激光激发下拉曼光谱相对辐射定标模型研究

为了提高变压器油中气体检测性能,提出基于激光激发下拉曼光谱的相对辐射定标模型,采用激光成像技术进行拉曼光谱图像成像处理,提取拉曼光谱图像的边缘轮廓特征量,采用多尺度小波降噪方法进行激光激发下拉曼光谱图像降噪滤波,在邻域内采用颜色梯度分解方法进行拉曼光谱图像区域融合性增强处理,根据激光激发下拉曼光谱图像RGB值与邻域均值实现拉曼光谱相对辐射标定和检测,提高拉曼光谱图像的相对辐射定标能力。仿真结果表明,采用该方法进行激光激发下拉曼光谱相对辐射定标的准确性较高,识别精度较高,图像信息增强性能较好。     

拉曼光谱CCD信号的小波包去噪方法研究

针对基于CCD拉曼光谱仪中拉曼光谱信号受到噪声干扰的问题,在详细讨论了CCD噪声来源和特性的基础上,提出了一种有效的小波包阈值去噪方法.实验结果表明:该方法可很好地提取信号的主要特征信息,能较好地保留拉曼光谱信号的边缘特征,取得了较好的滤波效果.     

基于Hyperion影像的射阳河口无机氮磷浓度反演研究

利用射阳河口实测光谱及模拟Hyperion光谱数据与表层水体无机氮磷营养盐浓度进行相关性分析,以及氮磷与悬沙浓度的光谱相关性分析,构建定量模型,实现了射阳河口水体无机氮磷浓度的定量反演。结果表明:现场实测光谱反射率与氮、磷浓度以及悬沙浓度间的相关性具有很强的相似性,相关系数曲线的变化趋势几乎完全一致。对Hyperion的各波段与896nm间进行了9种波段组合与氮磷浓度进行相关性分析,相关系数最大的因子为中心波长为428nm波段与896nm波段光谱反射率的归一化差值指数因子(F3(428,896)),分别为0.80与0.79。以F3(428,896)因子构建线性模型,模型检验的相对RMSE分别为36.63%和47.33%,反映了模型具有良好的预测精度。同时,模型充分显示了河口氮磷含量与悬沙浓度的高度相关性以及氮磷含量本身的高相关性。     

基于小波变换的拉曼光谱仿真分析

工业生产中实现质量目标控制,通过在线拉曼光谱分析,噪声的存在将影响确定拉曼光谱的谱峰位置和峰高数值等,并影响拉曼光谱定性和定量分析的准确性。为了消除混杂在拉曼光谱信号中的噪声,并保留信号的真实细节,提出了基于小波变换空域相关法的在线拉曼光谱信号消噪方法,对含噪的邻二甲苯原始拉曼光谱信号进行了消噪处理,进行仿真实验。结果表明,小波变换空域相关滤波法能较好的保留拉曼光谱信号的边缘特征,取得了较好的滤波效果,具有较高的实用价值。     

甲醇汽油在线拉曼分析仪的开发及其应用

介绍了一种基于拉曼光谱的在线分析仪表,该仪表用于甲醇汽油的调和过程检测.在线分析仪的主机安置于远离现场的操作室,利用长光纤与工业现场的拉曼探头连接;结合先进的光谱数据处理算法,对油样进行质量分析.实际运行结果表明,该分析仪能对调和成品油中的甲醇含量进行质量连续监控,具有分析速度快、精度高、维护简便的优点.该分析仪不仅替代了传统的离线检测方法,也为企业稳定、优化生产提供了重要手段.     

在线拉曼光谱仪测定粗汽油中芳烃各组分含量的研究

基于在线拉曼光谱仪,采用拉曼光谱和化学计量学法,结合偏最小二乘(PLS)法,通过一定数量的芳烃样品进行实验,建立了快速、准确测定粗汽油产品中芳烃的仿真模型,计算芳烃各组分在粗汽油样品中的体积分数。实验数据表明:拉曼光谱结合PLS模型与传统检测方法相比,具有分析速度快、准确性高、重复性好等特点,可以在一定程度上替代传统的色谱检测,在实际生产中有极为广泛的应用。     

基于高光谱的土壤重金属铜的反演研究

为探讨高光谱遥感反演红壤重金属铜含量的可行性,研究采集了34个红壤性土壤样品,通过对350~2 500 nm波段范围光谱曲线进行测试和分析,建立了不同的土壤光谱变量与重金属铜含量多元回归关系模型,分析了土壤重金属铜与土壤化学组分以及土壤特征光谱的关系。结果表明,土壤重金属铜含量与土壤全铁和镁含量显著相关,而与土壤有机质的相关性不显著,表明红壤性土壤粘土矿物对土壤铜含量影响较大;与重金属铜含量相关性较好的波段在830 nm、1 000 nm和2 250 nm附近,且一阶微分模型精度(79%)高于反射率模型(66.26%)和倒数对数模型(67%)的精度。因此,一阶微分高光谱反演模型具有较好的快速估算土壤中重金属铜含量的潜力。     

基于AISA Eagle Ⅱ机载高光谱数据的森林可燃物类型识别方法

为形成林场级森林可燃物类型遥感精细识别方法,以内蒙古大兴安岭根河林业局潮查林场为试验区,结合地面调查和森林资源调查等资料,建立了该区域的森林可燃物类型机载高光谱影像数据分类体系;通过对各类型的原始光谱曲线、一阶微分曲线、二阶微分曲线和包络线消除曲线进行分析,得到了适用于各类型识别的特征波段;并基于生成的特征波段的主成分分析分量(信息量95%以上)及其纹理特征影像,采用随机森林方法对该区域的森林可燃物类型进行了识别。利用机载高光谱遥感数据与其他数据相结合,研究形成了林场级森林可燃物类型随机森林识别方法,识别总体精度达86.31%,Kappa系数0.836;兴安落叶松和白桦的制图精度分别达到95.58%、94.34%,表明该方法适宜用于乔木可燃物的细分,可为林场级森林可燃物更新管理、森林火灾的科学预防及扑救提供技术支撑。     

熟肉制品中苯甲酸钠和山梨酸钾的快速同时测定

建立一维混合紫外-可见光谱快速同时测定市售肉类熟食中苯甲酸钠和山梨酸钾含量的方法。首先进行分析模型数据库建立,包括苯甲酸钠和山梨酸钾的标准紫外-可见光谱数据库和样品本底数据库的建立。采集肉类熟食品样品提取液的紫外-可见光谱,调用分析模型数据库,基于向量-子空间夹角判据可同时计算肉类熟食品中苯甲酸钠和山梨酸钾的含量。实验结果表明,快速测定方法与高效液相色谱对比,相对误差小于12%,方法回收率在97.20%～107.60%,相对标准偏差小于3%,定量检测中效果良好,可应用于其他多组分复杂体系的快速检测分析。     

基于三次B样条的拉曼光谱平滑方法研究

基于拉曼光谱分析的物质辨识技术已经在诸多领域中得到了广泛的应用,拉曼光谱平滑是拉曼光谱预处理中的重要一个环节,平滑的目的是消除随机噪声和毛刺。目前多数的平滑算法都存在参数设置复杂和不易编程实现的问题,而三次B样条正好可以克服以上两个缺点,该文将三次B样条应用到拉曼光谱平滑中,并做了验证实验,从实验的结果来看经过平滑后的拉曼光谱随机噪声频率降低的同时信噪比有所提高。     

深海甲烷激光拉曼光谱原位探测器的研究

为了对深海痕量甲烷进行原位实时检测,研制出一种甲烷激光拉曼光谱探测器。介绍了拉曼散射的量子机理和拉曼光谱的特性,对合成甲烷水体进行了拉曼光谱测试,确定了水中甲烷的拉曼振动光谱范围在2 904~2 917 cm-1之间,且水分子的振动谱峰与甲烷的振动谱峰不重叠。利用这一特点可以设计甲烷激光拉曼光谱探测器,能原位、快速地分析和检测出海水中痕量甲烷组分,并通过耐压光纤将检测数据进行实时的远程传输,具有高灵敏度,适应4 000m深海高压低温环境作业的特点。     

在线拉曼光谱仪测定石油产品馏程的仿真算法

介绍了在线拉曼光谱仪的特点及结构组成.在现有仪器研制的基础上,采用拉曼光谱和化学计量学方法建立了快速、准确测定石油产品馏程的分析仿真模型.仿真模型中具体算法采用偏最小二乘法(PLS),并收集了一定数量的苯的同系物样品进行实验,并对模型的预测值与样品真实值的相关性进行了分析.实验数据仿真结果表明,该模型与传统馏程检测方法相比具有分析速度快,准确性高,重现性好等特点,特别适用于生产中间控制分析,在实际生产过程中已得到应用.     

基于多项式拟合的拉曼光谱基线漂移校正方法(英文)

现代仪器所获得的量测信号中,常常会出现基线的漂移,进行基线校正,是化学实验数据预处理的重要组成部分.例如,由于荧光的存在,拉曼光谱中基线漂移情况严重,阻碍对其进一步的解析.将多项式拟合的方法进行适当改进,即可以实现对基线漂移的校正.这样的方法原理易于理解,自动化程度高.将此方法应用于由不同数学函数模型构成的漂移基线的模拟拉曼光谱中,可以有效降低甚至消除荧光所造成的影响.借助激光显微芡聚焦技术,得到了由不同质量比例牛血清白蛋白和硫磺素S粉末混合样品的拉曼光谱.用此方法校正由牛血清白蛋白造成的荧光基线漂移,通过计算校正后拉曼光谱与纯硫磺素拉曼光谱的相关系数,研究考察了在不同荧光强度干扰下此方法的基线校正效果.另外,利用Matlab GUI技术编写,经MicrosoftVisual C/C++6.0编译发布的可视化软件工具,集成了数据输入,基线校正,作图,数据输出等功能,可以在Windows系统中独立运行.     

拉曼光谱快速鉴别品牌药与仿制药的研究

本文用拉曼光谱结合随机森林法很好的区分了相同药品不同厂家之间差异,为拉曼光谱用于快速区分仿制药和品牌药奠定基础。选用了1个品牌药厂家和6个仿制药厂家生产的卡托普利片作为实验研究对象,经过截取拉曼波长范围、光谱平滑、背景扣除、中心化等预处理,优化参数后,用随机森林法和主成分分析投影判别分别建立分析模型。计算结果表明:随机森林法所建立的分类模型可以区分卡托普利片的品牌药与仿制药厂家间的差异性,结果优于的主成分分析降维后不同主成分数下的投影判别分析效果。因此结合随机森林法能为拉曼光谱在药品快检中的高效、快速、无损分析提供有力保障。     

用高光谱数据反演健康与病害落叶松冠层光合色素含量的模型研究——基于2005年吉林省敦化、和龙两市落叶松冠层采样测量数据

健康落叶松与遭受病害落叶松的冠层光谱反射率曲线具有明显差异,利用反映这种差异的光谱特征参数建立回归模型,可为反演落叶松冠层光合色素含量进而诊断落叶松健康状况提供方法和途径。以吉林省延边州敦化、和龙两市林场中健康的和遭受落叶松早落病侵害的人工落叶松林为调查对象,在对野外采集的14个落叶松冠层样本进行光谱测量及光合色素含量测量的基础上,选取8个对落叶松冠层光合色素含量变化反映敏感的光谱参数参与建立其光合色素含量的一元线性回归和多元逐步回归模型。研究结果表明,不同健康程度的落叶松冠层光谱曲线在其可见光及近红外波段有3个比较明显的特征差异处,分别位于光谱曲线的“绿峰”、“红谷”和“红边”位置。利用反映这些差异的8个光谱特征参数建立落叶松冠层光合色素含量的回归模型,除 “红边”这一参数回归效果不令人满意外,其余7个参数均得到了较好的回归效果,其中利用峰谷波长差Dgr建立的关于总叶绿素和叶绿素b含量的一元回归模型R²值分别达到0.842 8和0.749 8,利用NDGI建立的关于叶绿素a和类胡萝卜素含量的一元回归模型R²值分别达到0.875 8和0.789 7;多元逐步回归模型的回归效果与一元回归模型相比,各判定系数R²值均有所提高,总叶绿素、叶绿素a、b和类胡萝卜素含量的回归模型R²值分别达到0.885、0.910、0.839和0.862。     

一种基于光谱知识库的TM影像地物识别方法

地物的波谱特征是识别地物的主要标志之一,在实际应用中发现,由于遥感过程中存在着复杂的大气辐射影响,常常造成光谱知识库中的地物光谱曲线同由遥感图像上获得的光谱曲线不相匹配,进而引起地物识别误差。针对这一问题,从曲线形状分析入手,定义了曲线的形状因子,提出对形状因子构成的曲线进行匹配分析的算法。将该方法应用于TM影像的地物识别,由于形状因子曲线较好地反映了地物的特征信息,它能自动地挖掘遥感图像的细节信息,对地物有较高的识别精度,试验区内总体识别精度达到88.96%。     

神经网络在赤铁矿含量预测中的应用

高光谱曲线信息量大,如何从中提取有效信息是一个难点。赤铁矿作为花岗岩型铀矿床蚀变带中的典型蚀变矿物,也是寻找铀矿的标志之一。文章从铀矿床矿物的高光谱曲线中提取光谱特征参数,利用神经网络方法构建光谱特征参数与赤铁矿含量的关联模型,对铀矿床矿物中赤铁矿的含量进行预测。结果表明,和传统的多元线性回归、支持向量机等方法相比,神经网络方法的精度高于现有算法,是一种可行的、有效的算法。     

NIRS快速测定制何首乌中二苯乙烯苷的含量

目的建立近红外光谱技术(NIRS)测定制何首乌中2,3,5,4'-四羟基二苯乙烯-2-O-β-D-葡萄糖苷(二苯乙烯苷)含量的方法。方法中国药典方法测定样品中二苯乙烯苷的含量,采集样品的近红外光谱数据,利用TQ 8.0分析软件对光谱数据进行分析处理,建立制何首乌中二苯乙烯苷含量测定的近红外光谱校正模型。结果该模型的内部交叉验证系数(R~2)、校正均方差(RMSEC)、预测均方差(RMSEP)、内部交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.98、0.04、0.04、0.12。结论所建立的方法可用于制何首乌中二苯乙烯苷的含量测定。     

高分五号高光谱图像自动大气校正方法

高分五号是我国高分辨率对地观测系统重大专项中唯一的高光谱卫星，为有效提高其应用的效能和质量，首先必须对其图像数据进行大气校正。文章提出了一种基于MODTRAN辐射传输模型的高分五号高光谱图像大气校正方法。首先，通过MODTRAN辐射传输模型构建能见度查找表、水汽含量查找表和反射率查找表；其次，分别采用Version 5.2法和大气预处理微分吸收法逐像元反演得到图像能见度和水汽含量；之后，根据反射率查找表逐像元完成高分五号高光谱图像的大气校正，并与FLAASH校正结果进行对比。结果表明，能见度和水汽含量反演效果较好，校正后的光谱曲线与经FLAASH校正的光谱曲线相吻合，3种定量化指标均保持在较高水平，且该方法能够实现高分五号高光谱图像的自动化批量化大气校正，大气校正过程无需其他额外参数，具有一定的应用价值。     

拉曼光谱仪结合GABP神经网络测定石脑油馏程

介绍了拉曼光谱仪的特点及结构组成.在现有仪器研制的基础上,收集了一定数量的石脑油样品采用拉曼光谱技术和经RNCGA(实数编码遗传算法)优化的BP神经网络建立了快速、准确测定石脑油馏程的分析仿真模型,并对预测集样品的分馏点馏程逐个进行测算,之后又对样品预测值与样品真实值的相关性进行了分析.实验结果表明,该模型与传统馏程检测方法相比具有分析速度快,准确性高等特点,适用于对石脑油样品馏程进行预测.