动态光谱法对提高近红外无创血液成份检测精度的理论分析

近红外光谱无创血液成分检测因测量方法具有优越性,已经成为生物医学领域的研究热点之一.但除血氧以外,目前还没有进入临床应用的报道,其原因在于个体差异和测量条件对检测精度的影响.研究了一种不同于传统的新检测方法-动态光谱法可使测量精度提高.先从检测原理出发,研究了传统的近红外无创血液成分测量过程中产生误差、造成测量精度较低的因素;再分析了动态光谱法对这些因素的抑制或克服.从理论上得到了动态光谱法可以大大提高血液成分无创检测精度的结论,为基于光谱法的无创血液成分检测的临床应用提供了条件.     

液态纯牛奶可见／近红外漫反射光谱PLS鉴别

利用可见／近红外光谱技术研究了一种液态纯牛奶品牌鉴别模型。首先利用近红外分析仪InfraXactTM获得3种品牌共90个样本的漫反射光谱,分别对其赋值,采用偏最小二乘法（PLS）建立鉴别模型;其次比较典型光谱散射预处理和数学预处理对建模的影响,探索到建模优化预处理方法为SNV＋Detrending、5点间隙的一阶导数处理、5点平滑波长;实验结果表明,模型的RMSEC,Rc2,RMSEP,Bias和Rp2分别为0．515,0．937,0．561,0．296和0．912,对57个校正样本和30个独立预测样本进行鉴别,其准确率分别达到了100％和96．7％。     

激光诱导击穿光谱结合PLS检测土壤中的铅

利用波长1064 nm的Nd∶YAG脉冲激光器获取国家标准土壤中铅元素的诱导击穿等离子体,并用八通道光纤光谱仪采集了样品等离子体光谱。应用多种光谱预处理方法对光谱进行信息提取和分析,比较了光谱的预处理方法对偏最小二乘(PLS)模型定量预测能力的影响。结果表明,采用9点光谱平滑处理和多元散射校正(MSC)预处理的模型质量较好,校正集和预测集的相关系数R分别为0.9981和0.9948,交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为12和17;元素Pb浓度分析测量的结果与标准值的相对偏差在10.5%以内,实验表明LIBS结合PLS建模能满足土壤中微量重金属快速检测的要求。     

无创血糖测量的测量界面稳定性研究

构建了近红外光谱无创血糖测量系统,研究了活体无创血糖测量时测量界面稳定的影响,得出了测头与接触部位刚好完全接触时为最佳接触状态和测头与被测部位接触30s后为最佳测量时间的结论,保证了测量界面的稳定性。实验结果表明,用偏最小二乘(PLS)回归法建立校正集模型,预测均方根误差(RMSEP)分别为0．56mmol／L和0．50mmol／L。     

基于近红外光谱和化学计量学方法的灵芝孢子油识别研究

采用近红外透射法建立了一种灵芝孢子油识别方法。分别在灵芝孢子油中掺入葵花油、薏仁油、花生油、玉米油和食用调和油。这些掺杂油品的体积百分比范围为0-100％。采用近红外透射法进行测定。选择最佳的光谱波段,然后用偏最小二乘fPartialLeastSquares,PLS）法分别建立了定量分析模型。对于不同比例的掺杂油料,预测相对误差范围在-0．357-0．435之间。研究结果表明,基于化学计量学和近红外光谱技术的分析手段可以作为一种简便、快捷、准确、廉价的方法应用于油类品种识别和掺杂量检测中。     

基于傅里叶变换红外光谱和siPLS-GA-PLS的水稻叶片氮素含量预测研究

傅里叶变换中红外光谱谱区宽,搜索空间大,需要采用高效率和高质量的算法进行波长选择.敏感波段及其组合的选择是简化分析模型和提高模型预测精度的关键技术之一.本研究以水稻孕穗期叶片干样的中红外光谱透射率和叶片氮素含量为数据源,通过协同偏最小二乘算法(siPLS)从宽谱区中初选出波段范围1583.3~992.2cm-1,再采用迭代遗传算法(GA)从中选出了84个水稻叶片氮素含量预测的敏感波段.研究结果显示以此敏感波段建立的偏最小二乘回归模型的预测均方根误差(RMSEP)和水稻叶片总氮含量的测量值与预测值之间的相关系数分别为0.1186和0.9120,该预测结果明显优于协同偏最小二乘法(siPLS)和光谱指数NFSA的预测结果,说明傅里叶变换红外光谱技术结合siPLS-GA-PLS算法能够实现水稻叶片氮素含量的预测.     

基于iPLS和SiPLS算法的人体血清胆红素含量的可见-近红外光谱建模

为了建立血清胆红素(BR,bilirubin)样品总胆红素 (TBIL) 、直接胆红素(DBIL)和间接胆红素(IBIL)近红外(NIR)光谱分析最优模型,利 用可见-NIR透射光谱技术与间隔偏最小二乘法(iPLS)及协合区间偏最小二乘法(SiPLS)算法 相结合对建模区域进行优 选,实现血清光谱特征波段选择,建立光谱与血清BR成分之间的定量预测模型,以均方根误 差(RMSE)作为模型 评价标准。结果表明:SiPLS模型效果更佳,TBIL、DBIL和IBIL的最优 建模波长范围分别为400~536nm、1366~1502 nm和2324~2460nm,400~502nm、608~710nm和1644~1746nm,400~502nm和1746~1848nm; 3种BR最优预测模型的RMSE分别为0.598、0.207和0.386μm ol/L; 波段优选对提高预测结果的准确性有重要的意义;采用SiPLS建立TBIL、DBIL和IBIL定量分 析模 型,不仅可以提高模型的预测精度,而且克服了iPLS单一区间建模的缺点,优选出的特征谱 区还可为设计小型专用光谱分析仪器提供依据。     

近红外光谱无创血糖检测中的生理背景问题

分析了目前直接利用携带复杂组织背景信息的人体近红外光谱进行无创血糖检测方法存在的技术障碍：作为主要信息载体的人体生理背景成分复杂、易变,导致测得的人体近红外光谱无法反映血液中血糖浓度的变化信息,因此,其检测精度很难达到临床应用的要求。提出一种新方法,即利用血流容积一直在变而人体组织背景和血液成分含量短时间不变的事实,消除人体组织背景干扰,获得只反映血液信息的＂纯净＂光谱,将近红外无创血糖检测技术的重点问题转移到如何得到具有较高信噪比的光谱数据,为该技术的临床应用提供了可能性。     

近红外漫反射光谱在人体血糖无创检测中的应用

采用近红外漫反射光谱技术对人体血糖进行了无创检测。实验使用Nexus - 870傅立 叶红外光谱仪及其光纤附件,采集了6名不同年龄健康志愿受试者手腕处的近红外漫反射光谱。对光谱进行了平滑、基线校正和二次求导预处理,采用偏最小二乘( PLS)方法在含有葡萄糖吸收峰的7500～8500cm- 1波段建立同一个体、相同年龄段的不同个体、以及不同年龄段的不同个体的校正模型。采集漫反射光谱的同时抽适量的血样在752型紫外光栅分光光度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了比较,结果表明个体建模的相关性很好,相关系数达到0. 99980,均方差在≤0. 346,误差分布在±0. 8mmol/ l之间。对部分不参与建模的样品进行了预测,结果表明个体建模的自我预测结果好于该模型对其它个体样品的预测结果,预测误差≤0. 89544mmol/ l。     

无创人体血糖光学检测技术研究与展望

对糖尿病患者血糖浓度的频繁测定是控制病情的重要手段,但目前频繁采血的有创测量方法给患者带来了极大的痛苦和不便。本文对国内外无创血糖光学检测技术,尤其是近红外光谱检测技术的研究现状及存在的问题进行了综述,指出了无创血糖检测的技术难点和解决方案,并对未来的研究方向和发展趋势进行了展望。     

LOWTRAN7在动态红外图像仿真系统中的应用及系统集成

介绍海洋作战环境下动态红外图像仿真系统的工程实现。着重介绍了ＬＯＷＴＲＡＮ模型在动态红外图像仿真系统中的应用及仿真系统中的数据流程、系统结构和系统集成中的主要情况。     

OPTIMIZATION OF SPECTRUM UTILIZATION IN COGNITIVE RADIO SYSTEM

In Cognitive Radio (CR) networks,CR user has to detect the spectrum channel periodically to make sure that the channel is idle during data transmission frame in order to avoid the collisions to the pri...     

近红外反射光谱分析技术快速检测复合化学肥料中肉骨粉含量的研究

肉骨粉是产生牛海绵状脑病(BSE)的主要原因,根治BSE很有必要研究饲料和肥料中的肉骨粉的检出方法.本文探讨了利用近红外反射光谱(NIRS)分析技术快速检测复合化学肥料中肉骨粉含量的可行性.对混合有肉骨粉的4种复合肥料样品和这些所有样品,采用偏最小二乘法(PLS),获得5个校正模型的决定系数(R2)分别为0.9989、0.9957、0.9977、0.9969和0.9955,相对标准偏差(RSD)分别为3.82%、4.07%、3.92%、3.99%和5.13%;检验集的真值和模型预测值的决定系数(r2)分别为0.9951、0.9981、0.9960、0.9943和0.9884,RSD分别为6.74%、2.58%、3.55%、6.17%和7.44%.结果表明,利用NIRS分析技术可以成功检测出复合肥料中肉骨粉的含量.     

介孔ZnO微球的制备及其在染料敏化太阳能电池中的应用

制备了一种新型的染料敏化太阳电池的光阳极,该电极由溶剂合成的具有高比表面积和良好光散射特性的ZnO介孔微球组成。采用X射线衍射、扫描电子显微镜、能谱仪及N2吸附脱附等手段,分析了介孔ZnO微球的结构和形貌。所得介孔微球尺寸在亚微米范围,比表面积约为50m2.g-1。将ZnO介孔微球成功应用到染料敏化太阳电池中,当光阳极为3μm时,组成的原型器件的短路电流密度约为4.5mA.cm-2,开路电压约为602mV,转换效率可达1.28%。研究结果表明,ZnO介孔微球是一种优异的染料敏化太阳电池的光阳极材料。     

DESIGN AND IMPLEMETTATION OF CMOS IMAGE SENSOR

A single Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) image sensor based on 0.35 μm process along with its design and implementation is introduced in this paper. The pixel architecture of Active Pixel Sensor (APS) is used in the chip, which comprises a 256×256 pixel array together with column amplifiers, scan array circuits, series interface, control logic and Analog-Digital Converter (ADC). With the use of smart layout design, fill factor of pixel cell is 43%. Moreover, a new method of Dynamic Digital Double Sample (DDDS) which removes Fixed Pattern Noise (FPN) is used.The CMOS image sensor chip is implemented based on the 0.35 μm process of chartered by Multi-Project Wafer (MPW). This chip performs well as expected.     

基于净分析物预处理算法的绿茶中儿茶素的近红外光谱定量分析

由于原始近红外光谱数据中含有与待测组分不相关的噪音及冗余信息,增加了偏最小二乘法(PLS)模型的复杂程度.为了简化儿茶素的预测模型,采用净分析物预处理法(NAP)对近红外光谱进行预处理,提取出待测组分的净分析物信号,然后利用PLS建立绿茶中三种儿茶素(EGCG、ECG和EGC)含量的(NAP/PLS)模型.在模型建立过程中,通过交互验证的方法优化NAP因子数及模型的主成分因子数,并且将NAP的结果与经典的标准正态变量(SNV)光谱预处理结果相比较.比较结果显示,经过NAP与SNV光谱预处理后,模型的预测结果相差不大,但是经过净分析物预处理后,模型的主成分因子数大大降低.研究结果表明,NAP光谱预处理算法能在保证精度的前提下有效地简化绿茶中儿茶素含量的预测模型.     

FY-2卫星热红外波段MTF在轨评价及其在改进图像质量中的应用

提出了基于理想斜坡模型及目标延拓空间卷积变换的采样成像系统热红外波段MTF在轨评价方法.仿真结果表明,该方法对性能良好的成像系统而言,系统特征MTF值的绝对评价误差约0.05.同时,利用2006～2008年间的观测数据,定量评价了FY-2C卫星热红外通道的系统MTF特性,与卫星发射前地面测试结果基本一致.采用在轨评价得到的系统点源扩展函数(PSF),对FY-2C卫星热红外通道图像进行了复原处理,得到了清晰度更高的图像产品,并给出了对典型台风监测结果的改进.传统在轨MTF评价方法中采用的理想阶跃模型,可视为理想斜坡模型中参数Nslope为0时的特例.因此,该方法同样适用于可见光、近红外波段的在轨MTF评价.