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公开(公告)号:CN115575329A
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN202211180170.3
申请日:2022-09-27
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于全范围椭偏测量装置技术领域,具体涉及一种基于双弹光级联差频调制的全范围椭偏测量装置,包括检测光源、起偏器、第一弹光调制器、样品、第二弹光调制器、检偏器、光电探测器,所述检测光源的光路方向上依次设置有起偏器、第一弹光调制器、样品,所述样品的反射光路上依次设置有第二弹光调制器、检偏器、光电探测器。本发明利用弹光调制器的调制频率高、调制纯度大、通光光谱范围宽和视场角大等优势,选用两个调制频率不一致的弹光调制器联合使用,构建双弹光级联差频调制,基于该调制技术能够实现出射光全部4个Stokes矢量测量,进而能够实现椭偏参量全范围测量。
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公开(公告)号:CN108960193B
公开(公告)日:2021-09-14
申请号:CN201810815699.5
申请日:2018-07-24
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的跨组分红外光谱模型移植方法,将源组分和目标组分的样本光谱数据集合并进行主成分分析,并根据累计贡献率选取合适的主成分个数,进行模型移植,迭代训练多个弱定量分析模型,在每次迭代过程中,动态调整源组分和目标组分的样本权重大小。针对源组分数据集的样本,若前一次构建的定量分析模型预测误差较大,则减小该样本的权重;针对目标组分数据集的样本,若前一次构建的定量分析模型预测误差较大,则增大该样本的权重。最后,针对待预测的目标组分样本,将该样本送入每个弱定量分析模型进行预测,通过加权平均的方法对各个弱定量分析模型的结果进行集成汇总,得到的强定量分析模型预测结果。
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公开(公告)号:CN111520811A
公开(公告)日:2020-08-11
申请号:CN202010380423.6
申请日:2020-05-08
Applicant: 中北大学
IPC: F24D19/10
Abstract: 本发明涉及一种用于集中供热中的智能温控暖气流量调节系统及方法。该系统包括:入户模块;入户模块包括电控阀门、第一温度传感器和控制模块;电控阀门安装于入户暖气管道的入口与出口之间,用于控制入户暖气管道中流体的流速;第一温度传感器固定于入户暖气管道的出口区域;控制模块的输入端与第一温度传感器的数据输出端连接,控制模块的输出端与电控阀门的控制端连接;控制模块用于根据第一温度传感器的温度数据和用户设定的目标温度调节电控阀门的开度。本发明可以实现暖气供热的自主调节,节约能源。
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公开(公告)号:CN105372198B
公开(公告)日:2019-04-30
申请号:CN201510710525.9
申请日:2015-10-28
Applicant: 中北大学
IPC: G01N21/35 , G01N21/359
Abstract: 本发明涉及红外光谱技术领域,更具体而言,涉及一种基于集成L1正则化的红外光谱波长选择方法,是一种利用集成学习思想的红外光谱波长选择方法;提供一种基于集成L1正则化的红外光谱波长选择方法,首先利用Bootstrap抽样方法生成若干个子数据集,其次针对每个子数据集采用无信息变量消除法进行预处理,然后利用L1正则化方法对每个子数据集进行特征选择,将特征选择问题转换为稀疏优化问题并进行计算,最后采用投票法对各个子数据集的波长选择结果进行集成,从而筛选出最佳的特征波长组合;本发明主要应用在红外光谱方面。
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公开(公告)号:CN106199504A
公开(公告)日:2016-12-07
申请号:CN201610521457.6
申请日:2016-07-05
Applicant: 中北大学
IPC: G01S3/782
CPC classification number: G01S3/782
Abstract: 本发明公开一种在非成像型激光告警装置中获得来袭激光方位的方法,包括在半球体顶点安装一个光敏面与半球体底面平行的探测器;半球体的中间层安装多个光敏面垂直于光敏面中心与半球体底面中心的连线的探测器;半球体的底层安装多个贴近半球体底面的探测器;使探测器视场应≥90°,当有激光来袭时,探测器分别接收来袭激光;将来袭激光转换的电流线性变换成电压信号,再通过转换得到数字量;然后通过求方程组最小二乘解的方法进行算法处理,得到激光来袭方位;此方法可以在不增加探测器个数的情况下大大提高系统的角度分辨率。
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公开(公告)号:CN105445215A
公开(公告)日:2016-03-30
申请号:CN201510870796.0
申请日:2015-12-02
Applicant: 中北大学
CPC classification number: G01N21/35 , G06F17/5036
Abstract: 本发明涉及红外光谱波长选择技术领域,更具体而言,涉及一种基于离散多重宇宙优化算法的红外光谱波长选择方法;本发明提出一种离散型的多重宇宙优化算法,并将其应用于红外光谱的波长选择领域;该方法将红外光谱波长选择问题映射为离散变量的优化问题,即先将整个光谱范围划分成若干个子区间,然后用一串仅含有“1”或“0”的二进制编码表示对应子区间的选择与否,接着对现有的多重宇宙优化算法进行离散化处理,最后进行迭代优化计算,从而筛选出最佳的特征波长组合;本发明主要应用在红外光谱波长选择方面。
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