关键词： 流处理   算子部署   云边架构   DAG分割   吞吐量预测   强化学习  

摘要： 随着物联网技术的不断发展,越来越多的数据在终端设备上产生,传统的基于云端设计的流数据处理系统在处理来自终端的数据时,会面临吞吐量降低,延迟变大等问题。本文通过结合云边架构,把传统部署在云端的流处理系统扩展到边缘端,设计实现了云边架构下流数据处理任务部署方案,通过该方案实现任务在云边架构下的部署与运行。 本文提出的流数据处理任务的部署方案分为三个部分,包括对任务对应的有向无环图进行分割、基于注意力机制的算子部署和Flink下任务的执行。首先是任务对应的有向无环图进行分割,通过分割使得有向无环图分为两个子图,分别部署到云端和边缘端。在进行分割时,本文通过对有向无环图中节点对应算子在不同的系统资源和不同的元组大小下进行采样,利用回归分析和资源预分配实现了对任务的吞吐量预测算法,通过预测不同分割方式下任务的吞吐量,并结合云边带宽找到最大化吞吐量的分割方案。其次,在得到分割方案后,本文提出了一种基于注意力机制的深度强化学习部署算法,利用一个编码器-解码器模型对有向无环图的拓扑序列进行处理,最后得到算子的部署结果,并利用强化学习中的策略梯度方法进行模型参数的更新,优化部署结果。最后根据部署结果,本文基于Flink实现了一个云边架构下的流处理平台,该平台通过对Flink源码进行修改,使得Flink能够按照本文提出的部署算法进行算子部署并执行。 本文通过实验分别对有向无环图的分割算法和算子部署算法进行验证,并与Flink原生部署算法和另外两个基于云边协同的部署算法进行比较,根据实验结果证明了本文提出的算法能够解决云边场景下流数据处理任务的部署问题,相比Flink原生算法在略微增加延迟的基础上极大提升吞吐量,相比另外两个基于云边协同的算法在吞吐量和延迟上均能取得较大优势。

关键词： Ⅱ型糖尿病肾病   疾病诊断   数据处理   机器学习   极限梯度提升算法   鲸鱼算法  

摘要： 随着科技和经济的发展，人们的生活品质不断提高，但是不科学、不规律的饮食和生活习惯引发的糖尿病也在威胁着人们的健康，由Ⅱ型糖尿病引发的肾病并发症是导致糖尿病患者肾衰竭甚至死亡的主要原因。诊断Ⅱ型糖尿病肾病困难且有创，因此Ⅱ型糖尿病肾病患者很难在患病初期得到明确的诊断和治疗，从而导致病情的加重。若能对Ⅱ型糖尿病肾病患者进行快速的诊断并明确所患肾病的类型，这将大大的节约医疗资源，减轻患者的痛苦。　　因此，本文利用机器学习通过患者的各项生化指标对Ⅱ型糖尿病患者进行无创诊断，并对患Ⅱ型糖尿病肾病的患者明确所患肾病类型，主要工作包括：　　(1)通过阅读相关文献和进行医学调研后，本文选取了 18个影响Ⅱ型糖尿病肾病的特征变量，并从某三甲医院患者病历收集了 1167个患者数据。首先利用 K最近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)对数据集的空缺值进行了填补，然后通过计算方差和P值(P-value)对变量进行了筛选，最终选择了13个有明显统计学意义的变量作为模型的输入特征。　　(2)将预处理后的数据按 3：7 分为测试集和训练集，利用七种经典的算法进行分类，通过对比受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic, ROC)和测试集准确率选出分类效果最佳的极限梯度提升算法(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)作为诊断模型的核心算法。　　(3)利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)三种优化算法分别对 XGBoost 进行调参，然后把最优参数带入 XGBoost 绘制出三种算法优化后的ROC曲线、准确率-召回率曲线(Precision-Recall, PR)和混淆矩阵并进行分析对比，发现 WOA-XGBoost 分类效果最好，准确率达到了 91.45%，于是将 WOA-XGBoost作为最终的Ⅱ型糖尿病肾病诊断模型算法。　　(4)把该模型作为后端程序核心采用SpringBoot、***、MyBatis等框架利用J2EE 开发平台搭建了Ⅱ型糖尿病肾病诊断系统，并采用 Naive UI 组件库和HighCharts 可视化库组建了前端页面，通过在该页面输入Ⅱ型糖尿病患者的生化检测指标便可诊断患者是否患有Ⅱ型糖尿病肾病，以及所患Ⅱ型糖尿病肾病的类型。最后将该系统应用于临床，利用该系统对 200 名Ⅱ型糖尿病患者进行诊断，对比临床诊断结果，得出该系统的诊断准确率为 89%，证明本文搭建的Ⅱ型糖尿病肾病诊断系统具有一定的临床应用价值。

关键词： 微纳卫星   数传分系统   建模仿真   效能评估  

摘要： 微纳卫星研制成本低、发射速度快、集成度高,广泛应用于通信、遥感、电子侦察等方面。卫星数据处理与传输分系统(数传分系统)作为微纳卫星的重要组成部分,承担着有效载荷数据记录及下传的通信任务。然而,微纳卫星体积小,采集的信息难以冗余备份,受地面站数量和接收覆盖范围的限制,每天通信时间有限,单次可传输数据的时间较短,因此,为保证卫星在轨运行期间通信任务的顺利完成,应开展卫星数传分系统建模仿真和效能评估等关键技术的研究。本文以微纳卫星数传分系统为研究对象,将卫星轨道运动与数传分系统性能仿真相结合,建立数据传输性能动态仿真模型与方法。针对不同评估指标,结合层次分析法和模糊综合评价法,科学量化处理卫星复杂多层次的评估问题。在此基础上,研制出一套基于仿真模型驱动的微纳卫星数传状态仿真与效能评估的可视化系统。主要研究工作由以下三部分组成:(1)研究基于数值计算的卫星数传分系统建模与动态仿真方法。首先建立卫星在轨运动模型,依据卫星轨道基本特点及星站位置的几何关系,对链路连通性进行判断。在此基础上,综合考虑传输时链路的影响因素,实现了卫星从数据采集、处理、传输、链路传输损耗到数据接收等一系列仿真过程,建立较为完善的卫星数传分系统性能动态仿真模型,通过输入仿真参数,对仿真结果进行分析与讨论。(2)提出基于模糊层次分析法的数传分系统效能评估方法。针对卫星数传分系统功能复杂,难以获取实际参数进行客观评估的问题,依据数传分系统结构与效能之间的关系,通过层次分析法确定系统各个指标的权重向量。以模糊理论为基础,结合模糊综合评价法评估系统效能,有利于卫星数传分系统设计和研制的优化工作。(3)研制一套基于模型驱动的卫星数传状态仿真与效能评估的可视化系统。本文通过Spring Boot框架等相关技术,搭建卫星数传状态仿真与效能评估的可视化系统。通过设计产品、任务、项目,进行系统仿真,动态计算卫星数传分系统状态信息并完成效能评估,并以可视化的方式展示仿真结果。本文建立的仿真模型、算法分析的结果能够合理地反映微纳卫星数传分系统在轨期间性能指标的实时变化情况,有利于构建不同层次的指标体系开展系统效能评估,为卫星数传分系统设计策略和工作模式提供参考。

关键词： 航测遥感   内业数据   关键技术  

摘要： 在科学技术水平日益提高的今天，航测遥感技术在各领域中都得到了广泛的应用，为我们的生活工作提供了更多有效且准确的数据支持。航测遥感技术为人类探索地表提供了一种重要途径，而数据处理工作贯穿于航测遥感的全过程，数据处理是十分关键的，对于测量结果具有最为直接的作用。本文就航测遥感内业数据处理的关键技术展开了简要分析，并提供有效的解决措施，促进航测数据处理的能力提升，仅供参考。

关键词： 结构监测系统   云平台   传感器   数据处理   数据分析  

摘要： 大跨度钢结构具有跨度范围大、造型优美等优点,广泛应用于公共建筑的建造中。但是大跨度钢结构受力复杂,尤其是在施工阶段,其受力和变形与竣工后正常服役状态有很大的不同。大跨度空间钢结构受施工方法和施工过程及环境变化的影响很大。若不及时关注和监控钢结构的健康状态,将会导致钢结构出现一定程度的质量问题,严重时甚至会造成钢结构建筑出现坍塌和人员生命受到威胁。若在工程施工期间通过结构监测系统实时监测钢结构,就可以通过监测到参数数据来对建筑钢结构的健康情况进行分析和评估。 本文以儋州市体育中心体育场馆为监测对象,建立了基于云平台的钢结构建筑实时监测系统,从而实现钢结构的各类监测参数数据实时获取、无线远程传输和数据存储,为用户提供真实的监测数据,以便于对建筑物的健康状态进行分析。论文研究内容主要如下: 在对国内外结构健康监测技术进行了解和分析之后,对云平台钢结构监测系统整体架构进行设计;对各钢结构监测参数所用传感器进行了简述,并对其工作原理作了深入的研究;对数据传输设备和数据传输过程进行分析归纳。 针对钢结构建筑安全问题,搭建了云平台钢结构建筑监测系统。在数据交互方面,云平台监测系统实现了与多台数据传输设备的连接;在监测数据的显示和存储方面,云平台监测系统完成了钢结构监测点各类监测参数数据可视化显示、各类参数历史数据存储与提取;在突发状况下的阈值预警方面,云平台监测系统可以通过平台短信预警和微信报警。因此,该系统能对钢结构安全状况进行有效监测。 针对系统采集到的应力原始数据出现数据点异常以及平滑滤波问题,利用拉依达准则剔除数据异常点,结果表明,该方法可以有效剔除数据异常点。通过移动平均法以及Savitzky-Golay滤波方法对数据集中存在的噪声进行平滑滤波处理,结果表明,相比于Savitzky-Golay滤波方法,移动平均法效果更佳。最后通过计算从而确定钢结构应力预警等级并对体育场钢罩棚在卸载后一个月内的安全状态进行评估分析。

关键词： 无人机探测雷达   杂波抑制   点迹凝聚   雷达数据处理   显示终端  

摘要： 随着无人机技术在民用领域的逐渐普及,无人机在发挥重要作用的同时,也威胁着低空安全,因此对无人机探测雷达的研究成为热点。由于现代雷达技术的不断发展,无人机探测雷达的信号处理能力得到优化与提升,雷达数据率大幅提高,雷达数据处理系统处理的点迹具有数据率高和数据量大的特点,因此对数据处理系统实时性和准确性有了更高的要求。 本文对无人机探测雷达背景和研究现状进行了调研,对数据处理技术的发展进行阐述,突出了数据处理技术在无人机探测雷达系统中的重要意义。针对目前无人机飞行的低空环境复杂、剩余杂波较多的问题,本文在雷达信号处理后的点迹预处理阶段,采用基于动态幅度杂波图算法和基于BP神经网络的剩余杂波抑制方法,有效改进剩余杂波点迹对后续航迹起始和跟踪的影响;采用基于DBSCAN聚类算法的点迹凝聚算法,与“回溯”算法相结合,利用多普勒信息约束邻域集的大小,并对凝聚后非目标的点迹进行剔除。 对经过点迹预处理的数据进行目标跟踪,涉及到航迹起始、数据关联算法、滤波算法和航迹管理。针对逻辑法起始航迹算法中波门重叠问题,采用了基于距离-多普勒-方位共同约束的航迹起始方法,提高在杂波环境中对目标航迹起始的正确率;数据互联算法主要分为单目标和多目标互联算法,并在不同杂波密度环境下,进行仿真分析,对比单目标下的最近邻域算法和概率数据互联算法的目标关联性能,以及验证多目标下的联合概率数据互联算法的关联效果;滤波跟踪算法主要研究了卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的区别以及交互多模型算法原理,并基于算法的适用情况进行仿真分析;最后对不同数据处理阶段的点迹和航迹进行状态更新,为新产生的航迹分配编号,回收消亡航迹编号。 本文基于雷达数据处理算法理论设计无人机探测雷达数据处理及终端软件,根据具体功能对软件进行模块化,搭建各个模块的实现方案,并基于24GHz雷达系统,进行测试,验证数据处理及终端软件的实时性,通过对比终端显示界面的航迹与MATLAB试验结果,验证了数据处理算法的正确性以及显示终端的功能完整性,实现了无人机目标的实时准确跟踪,符合无人机探测雷达系统的要求。

关键词： 盾构施工隧道   不良地质探测   掘进噪声   多模态面波   深度学习  

摘要： 盾构掘进施工作为城市隧道建设的主导工法,具有高度机械化与信息化,对地表建筑物影响较小,综合经济效益高等优势,在我国城市隧道建设方面有着巨大的应用前景。然而,城市盾构隧道施工面临复杂地质环境的挑战,隧道前方未探明的溶洞、孤石、地层错断、基岩凸起等不良地质威胁着隧道建设安全。针对城市盾构施工隧道的超前预报问题,山东大学提出了以盾构施工过程中刀盘的振动噪声作为震源的面波探测方法,实现了对隧道前方致灾构造的定位。目前,相关研究存在如下三方面问题:①实测掘进源面波波场特征恢复后的数据中存在体波干扰、虚假同相轴干扰与道间采集误差,影响后续的频散曲线提取效果;②掘进源面波数据频散谱中多模态面波能量展布频段相互影响,导致各模态频散曲线可辨识频段窄,难以被完整拾取;③多模态频散丰富的形态特征是对地下介质波速变化的响应,现有方法对高阶模态频散曲线利用不充分,如何充分利用上述信息提升反演结果的准确性,是一个亟待解决的问题。深度学习在地震数据多类型干扰压制、面波频散曲线高质量提取、频散曲线精确反演方面提升了传统处理方法的精度,为当前掘进源面波探测技术面临的难题提供了解决思路。针对盾构掘进前方不良地质体准确成像与定位的需求,本文以基于深度学习的盾构掘进噪声源多模态面波数据处理与成像方法为核心,重点开展了聚焦面波形态特征的掘进源面波干扰压制方法,基于多模态注意力分离的掘进源面波频散曲线提取方法和基于网络分模块加权的多模态频散曲线联合反演方法等研究内容;基于上述方法分别进行了数值试验与实测数据测试,并依托青岛地铁、广州输电线路迁改工程开展现场试验,验证了本文方法的实用性与有效性。本文的主要研究工作与成果如下:(1)聚焦面波形态特征的掘进源面波干扰压制方法。针对掘进源面波数据受体波、虚同相轴与道间采集误差等干扰影响的问题,提出了基于深度学习的体波与虚同相轴干扰压制方法,形成了基于道间干扰压制的实测数据迁移学习方法,实现了对掘进源面波信号的较高质量获取,为后续频散曲线提取提供高质量数据支撑。(2)基于多模态注意力分离的掘进源面波频散曲线提取方法。针对掘进源面波多模态频散曲线的完整提取问题,构建了基于F-K域模态能量分离的掘进源面波频散曲线提取神经网络架构,并在此基础上,进一步针对方法实用性问题形成了基于频散能量增强训练策略的频散曲线提取方法,实现了掘进噪声源面波多模态频散曲线的较完整与较高精度提取,为后续反演工作提供高质量多模态频散曲线数据基础。(3)基于网络分模块加权的多模态频散曲线联合反演方法。针对掘进源面波多模态频散曲线的充分利用与准确反演问题,形成了基于网络分模块加权的多模态频散曲线深度学习反演方法,并进一步针对方法泛化性问题提出了物理规律驱动的实测数据迁移学习训练策略,实现了多模态频散曲线的联合利用与含低速、高速夹层等复杂波速分布的较准确反演。在此基础上,针对盾构隧道施工建设面临的典型不良地质情况开展数值实验,反演结果较准确揭示了不良地质赋存状态,证明了该方法能够为盾构施工隧道灾害防治提供有力指导。基于上述研究,依托青岛地铁、广州输电线路迁改工程等城市盾构隧道工程开展了现场试验,实现了对盾构施工隧道前方岩土介质波速分布的成像,探测结果验证了本文方法的实用性与有效性。

关键词： 流化床颗粒包衣   时间序列   数据处理   数据扩充   时序预测   智能调控  

摘要： 流化床包衣技术能够在颗粒表面覆盖薄膜,有效防止药性流失并促进药物吸收。然而,该技术是一个连续的气固流动过程,过程中各个变量之间存在着错综复杂的关系。目前,优化包衣效果只能通过人工持续检测调控,产生了较大的人力成本。因此,本文引入Time GAN模型扩充包衣数据,并在此基础上优化LSTM模型,最终构建Time GAN-SAM-LSTM流化床包衣调控模型,实现了流化床包衣智能连续调控。本文的主要研究内容如下:(1)根据文献调研以及实地流化床操纵学习,发现流化床颗粒包衣数据属于典型的时间序列,且受到诸多因素的影响。因此,本文对影响颗粒包衣的因素进行分析,并结合实际企业设备情况,制定实验方案获取数据。实验记录时间、2个颗粒包衣评价以及6个操纵变量,共记录9×480组数据,初步构建流化床颗粒包衣数据库。(2)实验数据集中异常值对深度学习模型性能有着极大的影响。而实验中难免会存在各种干扰导致出现异常值。因此,本文对时序数据预处理方法展开研究,并根据流化床颗粒包衣实验数据特点选择合适的预处理方法,为后续模型训练做好铺垫。(3)区别于传统算法和机器学习,深度学习需要海量的数据进行训练才能得到高性能模型。针对实验获取样本数据耗时长,导致数据量少的问题。本文借鉴图像生成领域中的生成对抗网络,引入Time GAN时间序列生成对抗网络对流化床颗粒包衣数据集进行扩充。Time GAN在GAN的基础上加入自编码网络、基于真实数据集的监督损失以及GAN基础网络单元CNN替换为LSTM。通过实验测试,Time GAN生成数据与实验数据集的皮尔逊相关系数高达0.926,同时通过PCA及t-SNE对生成数据降维对比,最终证实Time GAN扩充的数据与实验数据具有极强的相关性。(4)构建流化床包衣调控模型。首先设计调控方案,并概述相关模型的理论基础。其次构建了两种模型进行训练。第一种是基于真实数据集训练的多层LSTM模型,第二种是基于真实数据集、Time GAN扩充数据集训练的SAM-LSTM模型。经过实验,以设定温度为例进行模型性能测试:在不同模型同一数据集下训练,SAE-LSTM比LSTM的MAE、RMSE、RMSE、MAPE的误差分别降低了0.81℃、2.04℃、0.97℃、1.34%;在同一模型不同数据集下训练,基于Time GAN的SAE-LSTM模型各评判指标分别降低了0.24℃、0.18℃、0.18℃、0.40%。结果表明基于Time GAN的SAM-LSTM模型性能最优。最后将Time GAN-SAM-LSTM模型输出的调控方案传输至流化床PLC控制系统,实现对流化床颗粒包衣连续调控。实验结果证明该方法能够使颗粒包衣达到合格指标。

关键词： 喷雾   稳定性   二流体喷嘴   数字图像处理   快速傅里叶变换  

摘要： 随着科技的进步和发展,现代工业对喷嘴提出了更高的要求,二流体喷嘴因其能克服传统喷嘴的缺点,进一步提高喷雾质量而脱颖而出。但由于二流体喷嘴引入气相,并使之与液相在混合室内发生相互作用,因此其雾化效果存在天然的不稳定性。本文将试验和数据后处理技术相结合,针对二流体喷嘴,系统地研究了不同工况对喷雾稳定性的影响规律,这对于二流体喷嘴的发展具有重大的现实意义。本文以一种典型二流体喷嘴-内混式空气雾化喷嘴为试验研究对象,采用高速相机拍摄近喷嘴口处的液体碎裂形态,同时结合喷雾平均值图像和均方根图像分析了喷雾在对称形态上的稳定性。其中喷雾平均值图像是将多张图像对应像素点求平均值得到的图像,喷雾均方根图像则是求均方根得到的图像。结果表明:当液体流量较小时,喷雾的稳定性随着气液质量流量比ALR(Air-liquid Mass Ratio)的增大而增强,而当液体流量较大时,则与之相反。同样的,当ALR较小时,喷雾的稳定性随着液体流量的增大而增强;而当ALR较大时,也是与之相反。除此之外还结合了平均灰度序列和灰度重心序列的频谱图分析了喷雾在轴向和径向波动形态上的稳定性,结果表明:当液体流量较小时,液体的轴向和径向波动随ALR的增大先增强后减弱,在大液体流量工况下也是如此。在中小ALR工况下,液体的轴向波动随着液体流量的增大而增强,径向波动却与之相反;在大ALR工况下,液体的轴向波动随着液体流量的增大先增强后减弱,而径向波动却一直减弱。研究还发现轴向不同距离的液体轴向波动频率几乎相同,径向波动频率也是如此,但随着轴向距离的增大,其幅值也增大。当ALR工况较大时,液体轴向和径向波动的主频几乎相同,但轴向波动的幅值明显要比径向波动的大很多。本文采用马尔文激光粒度分析仪进行高频采样得到喷雾粒径数据,并对比分析了几种评价数据稳定性和离散度的指标。在时域上,选择变异系数来处理试验数据,在频域上选择采用快速傅里叶变换来对试验数据进行分析,以此来探究不同工况和轴向不同位置等因素对喷雾稳定性的影响。结果表明:综合所有的工况,小液滴的稳定性相对而言最好,中等粒径液滴的稳定性次之,大液滴的稳定性最差,中等液体流量和中等或偏大ALR工况时的喷雾稳定性最强;随着轴向距离的增大,中小液滴的稳定性逐渐增强,而大液滴的稳定性逐渐减弱。对液滴粒径数据的快速傅里叶变换结果表明:当固定液体流量而改变ALR工况时,频谱图中主频幅值的变化幅度较大,而主频频率的变化幅度较小;当固定ALR工况而改变液体流量时,随着液体流量的增大,主频的频率总是在增大,而主频的幅值却没有明显的变化规律;D和索特平均直径SMD(Sauter Mean Diameter)的数据经过快速傅里叶变换所得到的频谱图形状非常相似,但各频率对应的幅值均有所不同;当频谱图形状相近时,主频幅值的影响大于主频频率的影响,大于其余频率的影响。

关键词： 光纤法布里-珀罗传感器   结构设计   加工工艺   数据处理   光谱微分积分法  

摘要： 随着光电产业的蓬勃发展，光纤传感技术已被广泛应用于国防、建筑、电力、医学等诸多领域，成为衡量一个国家信息化程度的重要标志。作为一种无源光器件，光纤传感器是构建高密度、高精度以及高可靠性的传感网络的理想选择。光纤法布里-珀罗传感器作为干涉式光纤传感器的典型代表，是一种机理成熟、应用广泛的光器件，有着重要的研究意义。本文设计并制备了一种微槽式光纤法布里-珀罗传感器，实现了温度和折射率传感测试，并提出了一种改进的光谱微分积分法来处理光谱数据，数据的准确性和可靠性得到了提高。本文的主要研究内容如下:　　（1）针对微槽式光纤法布里-珀罗结构进行了设计，探究了微槽的长度、深度、末端长度、端面倾斜角度以及微槽端面反射率对传感信号强度的影响。微槽最佳尺寸范围：微槽长度L1为40~60μm、深度H为67~75μm、端面倾斜角度φ为0~1.3°、微槽末端长度L2为400~1000μm，这个尺寸的F-P腔能出现明显的干涉光谱。　　（2）探究了微槽式光纤法布里-珀罗传感探头的加工工艺，得到了微槽刻蚀的最优参数分别为：单脉冲能量：4μJ、扫描速度：1.2mm/s、腔长方向扫描次数为20次、腔深方向扫描次数为35次、微槽长度深度步长为0.2μm。得到的微槽尺寸为：L1=46.3μm、H=73.3μm、ψlt;1°、L2=881μm。测量的纯水干涉谱最大对比度约为12dB，可满足大多数传感要求。最后进行了温度和折射率传感实验，温度的灵敏度分别为2.34pm/℃和2.04pm/℃，线性度良好，分别为99.4%和99.7%，温度灵敏度较低;折射率的灵敏度分别为62.05nm/RIU和66.96nm/RIU，线性度良好，分别为99.3%和98.2%，微槽传感器折射率灵敏度比较高。　　（3）提出了一种改进的光谱微分积分法来处理折射率光谱数据。利用原始光谱和平滑光谱之间的差值来处理光谱的数据，由于利用到了全部的光谱信息，改进的积分光强灵敏度高达-4.5*105dB/RIU。相较于传统的解调方法，归一化处理后的改进的光谱微分积分法的折射率灵敏度为-31.98dB/RIU、线性度R2=99.58%均要优于归一化处理的最大条纹对比度法的结果。改进的光谱微分积分法对光谱数据处理更具时效性、可靠性以及准确性。