✨ 长期致力于傅里叶光谱仪、数字方法重采样、仪器线形函数、非线性校正、滤波抽取、多核DSP、并行CZT研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）数字方法重采样与仪器线形函数精确求取：
针对傅里叶光谱仪等光程差采样误差导致的光谱畸变，对比了多项式插值、傅里叶变换插值和Brault重采样三种算法。提出基于Brault方法的优化版本，利用实测激光参考信号对干涉图进行均匀化重采样，并采用分段三次样条插值代替线性插值，将光谱噪声从10^{-3}量级降低到10^{-5}量级。通过定标黑体数据，精确计算了仪器线形函数（ILS）。对中心像元和边缘像元分别求取ILS的半高宽，发现边缘像元波数偏移达0.08 cm^{-1}，利用理论ILS修正后，光谱准确度提高到8.4×10^{-5} cm^{-1}。该方法应用于风云四号干涉式大气垂直探测仪的预处理中，显著改善了CO2吸收带的形状。
（2）非线性校正与滤波抽取数据压缩算法：
针对光导型红外探测器在强辐射下呈现的非线性响应，提出基于二次多项式的校正模型：Y = a0 + a1 X + a2 X^2，其中系数通过不同温度黑体辐射数据的最小二乘拟合确定。长波通道的二次项系数约为1.2e-6，校正后非线性畸变从2.3%降低到0.15%。为降低数据传输压力，设计级联滤波抽取链：先通过半带滤波器抗混叠，再进行2倍抽取，重复三次，将原始32K点干涉图压缩到4K点，同时保持光谱分辨率不损失。实验表明，压缩后数据量仅为原来的12.5%，信噪比下降小于0.5dB。在多核DSP（TI TMS320C6678）上实现，处理速度达到每帧32ms。
（3）并行CZT与频谱细化算法在多核DSP上的加速实现：
为了在有限谱段内获得高分辨率光谱，采用Chirp-Z变换代替传统FFT。设计并行CZT算法：将长序列分割为4段，每段分配到DSP的一个核心上独立计算，最后合并。利用CZT的参数可调性，仅计算650-750 cm^{-1}波数范围，频率细化倍数达到8倍。在8核DSP上，并行CZT耗时10ms，而单核FFT计算全谱需要25ms。通过比较，并行CZT得到的光谱与MATLAB双精度计算结果绝对误差在10^{-3}量级，满足工程要求。该方案已应用于星载红外光谱仪的实时数据处理单元。
import numpy as np from scipy.signal import firwin, lfilter, resample from scipy.optimize import curve_fit import concurrent.futures def brault_resample(interferogram, laser_ref, new_phase): # 使用激光参考信号重新采样 # 简化: 基于相位插值 t_original = np.arange(len(interferogram)) t_new = np.linspace(0, len(interferogram)-1, int(len(interferogram)*new_phase)) return np.interp(t_new, t_original, interferogram) def nonlinear_correction(x, a0, a1, a2): return a0 + a1*x + a2*x*x def fit_nonlinearity(radiance, output_counts): popt, _ = curve_fit(nonlinear_correction, radiance, output_counts) return popt def filter_decimate(signal, decimation_factor=8): # 抗混叠滤波 + 抽取 nyq = 0.5 / decimation_factor taps = firwin(127, nyq, window='hamming') filtered = lfilter(taps, 1.0, signal) decimated = filtered[::decimation_factor] return decimated def parallel_czt(x, m, w, a, n_cores=4): # 分块并行CZT def czt_block(x_block): # 简化的CZT n = len(x_block) k = np.arange(m) a_pow = a ** k w_pow = w ** (k**2 / 2) chirp = w_pow * a_pow return np.fft.fft(x_block * chirp[:n])[:m] split = np.array_split(x, n_cores) with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=n_cores) as executor: results = list(executor.map(czt_block, split)) return np.concatenate(results) # 模拟演示 interf = np.sin(np.linspace(0, 100*np.pi, 32768)) # 模拟干涉图 resampled = brault_resample(interf, None, new_phase=0.9) print('重采样后长度:', len(resampled)) # 非线性拟合模拟 rad = np.linspace(0, 100, 20) cnt = 0.01*rad + 5e-6*rad**2 popt = fit_nonlinearity(rad, cnt) print('非线性系数:', popt) decimated = filter_decimate(interf, decimation_factor=8) print('抽取后长度:', len(decimated)) czt_result = parallel_czt(interf[:4096], m=512, w=np.exp(-2j*np.pi/1024), a=1.0) print('并行CZT输出长度:', len(czt_result))
`和`$(CURDIR)`搞定)