噪声温度计中新型数字相关器设计

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分析了噪声温度计中相关器的基本原理和特点,设计了一种基于商用数据采集卡和 LabVIEW 软件的新型数字相关器,用于极小幅度的热噪声谱的测量。通过调节外部参考时钟的相位,控制相关器两个通道的精确同步采样,能够实现淹没在测量电路噪声背景下的微弱信号的测量。实验结果表明,该数字相关器设计切实可行,性能可靠,为噪声温度计测量热力学温度奠定了基础。
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利用核函数学习可有效解决图像特征线性不可分的特性,结合稀疏表示算法的优势,提出了一种新的图像特征提取方法。采用基于竞争学习规则的独立分量分析法对图像进行稀疏表示,该算法可提取数据的高维特征,且不需要优化高阶的非线性函数和进行稀疏密度估计,因而有较快的收敛速度。与仅使用基于竞争学习的独立分量分析法相比,在PolyU数据库上的实验结果表明,采用基于核函数学习和稀疏表示相结合的方法所提取的数据特征有利于