利用多数据处理方法提高LIBS谱信号质量

基于分段光谱特征值提取法和小波变换算法等多个数据预处理方法,分别针对分段基线差异及光谱噪声等严重影响激光诱导击穿光谱(LIBS)信号质量的主要影响因素,开展光谱信号预处理研究.基于实验室LIBS实验装置,通过实验验证,基于多通道光谱仪不同波段光谱特征值提取,提出了一种简单易行的多组数据中特征值点连接的方法,有效地提高了LIBS光谱信号的基线平直度,并得出以小波变换算法进行LIBS谱线信号去噪的最佳算法参数.在上述工作的基础上,使用基于误差反向传播的人工神经网络方法,实现了纯铜和不锈钢等物质种类的有效识别,研究结果表明,综合利用多数据处理方法进行LIBS技术中光谱信号处理可以有效提高谱线分析和识别的质量.     

应用小波变换实现光谱的噪声去除和基线校正

为消除实测光谱信号中的噪声和基线干扰,给出了一种基于小波变换实现两者同时去除及其参数选择的新方法。该方法通过对光谱信号在小波域内的低频段小波系数置零来实现基线校正,通过对较高频段小波系数阈值处理来实现噪声去除;并利用纯光谱和常见基线、噪声的仿真信号,通过兼顾重构信号整体逼近和特征峰处局部逼近的评估系数η来实现小波基、分解层数、阈值估计方式等参数的选取。仿真实验表明,仿真信号采用sym5、db5或db9等小波基进行5次分解,然后低频成分置0及所有高频成分利用单层Heursure阈值估计算法进行硬阈值处理较为合适。进一步的实验表明,该方法对实测光谱中噪声和基线的消除是行之有效的。     

基于数据预处理的板蓝根注射液指纹图谱模式识别

中药色谱指纹图谱具有成分复杂、图谱基线和成分保留时间易受外界因素干扰等特点.本文对获得的色谱指纹图谱进行基线校正和色谱峰保留时间校正的数据预处理,不需色谱峰的积分,直接用各色谱信号的全谱数据评价相似度、主成分投影分析和谱系聚类分析,将各厂家的注射液样本正确分类并检出其中的异常样本,为处理和评价中药色谱指纹图谱数据,提供客观、便捷的方法.     

新精神活性物质拉曼谱图强荧光背景去除方法研究

针对新精神活性物质拉曼谱图信号其普遍存在的强荧光背景问题,充分挖掘原始信号的统计特性和荧光背景变化趋势,通过线性回归分析科学引进"广义信噪比",提出了一种新的有效去除强荧光背景的基线校正方法。该方法利用线性回归对拉曼谱图原始信号曲线漂移变化进行刻画,根据广义信噪比归一化阈值判断提取信号中的基线点,再通过相邻基线点线性连接从而得到最终的基线。经理论分析和仿真实验结果证明该算法是一种灵活实用、快速简易的高效算法。     

一种改进的小波基线校正方法的研究

通过对小波变换基线校正中最佳分解尺度方法的研究,提出了一种新的基于小波变换的最佳分解尺度确定方法,不但有效地提高了基线校正效果,而且具有简单、快速的优点.将该方法应用于血糖光谱数据预处理中进行基线校正,取得了较好的效果.通过人体口服葡萄糖耐量试验(OGTT)得到人体无创检测近红外光谱和对应血糖浓度值,然后采用该方法对上述光谱进行基线校正并建立多元回归模型,采用交互验证的方式对模型及基线校正的效果进行了评价.实验结果表明,血糖浓度预测值和参考值间的相关系数为0.75,预测均方根误差(RMSEP)为1.36 mmol/L,与原始光谱预测结果和其他小波分解尺度下的预测结果相比,RMSEP降低了将近39%,相关系数提高了0.64,预测精度得到较大幅度提高.     

用于综合孔径成像的冗余基线校正方法

在综合孔径成像系统中,环境或载体平台振动等因素会引起综合孔径阵列中各子孔径相位误差,从而引起图像质量变差,相位误差的实时校正对于提高综合孔径系统成像质量有重要作用。冗余基线校正的方法可以实现综合孔径阵列相位误差自校正。这种方法在实际应用中不需要对目标建立模型就可以校正综合孔径系统的相位误差,并且可以应用于多种波段的综合孔径成像系统中,在空间探测和对地观测中具有广泛的应用前景。     

近断层强震记录基线校正的改进方法

基于Iwan两段式校正方法的原理,引入参数“时移斜率比k i”和“校正后位移的最大平坦度f”来确定强震段偏移开始时间t 1和结束段偏移的开始时间t 2,引入参数“均方根偏差RMSD”来选择位移末尾部分拟合函数的次数,提出了近断层强震记录基线校正的改进方法。应用该方法对芦山地震和汶川地震共8个近断层台站的强震记录进行基线校正处理获取了永久位移。结果表明,获得的永久位移与强震台站附近的GPS台站观测的同震位移吻合较好,永久位移与GPS观测结果的比在0.57~1.72,均值为0.99。在一定程度上减少了主观经验对于基线校正结果带来的不确定性。同时对比分析了7种基线校正方法对峰值地面运动参数和永久位移的影响,PGA和PGV受不同基线校正方法的影响很小,但是不同的基线校正方法对PGD和永久位移的影响非常大。     

环境大气VOCs色谱峰数据处理方法的设计与实现

针对大气挥发性有机化合物(Volatile organic compounds, VOCs)色谱谱图基线漂移严重、 色谱峰峰形复杂的特点,设计了一种色谱数据处理方法。采用移动平均法和小波变换法对高 频噪声和基线漂移进行处理,保证了谱峰解析的准确性。采用一、二阶导数结合法对色谱峰 进行识别,高斯曲线拟合法进行峰面积计算,提高了峰面积计算精度。实验结果表明,该算法 运行速度快,噪声去除和基线校正效果明显,能够准确识别重叠峰、肩峰等不规则峰形,峰面积 计算精度高,满足环境大气VOCs色谱数据处理的要求。     

以向量夹角为判据的拉曼光谱基线校正

以采样动态流质样品阿司匹林反应液的拉曼光谱作为研究对象,向量夹角作为判据选择SavitzkyGo1ay平滑窗口宽度,对拉曼光谱进行分区间线性拟合基线校正。校正后的拉曼光谱与原始光谱的相关系数为0.9377,结果优于多项式拟合基线校正和db9小波滤波。     

大豆品质近红外光谱分析仪测量数据处理

利用自行设计的CCD近红外光谱仪器、采用光纤探头测得的大豆样品漫反射近红外光谱数据中含有各种噪声。经过分析,该光谱数据的噪声包括随波长变化的随机变量,引起光谱基线平移的随机常量,以及由于装样不同、样品散射系数变化而引起的光谱基线旋转。对于随机变量噪声,通过用背景、白板、样品各组重复采集、递归平均再计算光谱数据的方法减小,同时可节省存储空间,减小三组数据的重迭区域,增加光谱数据的有效范围。分别采用了局部平均阈值法、Savitzky-Golay卷积平滑、小波消噪等三种方法进一步消除随机变量噪声,结果表明:卷积平滑、小波消噪消除原始光谱数据噪声的效果较好。利用高阶小波分解变换获得光谱基线数据,将其从光谱数据中扣除,从而实现了光谱的基线校正。