基于环境温度的红外焦平面阵列非均匀性校正

分析了环境变化对红外焦平面阵列信号输出的影响,提出了一种基于环境温度和目标温度的非均匀性校正算法.利用UL01011凝视型红外探测器进行信号采集,根据最小二乘原理建立了焦平面探测单元的指数响应模型.最后,利用该模型进行非均匀性校正.实验表明,算法能在较宽的环境温度范围,准确预测焦平面探测单元的响应,有效提高了非均匀性校正的精度.     

LSSVM在酒类近红外光谱检测中的应用

介绍了最小二乘支持向量机及光谱检测的基本理论,利用最小二乘支持向量机建立了光谱校正模型,对各种白酒进行了实验模拟,测量其酒精度的数值。得到的结果显示最小二乘支持向量机算法比其它算法,如主成份分析、偏最小二乘法等方法的精度更高。     

一种抗冲击噪声的对数总体最小二乘自适应滤波算法

在未知系统输入信号和输出信号均含有噪声的环境中,传统的自适应滤波算法,如最小均方(LMS)算法,会产生有偏估计.总体最小二乘(TLS)算法能够同时最小化输入信号与输出信号的噪声干扰,是解决此类问题的重要方法.然而,在许多实际应用中,干扰噪声可能具有冲击特性,这使得传统基于2阶统计量的自适应滤波算法,包括总体最小二乘算法性能严重恶化,以至于不能正常工作.为了解决这个问题,该文在总体最小二乘法的基础上,利用对数函数对其改进,提出了一种能够抗冲击干扰的对数总体最小二乘(L-TLS)算法.最后,通过计算机仿真实验验证了该新算法的有效性.     

一种抗冲击噪声的对数总体最小二乘自适应滤波算法

在未知系统输入信号和输出信号均含有噪声的环境中,传统的自适应滤波算法,如最小均方(LMS)算法,会产生有偏估计。总体最小二乘(TLS)算法能够同时最小化输入信号与输出信号的噪声干扰,是解决此类问题的重要方法。然而,在许多实际应用中,干扰噪声可能具有冲击特性,这使得传统基于2阶统计量的自适应滤波算法,包括总体最小二乘算法性能严重恶化,以至于不能正常工作。为了解决这个问题,该文在总体最小二乘法的基础上,利用对数函数对其改进,提出了一种能够抗冲击干扰的对数总体最小二乘(L-TLS)算法。最后,通过计算机仿真实验验证了该新算法的有效性。     

血糖浓度无创监测的建模与预测

将近红外漫反射光谱技术应用到血糖无创监测中,实验使用傅里叶近红外光谱仪及其光纤附件采集志愿者指尖的近红外漫反射光谱。并对光谱进行平滑,基线校正和一次求导预处理,采用偏最小二乘法建立校正模型。采集漫反射光谱的同时抽适量的血样在分光计上标定血糖的实际值,并对校正模型计算值和实际标定值进行比较,结果表明个体建模的相关性很好,相关系数达到0.891以上,均方差小于0.122。     

基于支持向量回归的光声光谱信号温度和湿度校正方法北大核心CSCD

非共振光声光谱技术可用于在线检测变压器油中溶解气体,保障变压器安全运行。然而在室外环境下,背景信号易受到环境温度、湿度的影响,必须对这些因素进行校正,以提高仪器在线检测的稳定性和可靠性。背景信号的温度和湿度校正因子一般通过实验室测量得到,但测量过程中由于外部环境干扰,采集样本会出现较大波动,因此需要具有一定鲁棒性的回归算法计算校正因子。研究了基于支持向量回归的背景信号的温度和湿度校正方法,选择乙炔作为研究对象,在实验室内利用湿度发生器产生不同浓度水汽,同时利用温度传感器测量光声池温度,回归乙炔背景信号校正因子,并采用体积分数分别为0、5×10^(−6)和2×10^(−5)的乙炔和空气混合气体进行了验证。研究结果表明,对于体积分数为5×10^(−6)和2×10^(−5)的乙炔混合气体,所提方法和最小二乘法校正结果趋势相同,但最小二乘法校正信号存在趋势性偏离,而所提方法对背景信号校正具有更好的重复性和稳定性,优于最小二乘法。     

傅里叶变换红外吸收光谱的温度修正方法研究

利用HITRAN数据库中常温下的线强参数修正到了测量温度,利用算法得到合成校准光谱。将合成校准光谱和实验得到的光谱进行非线性最小二乘拟合,从而得到不同温度下的标准CH4浓度。这种反演算法在常温下具有很高的精度,但随着温度的升高,浓度反演的误差逐渐增大。因此,有必要对高温气体反演进行温度修正,利用分区间给出温度修正系数的方法,结合HITRAN数据库,得到了较好的合成校准光谱。     

基于拉曼光谱全谱数据的无损快速胆维丁含量定量检测方法

提出了利用拉曼光谱全谱数据结合偏最小二乘法实现胆维丁含量快速无损定量检测方法。 采用实验室自主研发的便携式拉曼光谱仪采集了39组不同含量胆维丁样品的拉 曼光谱,26组作为训练集建立偏最小二乘预测模型,13组作为测试集验证模型。测试集预测的 含量和实际含量的线性相关系数为0.999。研 究结果表明拉曼光谱全谱分析结合偏最小二乘法可以用于胆维丁含量的快速定量检测。     

用近红外光谱预测土壤碳含量的研究

以田间行走式设备获取的近红外光谱数据为基础,利用最小二乘回归法(PLSR)建立了应用近红外光谱数据预测土壤碳含量的校正模型,与利用原始光谱数据建立的模型相比,应用经比值或归一化差值处理的光谱数据建立的校正模型可以提高预测精度.精度提高的原因可能是光谱数据经过波段算术组合处理后,能降低模型建立过程中产生过配的风险,使模型能包括更多的成分和信息.研究结果表明,利用偏最小二乘回归法,可以有效地建立田间近红外光谱与土壤碳含量之间的校正模型;同时,应用比值或归一化差值这些波段算术组合方法来处理近红外光谱数据,可以进一步提高模型的预测精度.因此,应用行走式设备获取的近红外光谱数据来快速测定田间土壤中碳的含量是可行的.     

基于联合区间偏最小二乘判别分析的猪肉近红外光谱定性建模分析

为解决偏最小二乘判别分析(PLSDA)建模时光谱区域中的噪声及冗余信息干扰问题,提出一种基于联合区间偏最小二乘判别分析(Si PLSDA)算法,并将该算法应用于猪肉近红外光谱的定性建模分析。Si PLSDA利用联合区间偏最小二乘回归(Si PLS)进行光谱特征区域筛选,在筛选出来的光谱区域内建立数据的定性预测模型。采用Antaris II快速傅里叶变换近红外光谱分析仪获取波数范围为10000~4000 cm-1的猪肉样本近红外光谱,采用标准正态变量变换(SNV)进行近红外光谱的预处理,用Si PLSDA建立猪肉近红外光谱的定性模型。实验结果表明,Si PLSDA建立的预测模型对猪肉储藏时间的识别率达到93.94%,高于基于全光谱区域建立的PLSDA预测模型的识别率。     

傅里叶变换红外成像光谱仪实时光谱复原FPGA芯片系统研究

针对傅里叶变换红外成像光谱仪实时数据处理技术的要求,研究了一种基于FPGA的集干涉图非均匀性校正、光谱复原、光谱辐射定标于一体的傅里叶变换红外成像光谱仪实时光谱复原芯片系统。该系统对输入信号做了标准化设计,以流水线方式输出目标的复原光谱信息,可嵌入到各种类型的红外/可见光傅里叶变换成像光谱仪的实时数据处理系统中,具有体积小、运算速度快、稳定可靠及易于升级等优点,为基于光谱特征的目标实时识别奠定了良好的技术基础。     

逐线积分气体吸收模型及其在FTIR气体检测中的应用

介绍了一种精确的逐线积分痕量气体吸收模型,该模型适用于中红外波段大气环境中痕量气体和污染气体检测的理论研究和工程应用。该模型利用HITRAN光谱数据库,考虑了展宽、线翼截断、温度修正及光谱分辨率变化等情况,可以有效地模拟大气环境中多种气体的红外吸收特征。文中详细描述了模型的算法细节,并给出了模型计算的结果与傅里叶变换光谱仪(FTIR)实测数据的对比,还举例介绍了吸收模型在FTIR气体探测技术中的实际应用,并使用该模型对测量的红外傅里叶变换光谱进行了定量分析,模拟了计算校准谱,并与实测光谱进行了非线性最小二乘拟合,实现了在无需测量校准气体的情况下同时对多种气体进行浓度的反演。     

高温气体浓度光谱分析中的温度修正方法

随着国内经济的高速发展,环境空气质量日益恶化,气体排放源监测成为环境科学领域中的一项重要研究工作。文中提出并实现了高温参考谱模型法和标气测定法,对合成校准光谱进行了温度修正,从而提高基于数值计算的非线性最小二乘算法在高温气体浓度反演时的精度。从实验测得的透过率光谱中反演了不同温度下标准气体CO的浓度。结果表明:相对于未采取温度修正措施的校准谱获得的浓度反演结果,精度有较大提高。文中的研究结果对于研究高温气体光谱特征、不断完善定量分析算法、准确监测非常温下气体排放浓度、红外制导等具有重要意义。     

单边干涉图相位校正技术与关键问题

基于傅里叶变换红外光谱仪干涉图的单边过零采样和非对称性,对Forman卷积法干涉图相位校正方法进行分析和改进。针对Forman卷积法相位校正过程中需卷积运算,硬件实现难的问题,应用三个快速傅里叶变换(FFT)运算实现线性卷积,节省运算时间。并通过仿真分析了小双边数据量、切趾函数、多次相位校正等对干涉图相位校正效果的影响。在以500K的红外黑体为辐射源,获取红外光谱范围的大气吸收谱实验中,通过HgCdTe点探测器获取单边过零干涉图,采用改进的Forman法对干涉图进行相位校正和光谱重建,经标定、归一化后的复原光谱,光谱分辨率为4cm-1,波长误差比较小,有比较高的准确度。     

基于红外通信的温度采集系统设计

温度检测在科学研究和社会生活中极为重要。随着科学技术的不断发展,温度检测需求也日趋增加。为了解决生物及化学实验中密闭、高温、高压、粉尘等特殊环境下不宜直接进行温度检测或者只能采取有线形式进行温度检测的问题,设计了一种基于红外通信的温度采集系统。该系统将DS18B20传感器作为温度传感器,用51单片机采集温度后从串口输出,再通过调制38 kHz载波形成红外信号;接收端采用VS1838B一体化红外接收头接收温度信号,最后由LCD1602器件显示温度信息。测试结果表明,本文系统能够实现无接触式环境温度检测,满足实验要求。     

红外成像系统响应光谱非均匀性的理论分析

基于黑体标定的非均匀性校正方法在凝视红外成像系统中被广泛应用,但在面对天空背景成像或者高速飞行器上透过高温光学窗口观察常温目标两种情况下,出现了黑体标定不适用的现象。为此通过分析红外成像系统的响应特性,提出了响应光谱非均匀性的概念,指出了黑体标定法具有场景光谱分布依赖的特征。同时,分析了响应光谱非均匀性产生的原理,包括内外两方面原因。内在因素是红外探测器不同像元的量子效率随光谱变化存在差异,外在因素是应用场景的辐射光谱分布与黑体相差较大。在此基础上,给出了解决响应光谱非均匀性的建议。     

基于FPGA的傅里叶变换光谱仪光谱复原技术

为了实时获取化学战剂、大气污染物等待测物的光谱信息,设计了一种基于现场可编程门阵列实现单边干涉图光谱复原的高速数据处理系统。该系统采用将去直流、切趾,快速傅里叶变换、相位校正等光谱复原处理集成在一块现场可编程门阵列芯片内实现的方法,具有集成度高、速度快、成本低等优点。在ISE10.1开发平台上设计了数据处理系统硬件电路,通过WQF-520型傅里叶变换红外光谱仪采集干涉数据传给现场可编程门阵列进行处理,实验结果与MATLAB仿真结果比较,相对误差在1.2%以内。结果表明,该系统可正确复原光谱,适用于时间调制和空间调制的干涉式光谱仪系统。     

基于FPGA红外成像光谱数据处理系统研究

目标实时探测是红外成像光谱系统的重要研究方向之一。为了同时保障系统数据处理速度与光谱复现精度, 研究了一种高速光谱反演系统。该系统由现场可编程门阵列(FPGA)芯片实现, 对干涉条纹图像进行非均匀性校正、加窗切趾, 从而抑制干涉条纹数据中的直流噪声及杂散噪声; 再经快速傅里叶变换、相位校正、光谱标定最终获得光谱分布。结果表明, 本算法对杂散噪声具有很好的抑制效果, 非均匀性系数由11.23%降低至1.05%;对光谱的反演实验中本系统获得的光谱分布形态与MATLAB结果基本一致, 且在光谱细节部分的准确度更好一些; 系统采用流水线工作方式缩短了数据处理周期, 并且基于FPGA芯片的开发模块具有更强的兼容性。该系统具有处理速度快、体积小、稳定性高、兼容性强等优点, 在红外目标实时探测领域具有很好的应用前景。     

一种用于预测蚕丝含量占比的近红外光谱分析方法

针对近红外光谱分析技术中未充分利用预测模型光谱数据的问题,提出了一种可充分利用光谱数据和有效预测蚕丝含量占比的新方法。以5种类型共145个样本的蚕丝含量占比以及相应的所有蛋白质基光谱数据为研究对象,将这些样本分别划分为校正集和验证集,并采用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)方法和提出的偏最小二乘回归多模型(multi--model Partial Least Squares Regression,multi--PLSR)方法建立了预测模型。然后对比和观察了两种方法的预测效果。以类型2的蚕丝样本为例,选用13个主成分并对比两种模型后发现,multi--PLSR模型的相关系数由0.594增至0.9784,平均相对误差由0.4866降至0.1384。实验结果表明,新方法充分利用了光谱数据中的信息,提高了蚕丝含量占比预测模型的精度,为建立近红外光谱预测模型提供了一种新思路。     

基于红外热像波段拓展的多光谱成像研究

红外目标多光谱图像为目标红外辐射特性的研究提供了有效的手段,在目标材质识别、伪装目标辨识和复杂背景抑制等目标探测技术领域有着极为重要的应用。以黑体辐射理论为基础,提出了一种基于波段拓展的红外多光谱成像的方法。首先,利用中波红外热像仪（3～5 μm）采集红外图像,通过目标表面的真实红外辐射反推出热图像中不同像素点的温度值,然后利用普朗克公式可以获得不同像素点在预拓展波段处的辐射出射度数值,最后根据这些数值进行红外多光谱成像。