【摘 要】
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在遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中,对于是否能够快速、经济地得出气体空间浓度分布图及预测浓度峰位置,重构算法的选择是至关重要的.理想的重构算法即使在仪器噪声较大、
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在遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中,对于是否能够快速、经济地得出气体空间浓度分布图及预测浓度峰位置,重构算法的选择是至关重要的.理想的重构算法即使在仪器噪声较大、存在测量误差、光线数量少以及待测气体在空间的分布不稳定情况下,也能够通过有限的测量数据和非对称的光线构型,得出理想的重构图.本文对遥感傅里叶变换红外光谱层析技术中采用的几种重构算法,如ART法、MART法、SIRT法和SBFM法等,作了扼要描述.与传统的ART法相比,MART法在迭代速度和迭代精度上有较大的优越性,SIRT法克服了采用代数重构技术
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