用光譜圖造句子，“光譜圖”造句

中*指紋圖譜，是指將某種中*材或中成*適當處理後，採用一定的分析手段得到的能夠標示該中*材或中成*特*的*譜圖譜或光譜圖譜。

在三維熒光等高線光譜圖中，瑞利散*線與熒光等高線相交。

圖三將三種常用路燈套上防紫外線濾膜後之光譜圖。

鑑定結果表明：人工抗原的紫外光譜圖與載體蛋白和半抗原的紫外光譜相比均發生變化；

提出了一種新型太陽光譜望遠鏡的建議，這種望遠鏡能夠同時記錄太陽日面觀測區域的兩維空間的*散（三維光譜），即一系列同步狹窄帶通的光譜圖像。

你將得到香芹*和檸檬烯餾份的紅外光譜圖。並且要解析其結果。

在EY水溶液三維熒光等高線光譜圖中，瑞利散*線與熒光等高線有部分相交。

選用BG 2003釋光譜儀對績溪螢石進行熱釋光實驗測試，獲得的熱釋光生長曲線是一張三維熱釋光譜圖。

因此本算法非常適合星載超光譜圖像壓縮，也可用於其它基於無線傳輸的無損圖像壓縮。

一個英國天文學家當時在研究光線的光譜圖，他注意到一種特別的光譜線的模式在庫裏沒有任何對應。

目的探索一種確定阿魏**紅外光譜鑑別中壓片最佳條件的科學方法，以獲得最佳質量的紅外光譜圖。

隨着數據量的不斷增長，如何有效壓縮高光譜圖像成為影響其普及應用的一個關鍵問題。

最近，高光譜圖像已生效的圖片，它提供了一個非常高的空間分辨率，同時拍攝的極其精細的輻*分辨率數據。

實驗*，基於3維小波變換的3維SPIHT編碼算法在對超光譜圖像壓縮時，表現出了優良的率失真*能。 並且算法複雜度適中，具有嵌入式特*。

高光譜圖像幾何特徵提取方法

鑑於超光譜圖像數據獨具的高光譜分辨率，其藴含豐富的地物光譜信息日益受到廣泛的關注。

介紹雙光譜圖像檢測系統的總體設計，針對紫外與可見光雙光譜成像系統提出了基於模糊矩陣的雙光譜圖像融合法。

結論是：多光譜系統靈敏度優化向量的正交化設計是系統光譜圖像獲取的必要要求；

數據壓縮是高光譜圖像處理應用中的一個關鍵問題。

光學系統都存在雜散光，要獲得高分辨的光譜圖像需要對雜散光進行抑制。

提出了一種基於成像系統物理特*的多光譜圖像與全*波段圖像融合算法。

最後分別模擬放大系統採用黑盒模型和兩能級模型，有八個WDM光信號輸入時，放大後的光譜圖

高光譜圖像壓縮技術是遙感數據存儲和傳輸中的一個迫切需要解決的問題。

主要選用和分辨率多光譜圖像，以*遙感*技術領域中常用的標準假**合成，即用近紅外波段、紅光波段和綠光波段分別對應紅、綠、藍三個通道。

但是高光譜圖像的每個像元都對應幾十到幾百個波段的灰度值，數據量極其龐大，因此必須對其進行壓縮。

本文利用FTIR光譜法分析了野壩子的莖、葉及全草紅外光譜圖，對紅外光譜的峯形進行了歸屬分析。

隨後研究了高分辨率全*圖像與低分辨率多光譜圖像的融合算法.

實驗結果表明，該圖像融合方法在保留TM多光譜圖像光譜分辨率的同時，通過融合SPOT全*圖像提高了空間分辨率，豐富了圖像細節信息。

從*材*狀、顯微特徵、紫外吸收光譜等，對青果進行了生*學研究，並附顯微特徵圖、紫外吸收光譜圖。

本文采用紅外光法直接測定人蔘及其偽品北沙蔘、桔梗和峨參的紅外光譜圖。

檢測雙邊帶信號通過窄帶FBG濾波後，成為單邊帶信號的光譜圖，結果基本符合分析預期。

綜述了高光譜圖像技術在農產品品質和食用安全*檢測方面的研究現狀及其在無損檢測中的應用進展。

針對多光譜圖像的宂餘特點，提出一種多方式預測的多光譜圖像無損壓縮方法

多光譜技術與多光譜圖像技術作為一種食品品質檢測的新技術，其應用已越來越廣泛。

轉基因**棉纖維的紅外光譜圖與本白棉纖維的紅外光譜圖基本相同，説明**棉與本白棉都具有相同的化學組成和分子構型。

目的探索一種確定薄荷腦紅外光譜鑑別中壓片最佳條件的科學方法，以獲得最理想的紅外光譜圖。

所得橙皮苷產品的紅外光譜圖與橙皮苷的標準品紅外光譜圖相符。

高光譜圖像可以獲得比多光譜圖像更豐富的信息，並使得許多原先用多光譜信息不能解決的問題現在可以得到解決。

提出了一種利用多光譜圖像融合的方法提高它們在圖像中的灰度比值。

綜合擴展的分水嶺變換和分水線動態範圍，提出了適用於高分辨率多光譜圖像的多尺度分割方法。

本文將二維離散餘弦變換(DCT)應用於多光譜圖像與全*光學圖像融合問題的研究中。

高光譜圖像間存在着大量的宂餘信息，波段選擇能夠有效地去除宂餘信息從而減少計算量。

其次，本文提出一種基於雙匹配度的多光譜圖像融合策略。

結果*制前後的花蕊石紅外光譜圖有明顯差異。

方法：用平面光柵攝譜儀拍攝未知樣品之原子發*光譜圖，並作定量分析。結果：測定營養品中微量元素的含量。

高光譜圖像幾何特徵提取方法。