谱校正方法
红外高光谱图像非均匀性校正方法、设备和计算机设备的制作流程
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
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
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。
质谱的调谐与校正
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。
近红外光谱校正
选择建模校正样品实际操作
? 根据生产经验挑选建模样品，即多挑选生产异常时样 品，生产正常时样品可少挑选
? 最开始收集的100 个样品全部用于建模
? 采集的同一个样品的重复光谱在光谱数量小于400 时， 可作为不同样品建模
? 当收集的样品个数大于200，光谱个数大于400以后， 可将建模样品中的重复光谱删除，节约内存开销加快计 算速度
? 全局距离和最近邻距离可剔除部分信息重复的样品， 一般情况下仅使用最近邻距离剔除样品
? 多数情况下按照性质值分布挑选建模样品
选择建模校正样品实际操作
? 根据样品分布情况 找出有代表性样品
化学基础数据原则
代表性样品基础数据平行 测试
基础数据检测采用标 准或经典方法
化学基础 数据
同一样品的化学基础数 据必须与该样品光谱对 应
异常样品处理的原则
? 马氏距离（杠杆值）判定的异常样品一般不剔除。 前提1：其化验性质值确实准确无误 前提2：该样品对模型的准确度影响不太大， 可保证SECV值与该性质的稳定性标准差相当
? 学生残差判定的异常样品一般进行剔除 ? 建模过程中一般最多剔除3轮异常样品而形成最终分析模型
异常样品处理的原则
近红外定量模型校正过程
1. 样本的收集 2. 光谱的采集 3. 校正样本的选择 4. 化学基础数据的测定 5. 定量模型的建立 6. 定量模型的验证 7. 模型维护
7个方面建立规范
样本收集原则
建模样品收集
建模样品应包含以后未知样 品所包含的所有化学组分
建模样品的浓度变化范围大 于未知样品的变化范围
光谱采集原则
光谱采集原则
仪器
仪器充分预热 性能测试过关
校正技术
(1+ans) log Mns
(1+abs)
(1+abs)
假定 Kns, Kbs, ans and abs 为常数可简化为：
log Mbs = A log Mns + B
计算机不断改变方程中A和B的值，直至用其得到的校正曲线反算出正确的数 均分子量（ Mn） 和重均分子量（ Mw）。
GPC 22
宽分布标样校正 – 累计百分比法
分子量范围×10
2～900 6～700 10～1000 0.2～200 10～500 28～460
-3
5.046 5.06 2.7 1.3
GPC
19
附录 普适校正
所有聚合物都落在同一 IV x MW 曲线上
109
1967年Benoit 首先提出并证明了普适校 正原理，在一个很宽的聚合物结构范围 内，淋洗体积落在了一根包含特性粘度 IV的相同的校正曲线内。
GPC
10
用流体力学体积[η]· M作为通用校正参数。 不同高聚物在同样实验条件下进行凝胶 色谱的实验，若淋洗体积Ve相同，则这 两个高聚物的流体力学体积相等。即： • [η]1· M1=[η]2· M2 ①
GPC
11
Mark-Houwnk方程[η ]=kMα
②
将其代入①得lg k1 + (α 1+1) lgM1 = lg k2 + (α 2+1) lgM2 ③ 式中K1、K2、α1、α2在固定条件下是常数。只要知 道两种高聚物在该条件下的参数K1、α1及K2、α2值， 就可由第一种高聚物（标准样品）的log[η]· M -Ve标 定线，应用③式直接求出第二种高聚物（被测样品） 的log[η]· M -Ve标定线。 目前，人们普遍采用市售的单分散聚苯乙烯（PS）标 样来作为第一种高聚物，然后查取（或采用其它的实 验方法测得）聚苯乙烯标样及被测样品在测定条件下 的K值（K1、K2）和α值（α1、α2），经过上述转换 便可求出被测样品的分子量。
大疆多光谱辐射校正方法
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。
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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
References 1. Schoukens, J., R. Pintelon,H. Van Hamme. The interpolated fast Fourier transform: A comparative study. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 1992, 41(2): 226-232. 2. 谢明,丁康. 频谱分析的校正方法. 振动工程学报. 1994, 7(2): 172-179. 3. 陈奎孚, 王建立,张森文. 频谱校正的复比值法. 振动工程学报(已投). 2007. 4. Quinn, B.G. Estimating frequency by interpolation using Fourier coefficients. IEEE Transactions on Signal Processing. 1994, 42(5): 1264-1268.
%========================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