板级电路的内建自测试技术使电路具有自测试能力,减少测试周期和测试费用,但是这种电路结构设计与故障诊断难度较大,本文提出了基于多信号模型的板级电路可测性建模方法,并将其应用于板级电路高速数据采集器中。结果证明,大大提高了数据采集器的故障检测率和故障隔离率,通过电路本身的控制器还可以实现电路的自测试,本论文的研究成果对各种电子电路的可测性设计具有实际的指导意义。

针对材料发射率数据日益增长的需求,建立了超高温傅里叶变换（FT）光谱发射率测量系统.为校准材料光谱发射率的测量结果,建立了包含辐射传交换、固体热传导、辐射测温在内的发射率校准模型.通过校准模型定量分析了试样辐射热损、厚度、热导率等因素引起的发射率测量误差.结果表明,这些因素均导致试样测量温度偏高,而发射率测量结果偏低.测量了真空环境下2000℃时纯度为99.99%石墨的光谱发射率曲线.采用模型校准后的发射率曲线与文献比较,取得了比较一致的结果.该方法在超高温发射率测量技术中可以有效地提高测量精度.

利用小波变换技术对辐射信号进行预处理和去噪,实现了辐射信号的高精度检测;进而,设计了一种组合神经网络发射率模型,依据测温仪测得的亮温可以高精度地辨识出被测目标的发射率模型,这种建模方法不需给定发射率固定的样本数据,给出具体理论推导过程.仿真结果表明,此方法是获知连续光谱发射率及真温的一种有效的方法.

在多光谱辐射温度计的数据处理中需要假设发射率与波长的数学模型,本文提出一种自动判别发射率与波长数学模型的新方法,并通过实验证明了此方法的确是一种解决目标真温及光谱发射率等测量问题行之有效的方法.