• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 5 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Ружицкая Д. Д., САМОЙЛЕНКО А. А., Иванов А. Д. et al. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2017. Vol. 54. No. 1. P. 1-8.

This paper presents an algorithm for processing the transmission spectra of whisperinggallery optical microcavities for use as a nanoparticle detector. The algorithm is based on the broadening of the microcavity resonance curve during precipitation of nanoparticles on the microcavity surface. Experimental results on the detection of particles are compared with Langmuir adsorption theory. The contribution of the instability of the excitation radiation source due to the temperature drift of the resonant frequency to the measurement error is estimated.

Добавлено: 25 мая 2018
Статья
Kurochkin V., Zverev A., Kurochkin Y. et al. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2015. Vol. 51. No. 6. P. 548-552.
Добавлено: 13 октября 2017
Статья
Savchenko A. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2009. Vol. 45. No. 3. P. 255-261.

Ставится и решается задача автоматического распознавания полутоновых изображений на основе принципа минимума информационного рассогласования. Предложен метод направленного перебора множества альтернатив в информационной метрике Кульбака-Лейблера в противовес методу полного перебора конкурирующих гипотез. Представлены программа и результаты его экспериментального исследования. Показано, что предложенный алгоритм характеризуется повышенной степенью точности и надежности автоматического распознавания изображений.

Добавлено: 17 ноября 2012
Статья
Савченко А. В. Автометрия. 2009. Т. 45. № 3. С. 90-98.
Ставится и решается задача автоматического распознавания полутоновых изображений на основе принципа минимума информационного рассогласования. Предложен метод направленного перебора множества альтернатив в информационной метрике Кульбака-Лейблера в противовес методу полного перебора конкурирующих гипотез. Представлены программа и результаты его экспериментального исследования. Показано, что предложенный алгоритм характеризуется повышенной степенью точности и надежности автоматического распознавания изображений.
Добавлено: 9 июня 2012
Статья
Нестеров А. В. Автометрия. 2000. № 6.
Добавлено: 11 февраля 2010