关键词： 双色超分辨成像   弱光彩色相机   数据处理   颜色解析   深度学习  

摘要： 多色超分辨成像技术能够同时实现高分辨率和多通道成像,为研究人员深入探索细胞和组织内部的复杂结构和功能提供了有力支持。然而,该技术的成像流程和数据处理方面的复杂性,限制了其在生物医学领域的广泛应用。为了解决这一问题,近期开发的位置颜色联合编码成像方案,使用弱光彩色相机,在单帧原始图像中同时编码了两种荧光分子的位置和颜色信息,显著简化了双色超分辨的成像流程。在数据处理阶段,该方案通过定位和颜色解析算法,能够有效地重建出双色超分辨图像。 然而,现有的算法未能充分利用原始荧光图像当中所有通道丰富的信息,同时缺乏对过程的控制,难以保证最终重建出的双色超分辨图像质量,在数据处理的难度和效果上存在局限性。因此,本文为了提高位置颜色联合编码成像方案在数据处理阶段的易用性和效率,对双色超分辨定位成像数据处理流程进行了改进,具体内容如下: (1)针对当前定位阶段的算法未能充分利用颜色通道进行荧光分子定位,以及难以处理荧光分子间距较近的情况,本文基于深度学习的编解码器模型,提出了一种基于全局不确定性度量的分子定位方法(GUM-Locator)。该方法通过多个输出通道,预测输入图像的全局信息,以确定荧光分子的位置和强度,并对这些参数进行不确定性度量。基于仿真数据和实验数据,本文证明了该方法具有更好的定位精度,且能够更好地适应高密度的情况,提升了定位阶段的性能。 (2)针对当前颜色解析阶段的算法未能充分利用所有通道之间的关系,本文结合联合编码成像方案的数据特性,提出了一种基于多通道多尺度融合的颜色解析方法(MSCFnet)。该方法对荧光分子所在子区域,用多种卷积核结合通道注意力机制的方式,充分进行了特征提取以进行颜色解析。通过单色和双色成像实验,验证该方法无论在较低信噪比还是较高激发密度下的成像环境下,均能得到具有显著优势的双色超分辨重建结果。 (3)针对当前的定位和颜色解析算法缺乏交互,使用难度高,开发了位置颜色联合编码成像数据处理平台。该平台基于MATLAB的APP Designer,集成了上述提出的定位和颜色解析阶段的两种深度学习方法,并通过实时呈现,交互,可视化等方式,降低了位置颜色联合编码成像方案在数据处理端的使用门槛,使得非专业人士也能轻松掌握。这一创新平台不仅提高了数据处理的效率,还拓宽了双色超分辨成像技术在生物医学研究等领域的实际应用范围。

关键词： 机械流量测量   标准化   精度提高   数据处理   环境适应性  

摘要： 随着工业自动化程度的提高，机械流量测量设备在石油化工、环保、食品及医药等多个领域中发挥着关键作用。设备的标准化不仅能够确保测量数据的准确性和可重复性，还能提高设备的互操作性和市场竞争力。然而，流量测量技术的标准化进程面临多方面的技术挑战，包括精度提高、数据处理优化以及复杂环境适应性等关键技术领域。本文深入探讨了这些技术的最新进展，分析了标准化实施过程中的主要挑战，并提出了具体的解决策略，旨在推动流量测量设备的标准化进程，提升整个行业的技术水平。

关键词： 物联网技术   采油工程   数据处理  

摘要： 物联网(Internet of Things, IoT)技术近年来在多个行业得到了广泛应用，尤其是在能源领域。对于采油工程来说，物联网技术的引入不仅提高了数据处理的实时性，也在智能化、自动化和远程操作方面实现了巨大突破。详细探讨物联网技术在采油工程实时数据处理中的应用，解析其如何改善传统采油流程，并带来技术和经济效益上的双重提升。

关键词： 市场化用户   分时段交易   数据拟合  

摘要： 本文旨在解决现有市场化用户的分时段电费结算中异常表码数据处理问题，由原人工计算和存储计算升级为大数据计算，减少了人工成本，提高了计算效率和数据拟合的准确可靠性，由大数据平台自动调度计算并统计反馈结果。该方法以大数据HBase分布式存储、Flink实时处理计算、Spark离线批量计算等技术特性为主导，结合分时段市场化用户交易计算规则和业务需求，通过大数据技术将市场化用户的海量曲线数据进行存储分析，对研判异常数据进行快速高效的数据拟合，得到更贴近用户的用电行为数据，以便支撑电网对市场化用户的电费精准结算，能够满足电力计量分时段交易的数据存储计算需求，具有一定的实际应用价值和研究意义。

关键词： 总体最小二乘法   加权总体最小二乘法   稳健加权总体最小二乘法   测量数据处理  

摘要： 在现代科学与工程领域实际应用中,观测向量和系数矩阵的误差是不可忽视的,这给传统的最小二乘法(Least Squares,LS)带来了挑战。为了提高参数估计的精度和鲁棒性,各种优化方法不断出现,其中包括总体最小二乘法(Total Least Squares,TLS)、加权总体最小二乘法(Weighted Total Least Squares,WTLS)和稳健加权总体最小二乘法(Robust Weighted Total Least Square,RWTLS)。这些方法通过考虑观测数据的不确定性和异常值的影响,使得参数估计更加准确可靠。因此,本文围绕TLS及其改进方法在测量数据处理中的应用效果,开展了相应的理论与应用研究。 (1)阐述了同时考虑观测向量和系数矩阵误差的TLS算法,包括奇异值分解法和迭代法,并通过直线拟合算例验证了TLS相对于传统LS方法的优越性。针对数据不等精度特点,总结了基于变量误差(Errors in Variables,EIV)模型和部分变量误差(Partial-Errors in Variables,P-EIV)模型的WTLS方法,并通过实验验证了其在处理不等精度数据时的合理性和有效性。 (2)针对观测数据中存在粗差的情况,在IGGⅢ权函数基础上进行细化权值分配区间,提出了改进IGGIII权函数的稳健加权总体最小二乘法(RWTLS-IGGⅢ-D)。该方法充分利用稳健估计中的可利用信息,有效提升了抵抗粗差的能力,增强了参数估计的鲁棒性和准确性。通过仿真和实际数据实验,验证了RWTLS-IGGⅢ-D相较于传统LS和TLS方法以及其他RWTLS方法,在相同条件下具有更高的参数估计精度。特别地,在分别随着粗差数量和粗差大小的增加,RWTLS-IGGⅢ-D的参数估计精度随之下降较为缓慢,整体表现稳健,受粗差影响较小。因此,RWTLS-IGGⅢ-D方法相较于文中其他方法表现出更佳的抗差性能,拟合精度更高,综合效果更优。 (3)为综合验证TLS在测量数据处理中的应用效果,分别以GM(1,1)模型沉降预测、坐标转换、平面拟合和曲面拟合等数据处理为例,将LS、TLS、WTLS和RWTLS分别进行了应用研究,实验结果表明,在GM(1,1)沉降预测、坐标转换数据处理中,WTLS相对于LS和TLS能够有效改善测量数据处理的性能,获得了结果更加可靠有效;在平面拟合和曲面拟合应用中,RWTLS-IGGⅢ-D方法展现出对参数估计中粗差的抗差性能效果最佳,从而提高了平面和曲面拟合结果的精度。这进一步证实了RWTLS在面对异常值时表现出更好的鲁棒性。 通过对TLS在测量数据处理的应用研究,总结了TLS平差理论,改进了抗差IGGⅢ权函数、提升了数据处理结果稳健性,丰富了测量数据平差处理的应用范围,获得了TLS在测量数据处理应用中效果较优的初步结论,为TLS的进一步研究与应用拓展奠定了基础。