水分子对2mm波段的红外激光有很强的吸收,中心波长为2.0mm的连续铥(Tm)激光器非常适合应用在生物组织切割和疼痛神经刺激研究领域。
这个波段的激光对皮肤组织的穿透深度浅,在普通石英光纤中有良好的传输特性,而且对人眼安全。
引见了中心波长为2mm的连续Tm激光器工作原理,分析了皮肤组织的光热数学模型;将2mmTm激光器与传统的激光器进行对比,论述了其在外科手术临床、疼痛神经刺激研究领域的广阔前景。
这个波段的激光对皮肤组织的穿透深度浅,在普通石英光纤中有良好的传输特性,而且对人眼安全。
引见了中心波长为2mm的连续Tm激光器工作原理,分析了皮肤组织的光热数学模型;将2mmTm激光器与传统的激光器进行对比,论述了其在外科手术临床、疼痛神经刺激研究领域的广阔前景。
2016/11/5 15:30:05
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水分子对2mm波段的红外激光有很强的吸收,中心波长为2.0mm的连续铥(Tm)激光器非常适合应用在生物组织切割和疼痛神经刺激研究领域。
这个波段的激光对皮肤组织的穿透深度浅,在普通石英光纤中有良好的传输特性,而且对人眼安全。
引见了中心波长为2mm的连续Tm激光器工作原理,分析了皮肤组织的光热数学模型;将2mmTm激光器与传统的激光器进行对比,论述了其在外科手术临床、疼痛神经刺激研究领域的广阔前景。
这个波段的激光对皮肤组织的穿透深度浅,在普通石英光纤中有良好的传输特性,而且对人眼安全。
引见了中心波长为2mm的连续Tm激光器工作原理,分析了皮肤组织的光热数学模型;将2mmTm激光器与传统的激光器进行对比,论述了其在外科手术临床、疼痛神经刺激研究领域的广阔前景。
2016/11/5 15:30:05
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读取一景TM影像的3、4波段，计算NDVI，用灰度图显示出来，并保存为Envi格式文件；
引荐调用函数：envi_pickfile,envi_open_fileEnvi_file_queryEnvi_get_map_infoEnvi_get_dataFloatwindowTvtvsclEnvi_write_envi_fileENVI_FILE_MNG
引荐调用函数：envi_pickfile,envi_open_fileEnvi_file_queryEnvi_get_map_infoEnvi_get_dataFloatwindowTvtvsclEnvi_write_envi_fileENVI_FILE_MNG
2018/6/1 2:41:48
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利用shapefile对栅格图像进行裁剪.;:Syntax;RasterSubsetViaShapefile,Fid,shpFile=string,[pos=array],;[inside={0|1}],[outFile=｛string|variable}],[r_fid=variable];;:Params:;Fid--输入文件FID;注：可通过ENVI_OPEN_FILE、ENVI_SELECT、ENVIRasterToFID等获取;;:Keywords:;pos--保留波段索引数组（可选），默认保留所有波段。
;shpFile--用于裁剪的shapefile完整路径;inside--保留shp文件外或内（可选，0或1），默认保留内部。
;注：设置0时，保留外部；
设置1时，保留内部。
;outFile--裁减结果文件路径（可选）;注：如果不设置或设置为变量，则裁剪结果保存在临时目录中，outFile将保存输出文件名;注：如果设置为文件路径，则裁剪结果保存在指定路径中;r_fid--前往裁剪结果文件FID，如果范围-1，则表示裁剪失败。
;shpFile--用于裁剪的shapefile完整路径;inside--保留shp文件外或内（可选，0或1），默认保留内部。
;注：设置0时，保留外部；
设置1时，保留内部。
;outFile--裁减结果文件路径（可选）;注：如果不设置或设置为变量，则裁剪结果保存在临时目录中，outFile将保存输出文件名;注：如果设置为文件路径，则裁剪结果保存在指定路径中;r_fid--前往裁剪结果文件FID，如果范围-1，则表示裁剪失败。
2018/1/14 12:02:39
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该matlab代码使用multibbandread（）函数对高光谱数据集进行读取，可将任意波段以图像方式进行展示
2018/10/6 14:56:49
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基于2016—2018年渤海、黄海和东海7个航次中采集的实测遥感反射率和浮游植物色素浓度数据,利用静止海洋水色成像仪(GOCI)遥感反射率产品建立中国近海水体中总叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素c、光保护类胡萝卜素和光合有效类胡萝卜素浓度的反演模型,并进一步得到2014—2018年渤海、黄海和东海各色素浓度分布图。
研究结果显示:采用遥感反射率波段组合建立的反演模型可实现色素浓度的定量反演,建立的模型反演精度较高(R2＞0.72)。
由卫星反演结果可以看出,浮游植物色素浓度全体呈由近岸向离岸水域递减的趋势,并存在显著的季节变化特征。
本文建立的浮游植物色素浓度反演模型,可为深入认识我国近海水体浮游植物种群结构及时空变化规律提供方法支撑。
研究结果显示:采用遥感反射率波段组合建立的反演模型可实现色素浓度的定量反演,建立的模型反演精度较高(R2＞0.72)。
由卫星反演结果可以看出,浮游植物色素浓度全体呈由近岸向离岸水域递减的趋势,并存在显著的季节变化特征。
本文建立的浮游植物色素浓度反演模型,可为深入认识我国近海水体浮游植物种群结构及时空变化规律提供方法支撑。
2019/9/17 2:22:14
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课程论文事项一、所写题材范围1、引见常用的遥感图像分类的原理，并分别给出如下两个波段（I1和I2）图像的监督分类（分类算法及训练区自行选择，分类算法任选一种）和非监督分类（分类算法任选一种）的结果。
I1=[12342n453210]I2=[43213210123n]n:学号的后两位，如学号后两位02，则n=2；
学号后两位21，则n=21。
2、引见几种常用的多光谱图像和全色图像融合的算法。
假设多光谱图像有两个波段I1、I2（其中I1和I2与第1题图像相同），并假设全色影像为I3=[0123321n1234]试计算应用PCA算法融合多光谱图像（I1和I2）和全色图像I3的结果。
仅供参考！！不保证结果正确性！！！
I1=[12342n453210]I2=[43213210123n]n:学号的后两位，如学号后两位02，则n=2；
学号后两位21，则n=21。
2、引见几种常用的多光谱图像和全色图像融合的算法。
假设多光谱图像有两个波段I1、I2（其中I1和I2与第1题图像相同），并假设全色影像为I3=[0123321n1234]试计算应用PCA算法融合多光谱图像（I1和I2）和全色图像I3的结果。
仅供参考！！不保证结果正确性！！！
2015/7/1 1:32:11
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在基于陪集码的高光谱图像压缩算法中,由于按照编码块的最大残差确定整块无损压缩所需的码率存在较大冗余,该文提出了基于分类和陪集码的高光谱图像压缩算法.首先利用前一波段对应位置的预测噪声对当前波段编码块的像素进行分类,将具有类似相关性的像素归于一类,然后对每一类像素分别进行陪集码编码.实验表明分类可以有效地降低码率.和基于陪集码的算法相比,该文算法无损压缩的平均码率降低了大约0.4bpp.
2017/5/6 16:57:49
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针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。
该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。
模型次要分为3个步骤：通过设计的6层CNN,同时对三波段图像进行特征提取;利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序,并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据;通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。
采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试,共包含6类目标,5000余张图像。
实验结果表明,本文方法识别率达到84.5%,与单波段识别方法相比有明显提升。
该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。
模型次要分为3个步骤：通过设计的6层CNN,同时对三波段图像进行特征提取;利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序,并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据;通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。
采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试,共包含6类目标,5000余张图像。
实验结果表明,本文方法识别率达到84.5%,与单波段识别方法相比有明显提升。
2018/2/16 16:48:36
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本文通过对InGaAsP/InP场助异质结半导体光电阴极的材料生长、场助肖特基结的制备及阴极激活等工艺的系统研究,研制出具有较高光谱响应的半导体光电阴极,生长出优于文献报道的晶格失配率标准的材料,得到相当80年代国际水平理想因子值的场助肖特基结,用实验数据引见提高量子效率数量级的方法和条件.研究结果表明场助异质半导体光电阴极是在红外波段很有潜力的光电发射体.
2015/1/1 3:33:41
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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