基于PCR和PLS的蔗糖浓度透反射测量方法研究

利用近红外透反射光谱技术,研究短波近红外光谱(780~1100nm)无损检测蔗糖溶液的可行性,并通过主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)方法建立了蔗糖溶液的近红外定量分析模型。采用Savitzky-Golay卷积平滑(5点)和多元散射校正(MSC)进行预处理,并且对预处理后的数据进行建模分析。PCR定量分析的结果:主成分数PC=7,交互验证相关系数RCV=0.957335,交互验证的校正标准偏差RMSECV=0.015859;PLS定量分析结果:主成分数PC=4,交互验证相关系数RCV=0.975789,交互验证的校正标准偏差RMSECV=0.012251。分别用PCR和PLS的校正模型对预测集样本进行预测,两种模型的预测标准偏差RMSEP分别为0.0127,0.0118。二者均对高浓度蔗糖溶液的预测结果比较理想,而且在PLS模型下,77%以上的样本相对误差在10%以下,较PCR模型的高。综合结果,PLS所建立的模型简单,而且精度很高,所以,基于短波近红外光谱的蔗糖浓度的快速无损检测是可行的。     

紫外可见光谱检测水体COD算法研究

应用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对宜昌市环境监测站水体有机物指标化学含氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速检测,对采集的94份水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)、一阶导数(first-derivative,1-Der)以及二阶导数(second-derivative,2-Der)对光谱进行预处理,并结合偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)对水样建立COD回归预测模型,并利用该回归预测模型预测水样COD浓度。实验结果表明采用SG平滑预处理后结合连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)选取全波段光谱中的特征波长得到的PLS模型预测精度最高,相关系数r=0.91882,预测均方根误差RMSEP=2.8156mg/L-1。进一步研究发现,使用SG平滑预处理得到的岭回归(Ridge Regression)模型精度(r=0.92,RMSEP=2.765 mg/L-1)高于PLS模型,且模型仅仅选取了4个特征波长变量,占238个全波段光谱变量的1.38%。说明针对该水样样本,利用平滑光谱预处理后,再建立岭回归模型,能节约时间和降低算法复杂度,能够快速准确地进行水样COD浓度预测,为进一步实现水样的COD浓度快速检测奠定了基础。     

紫外可见光谱检测水体COD算法研究

应用紫外可见(ultraviolet/visible,UV/Vis)光谱技术对宜昌市环境监测站水体有机物指标化学含氧量(chemical oxygen demand,COD)进行快速检测,对采集的94份水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)、一阶导数(first-derivative,1-Der)以及二阶导数(second-derivative,2-Der)对光谱进行预处理,并结合偏最小二乘回归(PartialLeast Squares Regression,PLSR)对水样建立COD回归预测模型,并利用该回归预测模型预测水样COD浓度。实验结果表明采用SG平滑预处理后结合连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)选取全波段光谱中的特征波长得到的PLS模型预测精度最高,相关系数r=0.91882,预测均方根误差RMSEP=2.8156mg/L-1。进一步研究发现,使用SG平滑预处理得到的岭回归(Ridge Regression)模型精度(r=0.92,RMSEP=2.765 mg/L-1)高于PLS模型,且模型仅仅选取了4个特征波长变量,占238个全波段光谱变量的1.38%。说明利用平滑光谱预处理后,再建立岭回归模型,能节约时间和降低算法复杂度,能够快速准确地进行该水样样本COD浓度预测,为进一步实现水样的COD浓度快速检测奠定了基础。     

基于siPLS的强化生物除磷污泥胞内糖原近红外分析

为了快速、准确地测定强化生物除磷(EBPR)过程中污泥胞内糖原的含量,采用4种预处理方法分别对污泥近红外光谱进行预处理,并结合联合区间偏最小二乘(si PLS)进行变量优选,建立光谱吸光度数据与糖原含量的定量分析模型。结果表明,将一阶S-G(Savitzky-Golay)平滑处理后的光谱等分为20个子区间,联合子区间[10 13 16 19]建立的si PLS模型预测效果最优,预测集的均方根误差(RMSEP)和相关系数(rp)分别达到0.0048、0.9105,且该模型的交互验证和外部验证相对分析误差(RPD)均大于3.0。一阶平滑处理后的光谱si PLS模型预测精度高、建模变量少,可实现糖原含量的快速测定。     

可见/近红外光谱的南丰蜜桔可溶性固形物含量定量分析

基于可见/近红外漫反射光谱定量分析技术对南丰蜜桔的可溶性固形物含量进行实验研究.采用偏最小二乘法对南丰蜜桔完整果和果肉的可见/近红外光谱进行了分析,并且比较和讨论了不同光谱预处理的建模结果.实验结果表明:在波长范围350～1800nm,一阶微分光谱所建模型效果最佳.其中完整果所建校正模型的预测相关系数为0.825和预测均方根偏差为0.899;果肉所建校正模型的预测相关系数为0.893,预测均方根偏差为0.749.     

LIBS检测污染马铃薯中的Pb及偏最小二乘定量分析模型

为了提高农产品中重金属的光学快速检测的精度, 运用偏最小二乘(PLS)法结合激光诱导击穿光谱(LIBS) 对马铃薯中的Pb含量进行了定量分析,探讨了数据预处理方法对模型精度的影响。针对 96个污染马铃薯样 品的LIBS数据,分别进行3点到17点平滑处理,然后将平滑后的数据分别进行标准正态 变量变换(SNV)、 多元散射校正(MSC)、均值中心化(MC)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)求导去噪预处理。采 用湿法消解结合原子吸收分光光度 计(AAS)获取样品中Pb元素的真实浓度,选择包含Pb特征谱线的401~417nm波段进行PLS建模,对比分 析模型的相关系数r、交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误 差(RMSEP)。结果表明,采用13点平滑、 均值中心化预处理的PLS模型的校准质量和预测效果最好,模型的r、RMSECV和RMSEP分别达到了0.9963、16.4 和11.5,说明选择合适的数据预处理方法能有效提高LI BS检测果蔬产品定量模型的质量。     

基于iPLS原理最优化信息区间的桃糖度组合权重PLS模型研究

采用反向区间偏最小二乘法和组合区间偏最小二乘法优化桃糖度可见/近红外光谱的信息区间组合,在选择的信息区间的基础上建立了一种线性组合权重PLS模型.对近红外光谱进行二阶导数处理、卷积平滑校正后,发现在区间分割数为15时筛选结果最优,BiPLS所选择的信息区间为742~770nm和 862~920nm,SiPLS所选择的信息区间为742~770nm、832~860nm和892~920nm.直接组合信息区间BiPLS和SiPLS模型的RMSEP值分别为0.386和0.308,线性组合权重PLS模型的RMSEP值分别为0.351和0.364.结果说明在近红外定量分析中线性组合权重模型的建立克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题.     

基于近红外高光谱成像技术的长枣含水量无损检测

利用近红外(NIR)高光谱(900～1700nm)成像技术对灵武长枣含水 量的无损检测进行了研究。通过900～1700nm 高 光谱成像系统采集了128个长枣图像,对原始光谱与Savitzky-Golay 平滑处理后的光谱反 射率R曲线、吸收率A曲线和Kubelka-Munk函数(KM )等曲线的偏最小二乘回归(PLSR)模型进行对比分析;采 用PLSR的加权β系数分别提取不同光谱参数下的特征波长,建立R-PLSR、A-PLSR和KM-PLSR的长 枣 含水量预测模型。结果表明,采用原始光谱建立的PLSR模型优于Savitzky-Golay平滑的PLS R模 型;原始光谱的特征波长建立的PLSR模型优于全波段的PLSR模型,特征波长建立的KM-PLSR模型优于R- PLSR、A-PLSR模型,决定系数(R²)和预测均 方根误差(RMSEP)分别为0.793、1.828。这表明,NIR 高光谱成像技 术提取特征波长进行长枣水分检测是可行的,同时也为今后长枣品质在线检测提供了理论依 据。     

基于高光谱成像技术的小黄瓜水分无损检测

利用近红外高光谱成像技术对小黄瓜的水分进行无损检测研究。采用多元散射校正和 Savitzky-Golay 卷积平滑对900~1700 nm波段范围内的原始光谱进行预处理,选取最优的预处理方法;运用偏最小二乘回归系数选择特征波长,建立全波段和特征波长下的偏最小二乘水分预测模型。结果表明,经过Savitzky-Golay卷积平滑处理后的光谱建模效果最好,且利用特征波长建立的小黄瓜水分校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.86,0.90 和0.111,0.156,优于全波段建立的模型。研究表明,采用高光谱成像技术对小黄瓜水分的无损检测是可行的。     

基于iPLS原理最优化信息区间的桃糖度组合权重PLS模型研究

采用反向区间偏最小二乘法和组合区间偏最小二乘法优化桃糖度可见/近红外光谱的信息区间组合,在选择的信息区间基础上提出了建立一种线性组合权重PLS模型的方法。对近红外光谱进行二阶导数处理、卷积平滑校正后,在区间分割数为15时筛选结果最优,BiPLS所选择的信息区间为742~770nm和 862~920nm,SiPLS所选择的信息区间为742~770nm、832~860nm和892~920nm;直接组合信息区间BiPLS和SiPLS模型的RMSEP值分别为0.386和0.308;线性组合权重PLS模型的RMSEP值分别为0.351和0.364。结果说明在近红外定量分析中,建立线性组合权重模型具有克服复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题。     

光纤光谱结合模式识别无损检测苹果表面疤痕

为了实现基于光纤光谱技术结合模式识别无损检测苹果表面疤痕, 利用光纤光谱采集系统采集了完好无损和表面有疤痕苹果的光谱数据, 采用标准正态变换(SNV)和1阶导数对原始光谱数据进行预处理; 利用主成分分析方法对预处理后的光谱数据进行降维, 以提取能反映苹果表面疤痕的特征光谱; 利用k最近邻(KNN)模式识别方法和偏最小二乘判别分析方法, 建立了苹果表面疤痕的识别模型。结果表明, 采用主成分分析法选择了累计贡献率超过99%的前8个主成分作为样本集特征光谱数据, 很好地实现了光谱数据的降维; 利用1阶导数+KNN识别模型对校正集以及SNV+KNN识别模型对预测集中正常果和疤痕果的正确率识别均高达96.0%。验证了基于光纤光谱技术结合模式识别方法无损检测苹果表面疤痕的可行性。     

精确确定半导体材料临界点的能量值

分析表明波长调制反射谱的实质,是介电函数对能量的一级微商。导出了弱电场调制反射谱与介电函数对能量的三级微商成正比,将ＭＯＣＶＤ方法生长的ＧａＩｎＰ以及掺Ｓｉ和掺Ｚｎ三个样品,用椭偏光谱法测量得到可见光区的介电函数谱,并求其一级和三级微商谱。将用于分析电反射谱的三点法推广用于分析介电函数的一级和三级微商谱,得到波长调制和弱电场调制反射谱的实验结果,并与介电函数谱的结果加以比较,使灵敏度和分辨率有很大提高     

不同产地小美牛肝菌的红外光谱聚类分析研究

同一种蕈菌子实体,由于外观形貌相似,凭传统外观形貌特征难以鉴别产地来源.用傅里叶变换红外光谱技术结合系统聚类分析了5个不同产地的63个野生小美牛肝菌子实体样本.结果表明,原始红外光谱在4000～400 cm-1总体特征相似,主要是由蛋白质、多糖等吸收谱峰组成,在1800～1000 cm-1范围不同产地样本的原始光谱存在微小的差异.对光谱进行一阶导数和二阶导数处理,用导数光谱进行系统聚类分析(HCA),结果显示,一阶导数光谱在1800～1000 cm-1范围按不同产地样本聚类效果较好,63个样本按5个不同产地很好地聚类,分类正确率达到了90.5%.结果提示傅里叶变换红外光谱结合系统聚类分析可以快速、方便地对不同产地野生蕈菌进行鉴别分类.     

用椭圆偏振光谱精确确定半导体材料临界点的位置

分析了波长调制反射谱，实际是介电函数对能量的一级微商。导出了弱电场调制反射谱与介电函数对能量的三级微商成正比，将ＭＯＣＶＤ方法生长的ＧａＩｎＰ以及掺Ｓｉ和掺Ｚｎ三个样品，用椭偏光谱法测量得以可见光区的介电函数谱，求其一级和三级微商谱，将用于分析电反射谱的三点法推广用于分析介电函数的一级和三级微商谱，得到波长调制和弱电场调制反射谱的实验结果，并与介电函数谱的结果加以比较，使灵敏度和分辨率有很大提高。     

Segmentation of range image based on Kohonen neural network

This paper presents an unsupervised range image segmentation based on Kohonen neural network. At first, the derivative and partial derivative of each point are calculated and the normal in each points is gotten. With the character vectors including normal and range value, self-organization map is introduced to cluster. The normal analysis is used to eliminate over-segmentation and the last result is gotten. This method avoid selecting original seeds and uses fewer samples, moreover computes rapidly. The experiment shows the better performance.     

基于Kohonen神经网络的深度图像分割方法

提出一种基于Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络无监督的深度图像分割方法。首先计算了深度图像各点的导数,进而得到各点的法向,以法向和深度值作为每一点的特征矢量,引入自组织神经网络进行初始的聚类;为消除初始聚类产生的过分割现象,采取相邻表面片法向分析的方法进行再分割,得到最终的分割结果。本方法避免了通常的区域分割方法初始种子不易选取的弱点,聚类所用样本少,速度快。实验结果表现了算法良好的性能。     

高斯拟合法研究肝病变白鼠血清荧光光谱

本文以 488 .0nm激发光激发CCl4 诱发白鼠肝病变过程中白鼠血清的自体荧光光谱 ,在对荧光光谱作了二阶导数分析基础上 ,根据其二阶导数光谱中出现的极小值的数量和位置进行多峰高斯拟合 ,使用特定高斯曲线峰值的比为参量对数据进行分析。发现 ,能够将健康与病变血清很好的区分开。表明对荧光光谱进行非线性拟合对于分析血清荧光光谱的精细结构可能是种有效的方法     

导数荧光法研究异丙醇-水配合物的团簇性质

实验获得了异丙醇-水配合物的激发光谱和发射光谱,分析了其荧光发射机理,并用波长为220和232 nm的紫外光激发不同体积百分比的配合溶液得到了荧光光谱,在FFT低通滤波和平滑处理基础上运用导数荧光分析法对其进行优化,进而研究了异丙醇-水配合物的分子团簇性质。结果表明,配合物中异丙醇分子与水分子在H键作用下,以不同方式结合可以形成7种能发荧光的团簇分子,其发射荧光的中心波长分别为277、284、293、309、328、345和362 nm,并根据相对峰位强度得到了各团簇分子数量随溶液浓度变化的规律。     

基于特征波段-Fisher-K近邻的木器漆拉曼光谱的快速无损鉴别

为了实现木器漆的快速无损检测以及精确识别与分类,采集并获取了晨阳等3种品牌木器漆样本的拉曼光谱,并考察了基线校正、Savitzky-Golay九点平滑法、一阶导数和二阶导数等不同预处理方法的处理效果,建立了特征波段比值、Fisher判别、K近邻(KNN)模型。结果表明:特征波段比值法能以1358cm-1/1239cm-1表征3种木器漆的特征;基于Fisher判别的基线校正、平滑和二阶导数处理的拉曼光谱模型的分类准确率最高,能实现100%区分;在相同的预处理下,KNN判别模型的准确率仅为88.5%。基于二阶导数的拉曼光谱结合特征波段-FisherKNN法能为不同品牌木器漆的准确检测提供一种新的快速无损分析手段,具有普适性和一定的借鉴意义。     

Signal reconstruction from two close fractional Fourier power spectra

Based on the definition of the instantaneous frequency (signal phase derivative) as a local moment of the Wigner distribution, we derive the relationship between the instantaneous frequency and the derivative of the squared modulus of the fractional Fourier transform (fractional Fourier transform power spectrum) with respect to the angle parameter. We show that the angular derivative of the fractional power spectrum can be found from the knowledge of two close fractional power spectra. It permits us to find the instantaneous frequency and to solve the phase retrieval problem up to a constant phase term, if only two close fractional power spectra are known. The proposed technique is noniterative and noninterferometric. The efficiency of the method is demonstrated on several examples including monocomponent, multicomponent, and noisy signals. It is shown that the proposed method works well for signal-to-noise ratios (SNRs) higher than about 3 dB. The appropriate angular difference of the fractional power spectra used for phase retrieval depends on the complexity of the signal and can usually reach several degrees. Other applications of the angular derivative of the fractional power spectra for signal analysis are discussed. The proposed technique can be applied for phase retrieval in optics, where only the fractional power spectra associated with intensity distributions can be easily measured.