用近红外光谱快速测定对二乙基苯的纯度

研究采用傅里叶变换近红外光谱仪在近红外区域(750～2500nm)利用线性回归分析的方法测定对二乙基苯纯度。该方法大大缩短样本的检测时间,节约了费用,并且使对二乙基苯的合成过程易于控制。将傅里叶变换近红外光谱对未知样品的预测结果与气相色谱的测定结果进行了比较。在5835cm-1处,最大相关系数为0.9929,预测平均相对误差为2.72%,表明该检测方法是可行的。     

近红外光谱快速测定石脑油芳烃含量模型的校正研究

在采用近红外光谱建立石脑油芳烃含量校正模型的过程中,分析讨论了校正系数K值、光谱区域选取及光谱预处理方法对校正模型准确性的影响。实际分析结果表明,选择11000cm~(-1)～6099．7cm~(-1)光谱区域并使用偏最小二乘法校正方法建立的石脑油芳烃含量模型的预测值偏差不大于2．0％,能够实现对石脑油芳烃含量的快速准确测定。该方法在实际生产过程中已得到应用。     

随机森林结合直接正交信号校正的模型传递方法

为增强近红外光谱模型通用性,解决直接正交信号校正算法在光谱处理过程中可能出现过拟合、模型不稳定的现象,提出一种将随机森林与直接正交信号校正算法相结合的模型传递方法(Random Forest-Direct Orthogonal Signal Correction,RF-DOSC)。该方法首先利用随机森林算法进行近红外光谱波长点筛选,然后采用直接正交信号校正方法进行光谱处理并建立回归方程,由PLS计算回归系数求得模型传递矩阵。实验使用三台光谱仪(S,S1,S2)测得的玉米近红外光谱数据集建立传递模型,数据集1(D1)水分、油分、蛋白质、淀粉成分预测标准偏差(SEP)分别为0.1267、0.0982、0.1569和0.4051,数据集2(D2)四种成分的SEP分别为0.1548、0.0819、0.1366和0.3836,均小于传统方法。实验结果表明本文所提模型传递方法能有效消除光谱噪声,减小主仪器和从仪器光谱之间的差异,提高模型的稳定性和准确性,实现不同仪器之间模型的共享。     

正交信号幅度的快速近似计算方法

用于FFT频谱分析和数字正交解调中的正交信号处理技术,一般都需要快速地计算一对正交信号的幅度.目前广泛采用的是基于A=aX+bY模型的一线近似算法,该算法的优点是计算简单,速度快,但是会有10%左右的误差.由此提出了一种三线近似算法,在计算复杂度没有明显提高的情况下,计算误差小于1%.     

基于近红外光谱技术的脐橙快速无损检测

以信丰脐橙为对象,研究基于近红外光谱技术的脐橙品质无损检测方法。利用近红外光谱技术采集脐橙的光谱信息,将采集到的光谱信息通过加权平均值的方差处理获得测量结果,然后运用偏最小二乘法建立脐橙内部有机物成分与特征光谱信息之间的耦合关系实现糖度检测。实验结果表明,近红外透射光谱技术可以作为一种准确、可靠、无损的检测方法,用于检测信丰脐橙内部的糖度指标。     

正交空时分组编码系统的信号检测技术

正交空时分担编码（OSTBC）技术可以提高信道容量和误码性能,准静态平坦衰落信道和时变平坦衰落信道下正交空时分组编码率的信号检测技术得到广泛研究。利用正交频分复用技术（OFDM）,研究了时变多径衰落信道下OSTBC-OFDM的信号检测方法,提出了一种能够有效利用无线信道的多径传播效应的发射天线数目等于4的OSTBC信号检测算法,仿真结果表明,发射天线书等于4,接收天线数等于2时,与已有信号检测算法相比,提出的算法有4.5dB性能增益。     

用多幅值CPM减小OFDM信号的PAPR

正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制(MCM)技术,其具有良好的抗多径衰落的能力和非常高的信道利用率.但是OFDM有一个固有缺点就是存在较高的峰平功率比(PAPR),本文提出将多幅值的连续相位调制信号与部分响应序列相结合的方法来减少OFDM信号的PAPR.     

采用四象限探测器检测干涉条纹正交信号的新方法

将四象限探测器应用于激光干涉的测量领域,提出一种检测激光干涉条纹正交信号的新方法.利用四象限探测器的探测区域象限化特征,以及干涉条纹在探测单元内的矢量叠加原理,实现了干涉条纹的正交信号检测.实验表明,通过改变四象限探测器的旋转角度,可以简便地检测到条纹的正交信号.当检测不同周期的干涉条纹时只需旋转四象限探测器至适当角度,就可检测到相应周期干涉条纹的正交信号,并且采用了差分技术处理信号,从而有效地抑制了外界环境产生的噪声.与传统检测方法相比具有易于操作、抗干扰能力强等优点.     

英国科学家用近红外光谱技术探测藏在衣服内的爆炸物

据www.rsc.org网站报道,英国科学家认为,近红外光谱技术可以用来探测藏在衣服内的危险化学品并能提升诸如机场之类场所的安检技术水平.英国Warwick大学的科学家David Hutchins解释说:"近红外光对于肉眼来说是看不见的,用它进行远距离探测不会引起人们的注意。"他还补充说,     

基于可见/近红外光谱技术的黄瓜叶片SPAD值检测

为了快速准确检测黄瓜叶片的SPAD值,采用可见/近红外光谱技术并结合化学计量学方法建立了黄瓜叶片SPAD值校正模型.并用不同建模方法对全波段光谱进行建模,结果表明用最小二乘支持向量机(LSSVM)建模得到的预测效果最好,其相关系数r和预测均方根误差RMSEP分别为0.9583和0.9732.通过分析黄瓜叶片的光谱反射率与SPAD值的相关系数和PLS建模回归系数,得到了531~581nm和696~716nm 2个特征波段以及556nm、581nm、698nm和715nm 4个特征波长,应用LSSVM分别对特征波段和特征波长建模.分析表明,采用特征波段建模,其预测相关系数r和预测均方根误差分别为0.9338和1.1370,与全波段建模结果相近,而采用特征波长建模效果稍差.特征波段建模大大减少了建模中的运算量,提高了建模速度,便于相应检测仪器的开发,所以,采用光谱特征波段建模对黄瓜叶片SPAD值的检测更为有效.     

基于近红外光谱技术的油茶籽粕中灰分含量快速检测方法开发

以南昌海关技术中心115个油茶籽粕样品为研究对象,比较了不同扫描次数和装样厚度对样品近红外光谱的影响。选择扫描次数为32次,装样厚度为4 mm,并根据不同预处理方法对所建立的油茶籽粕中灰分含量近红外模型的影响筛选出最佳预处理方法——归一化(Standard Normal Variate,SNV)、一阶导数(DG1)和9点平滑(Smooth Savitzky-Golay 9 points,SG9)。利用偏最小二乘法建立了油茶籽粕灰分含量的定量分析模型,其校正相关系数为0.9698,校正均方根误差为0.5236,预测相关系数为0.9575,预测均方根误差为0.6211。为验证模型的适用性,对15个未参与模型建立的油茶籽粕样品的灰分含量进行了预测,并将预测结果与国标方法GB 5009.4-2016的测定结果进行成对结果t检验,得到该方法与国标方法的结果不存在显著差异的结论。近红外方法将极大地提高油茶籽粕品质检测速度和效率、降低检测人员工作量、减少化学试剂的使用,为实现快速、高效的油茶籽粕质量分级和监管提供了技术基础。     

基于反对称双正交小波分解系数的模极大值的信号快速重构

因为反对称双正交小波具有近似微分算子性质,该文用它对信号作无下采样(Un-decimated)的小波变换,以此获得信号在各尺度下与信号的边缘点相对应的局部模极大值。在只保留这些局部模极大值(即边缘)点信息的条件下,利用高斯函数直接拟合各级小波系数,然后再作小波逆变换就可恢复原信号。实验表明,与现有的采用二进小波变换的方法比较,该方法更加简便快捷。     

用最小二乘支持向量机的可见-近红外光谱测定蜂花粉贮存时间

为了探索一种快速有效的蜂花粉新鲜程度检测方法,利用可见近红外光谱技术结合最小二乘支持向量机（LSSVM）对蜂花粉的贮存时间进行了检测.选择常温环境中贮存时间为4~50天（共计47天）的茶花蜂花粉作为研究对象,将全光谱数据作为输入变量建立了LSSVM模型.结果显示,该LSSVM模型预测效果较好,预测相关系数rp达到了0.996,预测标准误差（SEP）和预测均方根误差（RMSEP）的值分别为1.310和1.308,优于偏最小二乘法（PLS）和主成分回归（PCR）的预测结果,说明基于LSSVM的可见近红外光谱技术能够很好地对花粉贮存时间进行检测.同时对不同贮存时间段花粉的预测效果进行了比较,发现该LSSVM模型适用于对第11~50天范围的贮存时间进行检测.     

基于可见-近红外光谱技术的制动液品牌混掺比例快速无损检测方法

研究了基于可见-近红外光谱技术的制动液品牌混掺比例快速无损检测方法.全波段建立的偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型均得到了较好的预测结果.这两个模型的建模集和预测集的确定系数(r2c和r2p)均在0.98以上.采用连续投影算法(SPA)挖掘特征波长,最终选择了439 nm、443 nm、...     

基于双正交样条小波的输油管道焊接缺陷漏磁信号识别技术

针对输油管道焊接缺陷漏磁信号量大,无法精准检测漏磁信号磁场强度,影响识别效果的问题,提出基于双正交样条小波的输油管道焊接缺陷漏磁信号识别技术。应用双正交样条小波技术分解信号,采用稀疏矩阵求解器分解磁感应强度。计算连续小波变换系数和缺陷内漏磁场场磁导率,明确不同介质磁感应强度和场磁导率关系,识别凹、凸缺陷漏磁信号。实验结果表明,该技术凹形缺陷磁场强度检测结果只在峰值处出现了与实际数据最大为50 A/m的偏差,凸形缺陷磁场强度检测结果与实验数据一致。