高分辨率大视场成像使得航天遥感可以在更广阔的范围内进行更精细的感知,提出一种基于计算成像基本原理的大视场次优计算成像设计方法。该方法将成像过程分为硬件成像和软件复原两方面,软硬件结合的设计方法可以充分结合二者优势,降低了硬件设计难度,提升了系统成像综合性能。在光学系统硬件设计方面,提出次优光学设计方法,不再将设计自由度资源单一应用在小视场范围内,而是在更大视场范围内寻求一致性的次优点扩展函数,结合图像复原方法,扩大有限设计自由度条件下的成像视场。采用次优方法设计离轴三反光学系统,设计视场可以提高到5°,相比于常规设计方法,视场提高1倍以上;结合基于深度学习的非线性图像复原方法,对于同类目标,结构相似度达到85%以上,对于不同类型目标,结构相似度可达80%以上,有效实现高分辨率大视场成像系统设计,为航天遥感广域精细观察提供了新方法。

针对传统光谱偏振成像需要动态调制、光通量低和光谱分辨率有限等问题,提出了基于计算光谱成像和像素级偏振探测的成像新方法,以双通道形式单次成像获取目标高分辨率的空间、光谱和偏振信息。搭建了编码孔径光谱偏振成像通道和偏振成像通道的双路实验装置,得到了450~650 nm范围内25个波段在4种偏振态下的光谱数据立方体,以及每个波段的偏振度和偏振角。所提方法的光谱分辨率优于10 nm,光谱重构精度约为86.3%,相对单路成像方法,光谱重构精度提升了10.5个百分点。

提出了一种光谱重叠的多种矿物油混合物组分含量测定的新方法。 将偏最小二乘方法(PLS)推广至三维扩展(tri-PLS), 不需要解决特征值问题。 利用该方法对柴油、 汽油和煤油混合物的三维荧光光谱进行研究, 根据样本序列、 激发波长、 发射波长构造出三维数据矩阵, 结合浓度矩阵应用tri-PLS法建立校正模型, 对实验样本进行预测, 实验结果表明tri-PLS方法的建模精度比常用的平行因子法优越。

为了比较喉癌组织及癌旁组织拉曼光谱的差别，得出其各自的特点和规律，建立了喉癌诊断模型；收集2014年10月-2015年8月在中南大学湘雅医院耳鼻咽喉头颈外科进行手术切除的54例喉癌样本和56例癌旁样本，样本统一处理后进行拉曼光谱检测，收集原始光谱数据进行预处理和统计学分析。结果表明：喉癌组织比癌旁组织的的平均拉曼光谱强度更大，且喉癌组织存在稳定的拉曼峰群；喉癌组与癌旁组的t检验结果显示，在波数为150~1859 cm-1、1864~1872 cm-1、1890~1898.5 cm-1、1900~1924 cm-1、1964~1968 cm-1、1993~1998.5 cm-1和2010.5~3476 cm-1的波段内，两组样本有统计学差异（显著性水平p＜0.05）；利用主成分分析-线性判别分析（PCA-LDA）法选取差异波段进行分析，提取3个显著性差异主成分，将其作为LDA的输入，计算判别函数系数，并建立判别模型，判别模型对样本的预测具有较好的特异度和灵敏度，分别为80.4%和87.0%；利用受试者工作特征（ROC）曲线法对喉癌诊断模型进行评价，曲线下面积为0.877；喉癌组织和癌旁组织的拉曼光谱存在较明显且稳定的差异，利用多元统计分析的方法建立的判别模型具有较好的可靠性；拉曼光谱具有在分子水平上为喉癌提供无损、实时诊断与检测的潜能。

植物油市场中出售的芝麻油、玉米油和花生油有多种品牌, 不同品牌间价格差距较大, 且存在假冒的现象, 利用荧光光谱技术可以无损地鉴别购买油种是否为标签所标种类。主成分分析方法及平行因子方法可对这3种油种进行人工分类, 但其存在类间距离相比于类内距离过小的不足, 在结合传统的聚类分析方法时, 会造成误分类现象。本文以提高类间距离、达到正确聚类为目标, 经过比较分析, 选择均值、标准差、光谱重心坐标、二阶混合中心距、相关系数、等价椭圆二倍倾角正切值、在重心激发波长处的发射光谱的偏度系数和峰度系数作为统计参数, 相比于直接使用聚类方法, 芝麻油分类的正确率从92.3%提高到100%, 玉米油分类的正确率从75%提高到100%, 花生油从57.1%提高到100%。用偏最小二乘判别分析方法验证了本文方法的合理性。本文方法可以用于植物油检测仪器的自动分类, 利于市场监管及指导人们日常消费。

为了研究高分辨率光学卫星星上飞轮的微振动对卫星成像质量的影响，分别建立了飞轮扰动模型和整星结构动力学模型。 首先，对飞轮组件系统进行了地面扰动测试，对实测扰动数据的分析表明，飞轮组件在与转速相关的一阶频率50 Hz处产生一次谐波，在190 Hz与280 Hz左右存在与转速无关的一系列峰值。然后，对整星进行了单位正弦激励，获得了光轴角位移响应，并对其与飞轮实测扰动数据进行了集成分析。分析结果表明: 整星在50~80 Hz和230~280 Hz的角位移响应有较多的谐振响应频率成分，沿光轴方向和垂直光轴方向整星光轴的角位移最大谐振响应幅值分别为2.718″、2.739″，在245 Hz左右存在较多幅值为0.5″量级的谐波。分析显示飞轮组件微振动对高分辨率光学卫星成像质量影响较大，得到的结果可为整星系统的优化设计和隔振补偿措施提供参考依据。

为了获得准确的光电跟踪伺服系统的模型, 采用自适应差分进化算法对光电跟踪伺服系统进行辨识研究, 该算法根据辨识误差平方和自动调整变异、交叉因子。在输入为正弦离散数字信号下辨识系统的离散模型。为了验证算法的有效性, 在频域内与扫频法辨识的一、二阶模型和系统实际输出比较研究。实验结果表明: 在相同正弦离散信号条件下, 辨识输出与系统实际输出基本一致, 与扫频法的RMSE相比减小了20.33%, 二阶模型在高频段偏离系统实际输出稍大些, 一阶系统输出与系统实际输出基本一致。研究结果表明, 自适应差分进化算法计算量小, 方法简便, 辨识准确, 在光电跟踪伺服控制领域具有一定的工程应用价值。

以汽油、煤油和柴油的混合溶液为研究对象，将柴油作为干扰物，分析混合溶液中汽油和煤油的含量，提出了一种通过分析三维荧光光谱数据测量油类混合物成分及含量的新方法。该方法结合展开偏最小二乘法(U-PLS)与残差四线性分析(RQL)处理三维荧光一阶导数光谱。利用Savitzky-Golay多项式拟合微分法分别对油类混合物光谱数据的x轴和y轴求偏导，并将三维荧光光谱扩展为五维导数光谱，再通过U-PLS/RQL建立该四阶数据的校正模型，对预测样品进行分析，使光谱数据得到合理的分解与识别。预测相对误差减小到5.0%以下，预测精度高于三阶多元校正法。

目前食用调和油市场混乱, 存在混淆概念、 随意冠名、 以次充好等问题, 特别是调和油成分和配比标准模糊不清。 国家食用调和油标准历经八年仍未能如期出台, 其根本原因在于缺乏对调和油中植物油定性及定量检测的有效方法。 食用调和油是由不同的植物油按一定比例混合而成, 含有丰富的营养成分, 在日常生活中经常使用。 不同的植物油含有特定的组成成分, 将各种植物油进行混合可以充分利用其中的营养物质, 使调和油中营养成分更加均衡, 有利于人的身体健康。 因此准确测定调和油中单一植物油的含量可以有效对调和油市场进行监管。 同时由于调和油中植物油种类是确定的, 仅需对其含量进行准确测定。 利用三维荧光光谱对调和油中植物油含量进行测定, 提出一种新的数据处理方法, 采用拟蒙特卡洛原理对选定的特征区域进行特征峰积分, 结合神经网络方法求解非线性方程组, 得出调和油中各单一植物油含量。 选用花生油, 大豆油, 葵花油为研究对象, 用不同比例单一植物油调和成食用调和油, 不考虑每种单一植物油的具体组分, 仅将其作为整体研究。 通过测定10组不同调和比例的调和油的回收率, 验证特征峰积分法的有效性, 为高灵敏度检测混合物复杂组分含量提供一种有效方法,与常用的解线性方程组测定混合物组分浓度的方法进行比较, 回收率的准确度提高, 可以用于食品质量检测人员对食用调和油中所用植物油种类及含量进行检测, 为国家标准的出台提供一种有效参考。