红外波长的分类

最新推荐文章于 2024-08-23 16:06:48 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/captain-dl/p/10825123.html
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红外线是波长介乎微波与可见光之间的电磁波，波长为0.75～1000 μm，其中，近红外、短波红外、中波红外、长波红外所在区间如下：

   

        - 近红外 (Near Infrared, NIR) : 0.75~1.1 μm
        - 短波红外 (Short Wave Infrared, SWIR) : 1.1~2.5 μm
       

　　 - 中波红外 (Mid Wave Infrared, MWIR) : 3~5 μm

 

        - 长波红外 (Long Wave Infrared, LWIR) : 7~14 μm

 

可见光、短波红外、近红外光线（0.4-2.5 µm）是一个具有较高大气传递性和峰值太阳照度的波段。在这三种波段中，探测器可获得最佳清晰度和分辨率的波段。

 

Kinect v2 ,The wave length is 827-850nm range.The wave length is 827-850nm range. 属于近红外，所以图片看起来很清晰，和可见光只是差别彩色而已

 

转载于:https://www.cnblogs.com/captain-dl/p/10825123.html

Python主成分分析法对近红外光谱进行分类
qq_44204759的博客
12-15 822
典型的近红外光谱数据是一个十分冗余的集合。近红外光谱相对信息较少，不包含如拉曼或中红外光谱中可能存在的吸收峰等明显特征。因此，近红外光谱在不同波长处的大多数特征高度相关。** PCA简单介绍：**PCA在具有高相关性的多维数据上执行降维非常高效。PCA通过将多维数据集投影到一个更低维空间中，常常是几个甚至只有两个维度，以消除数据中的相关组分。
各种波长
chipo_fly的专栏
08-02 2382
单通色发光二极管的发光颜色与发光的波长有关，而发光的波长又取决于制造发光二极管所用的半导体材料。  红色发光二极管的波长一般为650~700nm，  琥珀色发光二极管的波长一般为630~650 nm ，  橙色发光二极管的波长一般为610~630 nm左右，  黄色发光二极管的波长一般为585 nm左右，  绿色发光二极管的波长一般为555~570 nm。 变色发光二极管发光颜色种类可
光谱 波长_红外光谱分析原理详解
weixin_39876002的博客
01-05 4542
1 红外光的定义红外光是英国科学家赫歇尔1800年在实验室中发现的。它是波长比红光长的电磁波，具有明显的热效应，使人能感觉到而看不见。科学家发现，一定波长的光(可见光或不可见光)照射到某些金属等材料表面时，金属等材料会发射电子流，称为光电效应。红外光，又叫红外线，是波长比可见光要长的电磁波(光)，波长为770纳米到1毫米之间，习惯上，往往把红外区分为三个区域，近红外区（波长780nm~2500nm...
红外线波长分类
Go Forward Forever!
11-24 2875
红外线按波长分类
长波红外简介
weixin_45962327的博客
04-02 693
在工业领域，长波红外被用于测量物体的温度和辐射热量，以实现过程控制和故障诊断。长波红外具有许多特点和应用。首先，长波红外波长适合探测对象的热辐射，因此可以用来测量物体的温度。其次，长波红外能够穿透许多常见的材料，如烟雾、雾霾、塑料等，因此可以用于透视和探测隐藏在物体中的热源或隐蔽物体。此外，长波红外还可用于红外成像、夜视、安防监控等领域。总之，长波红外是一种重要的电磁波长，具有广泛的应用前景。它在热成像、温度测量、目标探测等方面发挥着重要作用，并在军事、工业、医疗等领域得到广泛应用。
红外光波长对血氧饱和度的影响
12-10 2217
红外光波长对血氧饱和度的影响       最近做了一款反射式的测量血氧饱和度的产品，用的是960nm的红外光，发现漂移比较严重，稍微动一下，数据就会有偏差。 导致后面处理出来的血氧数据也不太稳定，总是会莫名奇妙的自己下降或升高。开始总以为是软件算法的问题，改了很多，还是会 有这样的情况，真是纠结啊！！        后来选用了几个不同波长的红外光，对比了一下，如图：系列一是960nm的红外...
短波红外技术
szafkj的博客
07-19 4045
  波段为0.9~1.7微米为短波红外 · 识别人造材料 由于人造材料在短波红外波长中有独特的反射方式，这将有助于区分在可见光谱中肉眼看起来类似的材料。使其在影像中呈现更具体的类型区别。   上图阿尔及利亚某炼油厂，左图为可见光影像；中图为短波红外影像，可通过颜色可辨别建筑材料成分；右图显示厂区有活跃的火舌。 · 火灾扑救 很多物质在短波红外波段上具有特定的发射率和吸收特性，比如雪、...
CARS.rar_CARS 分类_cars特征提取_cars算法_特征波长提取_组合模型
07-13
用于matlab模式识别（分类和回归）的特征变量提取方法，竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指...
载流子阻挡结构对红外波长上转换探测器性能影响的研究
"红外波长上转换器件中载流子阻挡结构的研究" 本文主要探讨了在红外波长上转换器件中，载流子阻挡结构对其性能的重要影响。载流子分布特性的理解对于优化半导体器件的性能至关重要。研究聚焦于一种新型的波长上转换...
基于近红外高光谱成像技术的麦冬鉴定中的敏感波长选择
04-30
选择波长是利用拉曼光谱（Raman）、近红外光谱（NIRS）或高光谱成像（HSI）进行数据分析时的一个关键步骤。 在本研究中，研究人员对识别不同产地的麦冬（Ophiopogon japonicus）的10种不同的波长选择方法进行了比较...
红外与可见光图
10-14
包含了一些配准好的红外与可见光图像，可以用于做图像融合，信息融合等
虹科|短波红外与成像系统—-小波段大乾坤
Hongke_Tech的博客
08-12 1390
斗柄东指, 天下皆春; 斗柄南指, 天下皆夏; 斗柄西指, 天下皆秋; 斗柄北指, 天下皆冬。 自古以来人们对天体就充满好奇，并进行了无尽的探索与记载。 目前拥有的摄像机是否能突破时间与空间的限制，实现清晰成像？ 短波红外成像系统能够实现 短波红外（SWIR） SWIR的全称：short-wave length infrared band 短波红外，一般波长范围在1.4-3 μm，这个波段包含丰富的物质光谱信息，如： 氢氧根、H20、CO2、NH3、H2S等物质的吸收谱； 飞行器尾焰的红外辐射；.
红外线 电磁波频谱
jiangchao3392的专栏
05-09 9406
肉眼可见的光波域从400nm（紫光）到700nm（红光），而波长760nm到1mm之间的光称为红外线，是一种肉眼看不到的光。 红外线（Infrared）是波长介于微波与可见光之间的电磁波。 红外线可以人为制造,自然界中也广泛存在,一般的生物都会辐射出红外线,体现出来的宏观效应就是热度. 我们知道,热产生的原因,是组成物质的粒子做不规则运动.这个运动同时也辐射出电磁波,这些电磁波大部分都是...
红外遥控光线
wenwh33bk的博客
02-10 918
红外光的识别 生活当中，关于红外的设备—-红外遥控器是经常见到的，或者一些旅馆里面安装红外摄像头等等，我们应该如何察觉自己所处的环境是否有设备？比如经常外出旅游的人在旅馆住宿，不知道房间里是否安装这些设备来窃取人的隐私？下面简单介绍一下一些场景。 1、红外简介 红外线是太阳光线中众多不可见光线中的一种。太阳光谱上红外线的波长大于可见光线，波长为0.75～1000μm。红外线可分为...
可见光及红外光谱
Ai_Sj的博客
08-23 3705
红外线（infrared ray）又称红外辐射，介于可见光和微波之间、波长范围为0.76-1000微米的红外波段的电磁波。[5]它是频率比红光低的不可见光。红外线的英文名是Infrared，其中的infra-意为意为“低于，在…下”。在物理学中，凡是高于绝对零度（0K，即-273.15℃）的物质都可以产生红外线（以及其他类型的电磁波）。现代物理学称之为黑体辐射（热辐射）。医用红外线可分为两类：近红外线与远红外线。
红外遥控实验
weixin_60461563的博客
01-21 5005
红外遥控实验
单片机小白学习之路（三十五）---红外遥控理解
weixin_43554366的博客
10-14 1889
目标：红外遥控原理的理解 1.红外遥控简介 红外线是波长介于微波和可见光之间的电磁波，波长在760纳米到1毫米之间，是波形比红光长的非可见光。自然界中的一切物体，只要它的温度高于绝对零度(-273)就存在分子和原子的无规则运动，其表面就会不停的辐射红外线。当然了，虽然是都辐射红外线，但是不同的物体辐射的红外强度是不一样的，而我们正是利用了这一点把红外技术应用到我们实际开发...
红外简介
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繁华落尽心殇
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红外简介        红外线的发现公元1666年牛顿发现光谱并测量出3,900埃～7,600埃（400nm～700nm）是可见光的波长。 1800年4月24日英国伦敦皇家学会的威廉·赫歇尔发表太阳光在可见光谱的红光之外还有一种不可见的延伸光谱，具有热效应。        他所使用的方法很简单，用一支温度计测量经过稜...
近红外光谱分类
最新发布
03-14
### 近红外光谱分类的相关技术和方法 #### 1. **近红外光谱的基础** 近红外光谱（NIRS）是一种介于可见光和中红外之间的电磁辐射波，其波长范围被定义为780-2526 nm[^4]。这一技术能够获取样品中有机分子含氢基团（如 O-H、N-H 和 C-H）的特征信息。由于其具备快速、高效、低成本且环保的特点，已被广泛应用于食品质量控制、医药领域和其他工业生产过程中的在线监测。 #### 2. **数据预处理方法** 为了减少噪声干扰并提取有效信息，通常需要对采集到的近红外光谱数据进行预处理。常见的预处理方法包括但不限于： - **平滑处理**：采用 Savitzky-Golay 卷积平滑法 (SG 平滑)[^3] 或者移动平均平滑 (Moving Average, MA)，用于降低随机噪声的影响。 - **标准化转换**：标准正态变量变化 (Standard Normal Variate Transformation, SNV) 可以校正由颗粒大小差异引起的散射效应。 - **导数计算**：通过对原始光谱的一阶或二阶求导来增强弱吸收峰的信息，并抑制背景漂移。 - **归一化操作**：矢量归一化或者最大最小值归一化有助于统一不同样本间的尺度差异[^2]。 上述每种方法都有特定适用场景，需依据实验条件灵活选用组合策略以优化最终模型性能。 #### 3. **特征选择与降维** 针对高维度但冗余度较高的近红外光谱数据集，合理的特征筛选至关重要。主要存在以下几种方式来进行特征子空间构建： - **过滤器(Filter)** 方法独立评估各个波长的重要性而不考虑预测目标间关系； - **包裹式(Wrapper)** 则结合具体学习算法反复测试候选集合直至找到最优解； - 此外还有基于物理意义划分区间选取代表性的若干片段作为输入变量——即所谓“区间法”； - 而无信息变量消除法则试图剔除那些贡献较小甚至可能引入额外误差的部分[^1]。 以上各类手段均可单独实施也可联合运用从而提升分类精度。 #### 4. **支持向量机(Support Vector Machine,SVM)及其改进版** 作为一种强大的监督型机器学习工具，SVM特别适合解决小规模复杂模式识别任务。它通过寻找超平面使得两类之间间隔最大化进而完成决策边界划定工作。当面对非线性可分情况时，则借助核函数映射低维空间至更高维度实现分离目的。 对于多类别区分问题而言，传统一对其余(one-vs-rest,OvR)或多对多(one-vs-one,OvO)分解机制均能良好运作；另外考虑到实际工程需求还可以探索软边距参数调节以及核参数优选等问题进一步改善泛化能力。 以下是简单的 Python 实现 SVM 的代码示例： ```python from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # 假设 X 是经过适当预处理后的光谱矩阵 y 对应标签列向量 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) clf = SVC(kernel='rbf', gamma='auto') # 使用径向基(RBF)核函数 clf.fit(X_train, y_train) predictions = clf.predict(X_test) accuracy = sum(predictions == y_test)/len(y_test)*100 print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}%') ``` 此脚本展示了如何加载训练/验证分割好的数据并通过调用 scikit-learn 库内的 `SVC` 类实例创建一个基础的支持向量分类器对象最后打印出准确率指标结果。 ---
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