近红外光谱技术在快速鉴别南蛇藤品种中的应用

提出了一种利用近红外光谱技术对南蛇藤品种进行快速无损鉴别的方法。收集了6种南蛇藤样本,并用光谱仪获得了它们在12493～4000 cm^-1范围的光谱曲线。通过用主成分分析法对预处理后的光谱数据进行聚类分析,获得了10个主成分。再结合不同的化学计量分析方法建立了品种鉴别模型。由于主成分1和2上的得分分布对不同样本的聚类效果明显,可根据得分分布定性地区分南蛇藤品种。从220个样本中随机抽取165个样本作为建模集,并将其分别用于建立线性鉴别分析、人工神经网络和支持向量机模型。剩下的55个样本用于预测验证。经过主成分数的优化,鉴别精度均达到了100%。结果表明,本文提出的方法对南蛇藤的品种具有很好的分类和鉴别作用。     

基于可见一近红外光谱技术的家蚕蚕种鉴别方法的研究

提出了一种结合主成分分析和人工神经网络技术的可见～红外光谱家蚕蚕种快速鉴别新方法．主成分分析法用于家蚕蚕种品种的聚类分析及主成分的提取．从主成分1和2对所有建模样本的得分图可以看出，主成分分析法对不同种类家蚕蚕种具有较好的聚类作用，可以定性分析家蚕蚕种品种．提取了6个能解释原始光谱的大部分信息的主成分，作为BP神经网络的输入，建立了三层BP人工神经网络模型．选取了4个典型的家蚕蚕种品种，共120个样本，其中随机选取了100样本用来建立神经网络品种鉴别模型，对未知的20个样本进行预测，结果表明，品种识别准确率达到100％．说明该方法具有很好的分类和鉴别作用，为家蚕蚕种的品种鉴别提供了一种新的途径．     

基于可见-近红外光谱技术的家蚕蚕种鉴别方法的研究

提出了一种结合主成分分析和人工神经网络技术的可见-红外光谱家蚕蚕种快速鉴别新方法.主成分分析法用于家蚕蚕种品种的聚类分析及主成分的提取.从主成分1和2对所有建模样本的得分图可以看出,主成分分析法对不同种类家蚕蚕种具有较好的聚类作用,可以定性分析家蚕蚕种品种.提取了6个能解释原始光谱的大部分信息的主成分,作为BP神经网络的输入,建立了三层BP人工神经网络模型.选取了4个典型的家蚕蚕种品种,共120个样本,其中随机选取了100样本用来建立神经网络品种鉴别模型,对未知的20个样本进行预测,结果表明,品种识别准确率达到100%.说明该方法具有很好的分类和鉴别作用,为家蚕蚕种的品种鉴别提供了一种新的途径.     

基于近红外光谱的西湖龙井茶产地的精细判别

不同产区的西湖龙井茶的品质具有差异。采用近红外光谱技术和光谱预处理、主成分分析和判别模型等数学方法鉴别了分别产自龙井村、梅家坞村和葛衙庄三个地区的西湖龙井茶。结果表明,二阶导数光谱预处理方法对去除近红外光谱中的噪音最有效,贝叶斯判别分析是这三个地区产的西湖龙井茶的最佳判别模型。在模型中输入5个主成分数后,最佳的原始判别率和交叉验证判别率分别为100%和82.35%。在交叉验证判别中,产自葛衙庄、龙井村和梅家坞的茶叶的判别正确率分别为80%、83.33%和83.33%。因此,该模型可以用于龙井村、梅家坞村和葛衙庄三个地区产的西湖龙井茶的鉴别,为西湖龙井茶产区的判别提供理论依据。     

用近红外光谱鉴别杨梅品种的研究

提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别杨梅品种的新方法,首先用主成分分析法对典型的四个杨梅品种进行聚类分析,获取杨梅的近红外指纹图谱,再结合人工神经网络技术进行品种鉴别.主成分分析表明,以主成分1和2对样本的得分值做出的得分图,对不同种类杨梅具有较好的聚类作用,可以定性分析杨梅种类.利用主成分分析可以把原始波长变量压缩成能代表原始变量的少数相互正交的主成分,用这些新变量作为神经网络的输入,建立3层BP人工神经网络模型.四个杨梅品种共100个样本用来建立神经网络品种鉴别模型,对未知的20个样本进行预测,结果表明,品种识别准确率达到95%.说明综合主成分分析和人工神经网络的方法具有很好的分类和鉴别作用,为杨梅的品种鉴别提供了一种新方法.     

近红外光谱光纤探头的创新设计用于骨关节炎的原位检测

创新设计了一款操作灵活、方便、适于生物医学原位检测的反射式近红外（NIR）光纤探头,通过将自聚焦透镜耦合到NIR光纤探头的顶端,并对探头结构、光纤排布进行全新设计,使光纤探头具有更高的测量精度和收集效率。通过耦合傅里叶变换近红外光谱仪对蔗糖样本进行NIR光谱采集,发现该反射式NIR光纤探头具有高效便捷的特点以及较高的光谱重复性和信噪比。采用该光纤探头对犬膝关节股骨端关节软骨进行NIR光谱离体原位检测,这些光谱数据经一阶导数2次多项式21点Savitzky-Golay平滑预处理后再进行主成分分析和Fisher判别分析。模型初始案例和交互验证案例正确识别率分别为97.62%、90.47%,样本预测集的识别率达96.43%,证明了采用该NIR光纤探头进行NIR光谱原位检测的有效性及骨关节炎识别的可行性,可为骨关节炎的临床诊断奠定实验基础。     

基于可见/近红外光谱技术的茄子叶片灰霉病早期检测研究

应用可见/近红外光谱技术对茄子叶片进行灰霉病害还未在叶片表面出现病症时的早期检测.采用化学计量学方法建立早期检测模型.主成分分析用于对光谱数据进行降维,得到若干个最重要的主成分.但直接从聚类图中无法进行是否染病的鉴别.因而将其作为变量输入BP神经网络,从而减少了计算量,提高了建模精度.检测结果显示,模型具有良好的检测效果,能够达到100%的识别率,正确率也能达到88%.说明运用可见/近红外光谱技术能够实现当病症还未在叶片表面出现时的快速准确的早期检测,为灰霉病早期检测提供了新的途径.     

乐山茶叶的近红外光谱分类识别

以乐山产正品竹叶青、劣质竹叶青和峨眉山毛峰为研究对象,提出了一种基于近红外光谱的不同茶叶品种分类识别算法.该算法采用多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)对3种茶叶的近红外光谱数据进行预处理,最大限度地扣除光谱数据中的随机变异;再采用主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)对预处理后的光谱数据进行降维,去除冗余;接下来进行线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA),进一步提取特征;最后采用K_近邻算法(K_Nearest Neighbor,KNN)对LDA结果的前两个特征进行分类,从而达到对茶叶进行定性分类的目的.实验结果表明,该算法能有效地对3种茶叶进行分类,正确识别率达到100％.本研究为不同品种茶叶的分类识别提供了一种新思路.     

基于近红外光谱的舌诊疾病识别的研究

为了对中医舌诊的客观化研究,提出了应用近红外光谱分析技术快速无创的对健康人、冠心病、糖尿病和肝炎患者的不同人群的舌诊近红外光谱进行识别的新方法.首先对98个样本光谱数据进行归一化处理,用主成分分析(PCA)方法得出的累计贡献率达99.88%的前8个主成分作为广义回归神经网络(GRNN)的输入变量,建立了舌诊近红外光谱的识别模型.利用该模型分别选取了18个不同人群的近红外光谱数据共72个样本用于神经网络的训练,余下的26个用于预测,当光滑因子为5/8时预测的最大误差为0.17342,最小误差为0,获得了较理想的预测精度.实验结果表明用PCA和GRNN相结合的方法对舌诊近红外光谱与疾病之间建立了较好的关联,对加强中医舌诊的客观化起到了很好的促进作用,为疾病的诊断提供了一种新的方法.     

用光谱主成分分析选择烟草近红外模型校正集样品

为研究光谱主成分分析方法在选择烟草近红外模型校正集样品过程中的可行性,本文采用常规的人为挑选和光谱主成分分析两种方法选择校正集样品,并利用偏最小二乘法建立烟叶总糖、总氮和烟碱含量的预测模型,同时比较了这两种校正集样品选择方法所建立模型的各项评价指标和预测结果的差异性。结果表明,上述两种方法建立的总糖、总氮和烟碱含量预测模型的各项评价指标非常接近,对20个烟叶样品的预测结果也无明显差异。因此,应用光谱主成分分析是烟草近红外模型构建过程中的一种非常有效,且节约常规化学分析成本的校正集样品选择方法。     

基于电子鼻技术的混合气体识别研究

为了评估恶臭对人类和环境的影响,需要有效鉴别出恶臭成分,设计并研发了以传感器阵列为核心的在线检测恶臭成分的电子鼻系统。针对传感器响应曲线几何特征提取方式的不足,提出分段拟合曲线的方式进行特征值提取。采用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)两种降维方式对原始数据降维,并结合支持向量机(SVM)和BP神经网络进行分类识别。结果表明,SVM和BP神经网络结合LDA都能100%识别出三种恶臭物质,SVM结合PCA识别率为92%,BP神经网络结合PCA识别率为94%。     

基于CPE无线回传技术的公安电子围栏系统设计

文章针对公安视频专网采用有线传输方式的弊端,提出了一种利用CPE无线回传的解决方案,重点介绍了电子围栏系统的部署方案和数据转发原理。经过实践验证,该方案能够有效解决有线传输方式网口资源限制、网络规划和数据传输复杂、后期部署及维护成本高等缺陷。     

基于气体传感器的仿生电子鼻设计

电子鼻能够对极微量的气体进行无损伤检测,文中设计一种基于气体传感器的仿生电子鼻系统,并完成了电子鼻系统硬件电路及软件的设计,在此基础上设计了电子鼻系统的流道结构,完成了电子鼻系统整体结构的设计及能够实现电子鼻系统的整体组装。     

基于无线传输的电子秤系统设计

针对电子秤精度较低以及需要联网的需求,本文以STM32F103C8T6单片机为微控制器,设计了一种基于无线传输的电子秤系统,底层电子秤与接收终端使用RFID芯片nRF905通信.论文对整个硬件平台的搭建以及各个部分硬件电路的设计以及软件的设计思路进行了阐述.本文设计的电子秤系统,具有精度高、数据无线传输的功能,具有一定的使用价值.     

四通道红外监控无线报警系统的设计

设计了四通道红外监控无线报警系统。当有物体移入检测范围时，发射机发出高频无线电调幅波，距80m范围内的接收机收到信号后发出声、光报警。该系统主要由4个红外探测发射机和1个无线声光报警接收机组成。具有成本低、体积小、功耗低、安装简便等特点。在安全防护领域中具有一定的应用价值。     

基于ZigBee的无线红外防盗报警系统设计

结合红外防盗报警和ZigBee技术这两大热点课题,利用TI公司的单芯片CC2430和RE200B红外传感器,完成了基于ZigBee技术无线红外防盗报警系统的硬件设计和软件开发,解决了现有无线报警系统存在的误报警,成本高等问题。经过对系统的硬件软件电路调试,验证了系统预期的功能。     

基于Zigbee技术的热释电红外报警器设计

为了满足报警器智能化和网络化的发展需求,提出了一种基于zigbee技术的热释电红外报警器的设计方案,并完成了系统的软硬件设计。在硬件设计上,重点描述了热释电红外传感器和CC2530片上系统的电路设计;软件部分采用了zSTACk协议栈,描述了红外报警和zigbee组网的相关软件流程。实际应用表明,该系统具有功耗低、组网方便的特点,达到了设计要求。     

基于AT89S52型单片机的红外无线PPM发射机设计

脉冲位置调制(PPM)具有功率利用率高的优点,在室内红外无线局域网中得到广泛的应用。利用AT89S52型单片机和编程软件Visual C++设计了一种基于计算机串口的红外无线PPM发射机,介绍其硬件电路原理及计算机和单片机的软件设计方法。实现了PPM光脉冲的发送。     

基于RFID技术的矿用无线数据传输系统设计

介绍了一种基于单片射频收发器芯片的矿用无线数据传输系统设计方案,阐述了系统的工作原理及无线传输终端模块的软硬件实现方法。系统采用RFID技术,通过简单的无线通讯协议,有效地解决了通信时的数据碰撞问题,可作为井下矿工定位系统,也可实现井下环境参数的实时监控。该系统数据传输速度快,抗干扰能力强,可靠性高,可扩展性强。