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红外和光电系统手册。新兴...
《红外和光电系统手册》是红外信息分析中心 (IRIA) 和国际光学工程学会 (SPIE) 的联合产品。由国防技术信息中心 (DTIC) 赞助，这项工作是其前身《红外手册》的延伸，该手册于 1978 年出版。近 20,000 份的发行量足以证明其在光电和红外社区的广泛接受。《红外手册》本身之前是《军事红外技术手册》。自最初成立以来，出现了一些新主题和技术，但几乎没有参考资料。这项工作旨在通过修订、添加新材料和重新格式化来更新和补充当前的红外手册，以提高其实用性。出于必要，本书中的一些材料被原样复制，这些材料被判定为最新且充分。45 个章节代表了军事、航空航天和民用社区当前活动的大多数主题领域，并包含在公开文献中很少如此广泛出现的材料。
红外滤光片的设计、制造和特性
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些规定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。如果用户请求复印件或复制品，或随后将其用于超出“合理使用”范围的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
机载红外目标跟踪... - CORE
4.2 DIYDrones ArduPilot Mega 1.4，在定制载板上配备 XBee Radio、MediaTek GPS、Freescale 动态压力传感器和 Wiimote IR 传感器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22
红外可燃气体探测器用户...
单元 I 一般信息.................... ... 1 特点.................... ... . . . . . . . . . . . . 1 传感器规格 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 UNI-TRAN 规格 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 图 1 Adalet Premium Plus 外壳尺寸 . ...
临边红外大气探测反演
最近，已经启动了几种针对地球大气的远红外和微波遥感的新一代工具，使我们能够根据热发射技术观察大气成分。这些新技术和观察数据为将来更加专门的大气研究任务铺平了道路。我论文的动力是对解决大气遥感中出现的非线性反问题的强大版本算法的兴趣日益兴趣。提出了高分辨率辐射转移计算的检索代码PIL（对肢体发声的反转），并提出了来自红外和微波肢体声音测量测量的大气参数的重建。采用的前进模型通过考虑仪器性能和测量特征，以有效的方式模拟物理上现实的肢体发射光谱。尤其是，自动差异（AD）技术提供了快速可靠的确切JACOBIAN的实现，是远期模型的特殊优化功能。反转方法基本上是基于具有自适应（直接和迭代）数值正则化方法的非线性最小二乘框架。这些正则化技术的性能依赖于正规化参数选择方法的设计和A后部停止规则。检索误差的表征，包括平滑误差，噪声误差和模型参数误差，评估了正则化解决方案的准确性。关键错误来源，数据质量）。PILS与荷兰空间研究所（SRON）制定的检索代码之间的比较，处理辐射转移和倒置计算，并用预先确定的输入进行处理，旨在阐明实施的正确性和一致性。在正向模型中的小差异主要是由于连续吸收和辐射传递方程的整合而导致的。检索结果中差异的可能原因是所采用的不同反演方法（正则化，先验信息）和离散化的后果。通过分析合成和真实的辐射光谱，讨论了通过Telis（Terahertz和Simbillimimightimeter Limb Sounder）从气球传播测量（Terahertz和simbillimimightimeter Limb Sounder）中取出气体检索的结果。羟基自由基（OH）检索的灵敏度研究用于评估PIL的反演性能，并揭示Telis测量能力的初步期望（例如，此外，臭氧（O 3），氯化氢（HCl），碳碳
农业中的红外辐射施用
与其他方法（传导和对流）相比，红外辐射（IRD）的热干燥具有许多优势，例如减少加热时间，均匀的温度分布，降低的产品质量损失，区域加热的灵活性，简单的设备，紧凑，紧凑并节省能量[1]。ird用于不同的食物加工过程，例如干燥，烘烤，烫，蒸，蒸和巴氏杀菌[2]。IRD辅助对其他加热方法（微波炉，传导和对流）将提高能源效率。此外，IRD非常成功地用于干蔬菜，例如土豆[3]，红薯[4]，洋葱[5]，猕猴桃和苹果[6]，蔬菜，肉，鱼，意大利面。ird也已用于分析食品中的水分含量[7]。影响了薯片干燥动力学的因素[8]，马铃薯的干燥速度的增加取决于增加辐射源的表面温度。在带有IRD的干虾中，当辐射板和气温升高时，辐射距离的影响并不那么重要[9]。
红外技术及应用 LI (DS205)
计划委员会：Tayfun Akin，Mikro-Tasarim Elektronik San. ve Tic. AS（土耳其），中东技术大学（土耳其）；Oguz Altun，ASELSAN AS（土耳其）；Neil F. Baril，美国陆军 CCDC C5ISR Ctr. 夜视与电子传感器总局（美国）；Eric Belhaire，泰雷兹公司（法国）；Richard J. Blackwell，英国航宇系统公司（美国）；Wolfgang A. Cabanski，AIM INFRAROT-MODULE GmbH（德国）；John T. Caulfield，Cyan Systems, Inc.（美国）；Leonard P. Chen，雷神技术公司（美国）；Eric Costard，IRnova AB（瑞典）；Michael T. Eismann，空军研究实验室（美国）；Martin H. Ettenberg，普林斯顿红外技术公司（美国）；Adam Greenen，Leonardo UK Ltd.（英国）； Michael Groenert，美国陆军 CCDC C5ISR 中心夜视与电子传感器总局（美国）；Sarath D. Gunapala，喷气推进实验室（美国）；Charles M. Hanson，顾问（美国）；Arjun Kar-Roy，Tower Semiconductor USA Inc.（美国）；Michael W. Kelly，Anduril Industries, Inc.（美国）；Young-Ho Kim，i3system, Inc.（韩国）；Ethan JD Klem，SWIR Vision Systems（美国）；Philip C. Klipstein，SCD SemiConductor Devices（以色列）；John C. Liobe，Sensors Unlimited，柯林斯航空航天公司（美国）；Whitney Mason，国防高级研究计划局（美国）；Mario O. Münzberg，HENSOLDT Optronics GmbH（德国）；Minh Nguyen，HRL Labs., LLC（美国）； Shinpei Ogawa，三菱电机公司（日本）；Tony J. Ragucci，Leonardo DRS（美国）；Manijeh Razeghi，西北大学（美国）；Donald A. Reago Jr.，美国陆军 CCDC C5ISR Ctr. 夜视与电子传感器理事会（美国）；Charles J. Reyner，空军研究实验室（美国）；Antoni Rogalski，Wojskowa Akademia Techniczna im. Jaroslawa Dabrowskiego（波兰）；Laurent Rubaldo，Lynred（法国）；Thomas R. Schimert，DRS Network & Imaging Systems, LLC（美国）；Nansheng Tang，L3Harris Technologies, Inc.（美国）；Christophe Vasse，Thales LAS France SAS（法国）；Alexander Veprik，Cryo Tech Ltd.（以色列）；Mike D. Walters，Teledyne FLIR LLC（美国）
红外摄像机基于弯曲的视网膜
微型和轻型摄像头的设计需要光学设计突破才能实现良好的光学性能。受动物眼睛启发的解决方案是最有前途的。视网膜的曲率具有多种优势，例如均匀的强度和没有场曲率，但不使用此功能。此处介绍的工作是球形弯曲整体IR探测器的解决方案。与最先进的方法相比，获得了更高的填充因子，并且没有修改设备制造过程。我们制作了一个带有单个镜头和弯曲的红外镜头的红外摄像头。捕获的图像已经解决良好，并且具有良好的对比度，并且在与平面系统进行比较时，调制传输功能显示出更好的质量。
铅硫化物红外探测器（1-3微米）
•新的自动化化学加工（ACP）以较低的成本产生较高的产量。•极端条件下的可靠性极高。•长期的保质期。•密封包装完全消除了对检测区域的湿度攻击。•可用的广泛电气特性。•可用的各种尺寸。•立即交付。•紧凑的集成过滤器/检测器组合。•经100％测试。•艺术微电子制造能力的状态。•专门研究高密度阵列。
心理功能近红外光谱研究
1 数据集信息 [1]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2 使用均值、方差和三阶矩 Σ nt 的 1-back、2-back、3-back 任务的分类准确率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3 使用 Σ n (t) 的均值、方差和三阶矩，对数据集 1 的 1-back、2-back、3-back 任务与 RELAX 任务之间的分类准确度 43 4 使用均值和方差以及不同的机器学习算法，对数据集 2 的不同 n-back 任务之间的分类准确度。 .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .