测多达1680个（视型号而定）连续波段，实现更细致、精准的光谱分析。其优势在于能够识别肉眼或普通相机无法区分的微小物质差异。 4、 R、G、B 多光谱与高光谱相机对比分析为了从普通RGB相机获取光谱信息，通常需要使用额外的滤光片或特定波长的照明设备。为了获得多波长数据，环境配置往往需要投入大量时间和精力。
21610编辑于 2026-01-29 - 来自专栏全栈程序员必看
高光谱图像分类综述_高光谱图像样本进行扩增
像元形状指数 HSI- Hyperspectral Imaging 高光谱成像 随机森林 Reflective Optics Spectrographic Imaging System (ROSIS-03) 反射光学光谱成像系统
50610编辑于 2022-09-20 - 来自专栏疯狂学习GIS
ASD地物光谱仪的.asd光谱曲线转为TXT文件
本文介绍基于ViewSpec Pro软件，将ASD地物光谱仪获取到的.asd格式文件，批量转换为通用的.txt文本格式文件的方法。 ASD光谱仪是英国Malvern Panalytical公司研发的系列野外便携式全范围光谱辐射仪和光谱仪，可以获取地物的实时光谱信息。 我们用这一系列中的设备产品对地物的光谱加以获取后，默认是以.asd格式文件来存储的；而这一文件格式相对并不普及，我们往往需要将其转换为其他更易分享的文件格式。 我们首先在下图所示的上方紫色框位置处，配置我们需要导出的数据类型（一般就是选择反射率）；随后，一般会选中下图所示的下方紫色框内的勾选项，从而保证将多个光谱曲线放在一个.txt格式文件中，从而方便我们后期对光谱曲线数据的读取与进一步处理
69150编辑于 2023-09-18 - 来自专栏量子化学
荧光光谱的理论计算
一、荧光光谱的原理 分子吸收紫外线等入射光，从电子基态S0的ν=0振动能级跃迁到S1的某些ν>0能级，然后振动弛豫失去一部分能量而降至S1的ν=0能级。 简化的Jablonski能级图 from Wikipedia 二、荧光光谱的特征 由于分子需要能过激发才能产生发射过程，因此，常常将激发和发射光谱绘制在一起。 荧光光谱有如下特征： (1) Stokes位移 荧光发射波长总是比相应的吸收光谱的波长长，称为Stokes位移，如下图所示。 ? (2) 镜像对称 荧光发射光谱与吸收光谱之间常常存在近似的镜像关系，不完全对称。这是因为吸收光谱的形状取决于S1的振动能级结构，而发射光谱的形状取决于基态的振动能级，两者往往比较相似。 (3) 荧光发射光谱的形状与激发波长无关 这是原理部分提到的Kasha规则造成的。 三、计算方法与实例 对激发态不熟的同学可以参看《激发态计算入门》和《激发态计算中的溶剂效应》两篇文章。
7.2K30发布于 2020-07-27 - 来自专栏疯狂学习GIS
用AvaSpec 2048便携式光谱仪测定地物高光谱曲线
本文介绍基于AvaSpec-ULS2048x64光纤光谱仪测定植被、土壤等地物高光谱曲线的方法。 AvaSpec是由荷兰著名的光纤光谱仪器与系统开发公司Avantes制造的系列高性能光谱仪，广泛应用于各类光谱测定场景。 本文就以AvaSpec系列产品中的AvaSpec-ULS2048x64这一款便携式地物高光谱仪为例，介绍基于这一类便携式地物光谱仪进行地物高光谱曲线的测定方法。 得到地物合适、稳定的光谱曲线后，点击“Save Experiment”选项，即可保存当前地物的光谱曲线。 需要对这一光谱曲线进行命名。 每次保存会生成两个文件，第一个文件存储了光谱曲线的具体走势，第二个文件则保存了光谱曲线图的文字说明（包括上面所说的图名，还有一些其他的光谱曲线信息）。
87110编辑于 2022-12-18 - 来自专栏量子化学
红外光谱的理论计算
一、红外光谱产生的原理 在不破坏键合的条件下，分子内核-核之间的构型会发生变化，构成分子振动的基础。在偏离核间距不大的情况下，近似为抛物线，对应的振动为简谐振动。下图是两种典型的势能曲线： ? 室温下分子一般处于振动基态，吸收红外光子后会发生振动激发，产生红外光谱。 对某振动模式，从基态跃迁到第一激发态吸收的光子的频率称为该振动模式的基频。 红外光谱中，振动从基态到第二、第三激发态等产生的吸收峰几乎是基频的整数倍，称为倍频；如果分子吸收一个光子而同时激发两种或两种以上的基频跃迁，称为合频；某些原先被激发的模式会在新的激发过程中将能量传递给新模式 二、红外光谱的计算 计算红外光谱只需要对分子进行频率计算即可，高斯中一般直接使用opt freq的组合。 实验化学家绘制的红外光谱通常纵坐标是透射率，横坐标是从大到小的频率，因此我们一般将图的X和Y轴都颠倒一下，就符合我们常见的红外谱图的样子了。
6.7K10发布于 2020-07-27 - 来自专栏巴山学长
科研作图之光谱图绘制
感谢大家关注matlab爱好者微信公众号，今天给大家介绍如何绘制带可见光光谱背景的光谱图！！！ 本视频使用的绘图软件是Origin2019学习版 (关于如何获取Origin学习版软件，请查阅本公众号文章：开启OriginLab 2019的正确姿势)；所用数据来源网络，这里要求使用的数据横坐标要在光谱波长区间内 温馨提示：在公众号中回复“光谱”或“光谱图”即可获取视频中的origin工程文件，由于版本原因，可能会出现兼容性问题；在导出tiff格式文件时，请选择24位RGB，不然会出现颜色过渡不连贯的问题。
4.1K20发布于 2019-07-15 - 来自专栏华仔的技术笔记
Spectrum光谱链共识算法的分析
Spectrum（光谱链）是SmartMesh生态下的公链，承载去中心化Mesh网络实现万物互联dapp的底层公链。 共识机制是一种新型的能力证明机制（Proof of Capability，PoC），能力的定义是为系统贡献资源的节点，能力证明衡量了节点对系统的贡献程度，能力越强就有更高的出块权重，并且很好的支持移动设备运行光谱轻节点 光谱链诞生需要有一个出块节点的列表，它随区块链的诞生而产生，负责形成最初的出块节点联盟(一个被初始化的出块节点列表，和一个空的候选节点列表)。 网络上的每一个普通全节点都有资格申请成为一个出块节点。
76130发布于 2018-10-10 - 来自专栏疯狂学习GIS
全球主要高光谱遥感卫星介绍
1 引言 与多光谱数据相比，高光谱数据往往可以在地表参数反演等方面获得更高的精度。为此，有必要介绍一下目前全球主要星载高光谱遥感数据或相关平台的一些知识。 、光谱分辨率最高的卫星，同时是世界首颗实现对大气和陆地综合观测的全谱段高光谱卫星。 3 高光谱卫星纵向对比 将上述高光谱卫星及其对应传感器、分辨率等参数加以汇总、对比，如表2所示。其中，由于不同高光谱传感器在不同波段对应光谱分辨率变化较大，因此表2未单独列出光谱分辨率。 在高光谱卫星参数方面，可以看到以MODIS与Hyperion数据为代表的美国早期高光谱遥感数据已具有一定较好的空间分辨率、时间分辨率、光谱波段数等属性，我国早期高光谱遥感卫星尽管发射时间晚于上述国外数据 在高光谱卫星技术发展方面，综合相关文献[7]可以获知：20世纪80年代初期，美国率先在成像光谱技术领域取得重大突破；高光谱技术则在随后的30多年中不断发展。
3.8K30发布于 2021-07-22 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
基于高光谱的无损检测技术
由于不同物质的理化性质决定了其对不同波段的光表现出不同的光谱特性，近十年来，利用高光谱做食品、农产品、药品的无损质量检测十分火热。 何为高光谱图像 高光谱图像将图像技术和光谱技术相结合，不仅反映目标的二维图像信息，同时能够反映光谱维信息。高光谱图像具有三个维度：x-y-。 通过高光谱相机，获得不同窄波段下的二维图像，最终构成三维光谱数据立方体，如图所示： ? 高光谱图像技术在无损检测的应用 食品存储时间检测（下图为不同存储时间的同一苹果的荧光高光谱图像） ? 2.农产品农药残留检测（下图为农药浓度为8mg/kg 叶菜样品的高光谱荧光图像及不同浓度梯度样品的荧光光谱曲线） ? 3.食品部位检测（下图为小番茄不同部位的高光谱曲线） ?
1.1K20发布于 2020-12-11 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
龙女高光谱卫星星座捕获中分辨率（5.30 米）高光谱卫星图像（ 503nm 到 799nm 的 23 个光谱波段）
简介 威龙开放数据计划提供免费的中分辨率（5.30 米）高光谱卫星图像，这些图像由龙女高光谱卫星星座捕获。数据集包含从 503nm 到 799nm 的 23 个光谱波段，每天重访率为 2 次。 技术规格 Parameter 参数 Value 价值 Spatial Resolution 空间分辨率 5.30 m 5.30 米 Spectral Bands 光谱波段 23 bands ( 数据集说明 空间信息 Band Number 波段号 Band Center (nm) 波段中心（nm） Wavelength Range (nm) 波长范围（nm） Spectral Region 光谱区域
35710编辑于 2025-02-20 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
基于深度学习的高光谱图像分类
1、双击“hyperspectral.mlpkginstall” 2.运行程序 步骤1：加载高光谱数据集 使用超立方体函数读取高光谱图像。 indian_pines_gt.mat"); gtLabel = gtLabel.indian_pines_gt; numClasses = 16; 步骤2：预处理训练数据 使用hyperpca函数将光谱带的数量减少到 /sd; 使用createImagePatchesFromHypercube函数，将高光谱图像分割成大小为25×25像素、具有30个通道的Patches。 trainedNetwork_url,pwd); load(fullfile(dataDir,"trainedIndianPinesCSCNN.mat")); end 步骤6：基于训练的CSCNN的高光谱图像分类计算测试数据集的分类精度
1.4K10编辑于 2023-05-24 - 来自专栏思影科技
近红外光谱实验新手指南
关键词：功能性近红外光谱，fNIRS，神经影像学 Ⅰ. 近红外光谱系统使用近红外范围内的光来达到这个目的，因此，了解光的传播原理和组织的光学特性助于fNIRS的研究人员控制红外光谱系统。 Hb、HbO2、H2O等生色团在近红外范围内的吸收光谱。HB/HbO2吸收光谱的等渗点在近红外光学窗口内以白色圈出。 他们得出的结论是，近红外光谱可以监测局部的大脑活动。 ? 图2. 三种不同类型NIRS的工作原理 NIRS系统主要分为三种类型：I）连续波光谱系统（Continuous Wave, CW），II）时域光谱系统和III）频域光谱系统（如图三所示）。
2.2K20发布于 2021-03-16 - 来自专栏脑机接口
eeglab教程系列(4)-绘制通道光谱图
在进行通道光谱图绘制前，需要先按照eeglab教程系列(3)-绘制脑电头皮图进行先操作(只需操作完第二步后点击OK即可)。 绘制通道光谱图 在eeglab界面进行如下操作：Plot > Channel spectra and maps，会打开pop_spectopo.m界面。
73420编辑于 2022-08-17 白光干涉仪的光谱干涉模式原理
白光干涉仪的光谱干涉模式作为一种先进的测量手段，为众多领域提供了可靠的测量方案，深入探究其原理对拓展测量应用具有重要意义。 光谱分析与相位获取通过光谱仪对干涉光进行光谱分析，获取干涉光的光谱分布。不同位置处的干涉光，因被测表面高度不同导致光程差不同，对应着不同的光谱分布特征。 利用傅里叶变换等数学方法对光谱分布进行处理，将光谱信息转换为相位信息。 在这个过程中，光谱中包含的波长信息和光强信息经过计算，能够准确得到干涉条纹的相位分布，而相位分布与被测表面的高度分布存在着对应关系，从而为后续的高度计算提供依据。 光谱干涉模式凭借其宽带光源的特性，在测量台阶高度较大或表面形貌复杂的物体时，能够有效避免相位模糊问题，展现出独特的测量优势。
34310编辑于 2025-07-14- 来自专栏脑机接口
eeglab教程系列(3)-绘制通道光谱图
在进行通道光谱图绘制前，需要先按照eeglab教程系列(2)-绘制脑电头皮图进行先操作(只需操作完第二步后点击OK即可)。 绘制通道光谱图 在eeglab界面进行如下操作：Plot > Channel spectra and maps，会打开pop_spectopo.m界面。 ?
74941发布于 2020-06-29 - 来自专栏未来先知
基于选择性 Transformer 的高光谱图像分类 ！
I Introduction 随着超光谱成像技术的不断进步，超光谱图像（HSIs）现在提供了越来越丰富的空间-光谱信息，使得地球观测变得精确。 受光谱分区的有效性启发，Mei等人[48]提出了分组像素嵌入策略和层次结构，以提取具有区分性的多尺度空间-光谱特征。 首先，作者利用空间全局平均池化将特征压缩为光谱特征描述符。接下来，作者使用全连接层来产生更紧凑的光谱注意力特征。 如表2所示，当单独使用空间或光谱选择分支时，四个数据集的分类性能降低。这突显了在HSI中准确识别地面物体需要考虑空间和光谱信息的重要性。 总之，这项消融研究证明，同时使用空间和光谱选择机制可以实现最佳分类性能，从而验证了所提出的空间-光谱选择机制的有效性。
1K10编辑于 2024-11-04 - 来自专栏全栈程序员必看
icp光谱分析仪_个人icp备案
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/168829.html原文链接：https://javaforall.cn
4.6K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏嵌入式项目开发
Linux驱动开发: 编写USB接口光谱仪驱动
Tiny4412 完整驱动源码+配套上位机下载地址: https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/19036980 二、功能介绍 使用的光谱仪设备是 思路: 因为这个光谱仪是日本设备，厂家不好联系，没拿到详细资料，只有一份简单的命令手册，但是提供了windows下可以使用的软件。 所有就在windows系统下使用USB抓包软件，分析光谱仪设备与windows下软件间的通信数据包，对比命令手册，得到完整的通讯流程，然后再对比编写了一个Linux系统下的驱动。 tiny4412_usb_id); static int usb_dev_open(struct inode *inode, struct file *file) { printk("open:USB光谱仪设备 argv; struct DEV_CMD dev_cmd; int ret=0; int actual_length=0; int err=0; int n; printk("读写:USB光谱仪设备
4.6K10编辑于 2022-01-17
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号