近红外光谱结合模式识别方法用于食盐溯源研究

应用近红外光谱分析技术,结合偏最小二乘辨别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)两种模式识别方法用于5种食盐的品种追溯识别研究.将5种食盐250个样品分别在波长范围400~1 198 nm光谱条件下扫描并获取数据.从得到的每种食盐的光谱数据中随机选取34个样品利用SVM建立模型,用模型对其余16个样本进行预测,用网格寻优的方法选择最优参数,然后进行分类预测,5种食盐的准确识别率分别达到100%、93.8%、87.5%、100%和93.8%.通过PLSDA方法构建模型时采用二阶求导对近红外光谱数据进行预处理,并用留一法交互检验确定PLS模型的隐变量数,该模型对5种食盐的预测准确率分别达到93.75%、100%、100%、100%和100%,结果表明PLS-DA预测效果较SVM稍好.该研究为实现不同品种食盐的鉴定以及成品食盐的品种溯源提供了一种参考方法.     

近红外光谱技术在农药残留量检测中的研究

介绍了近红外光谱技术的发展及原理,基于近红外光谱分析技术对蔬菜中农药残留的检测方法进行了定性和定量实验研究．选取菠菜作为叶菜代表,用偏最小二乘建立校正模型,并对模型的通用性进行验证．实验表明,校正模型的预测结果比较理想,但模型的通用性还需要改善,同时还讨论了基于多信息融合技术在农药残留量检测中的研究前景．     

基于近红外光谱无损快速检测面粉品质的研究

提出一种基于近红外光谱技术结合偏最小二乘法对面粉品质进行无损快速检测的方法．配制含滑石粉的面粉样品30个,采集样品在12500～4000cm^-1范围内的近红外漫反射光谱,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法（PLS）建立定量分析模型．结果表明所建定量分析模型的相关性能比较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求．研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉掺假是可行的．     

结合PLS-DA与SVM的近红外光谱软测量方法

为了提高近红外光谱分析精度,提出结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）与支持向量机（SVM）的软测量方法（PLS-DA-SVM）.该方法利用一组由不同类别组成的训练样本,引入二叉树进行多重分类,节点分类器由PLS-DA方法建立;利用偏最小二乘支持向量机（PLS-SVM）建立每类样本的定量模型.预测时,用PLS-DA分类树对待测样本进行分类,选择相应的PLS-SVM模型进行定量分析.实验利用PLS-DA-SVM方法和近红外光谱数据建立汽油的研究法辛烷值软测量模型,针对2个批次共计57个成品汽油样本进行蒙特卡洛交叉检验.结果表明,对汽油牌号进行识别,平均分类错误率为0.07%,低于其他常用分类方法;对研究法辛烷值进行预测,均方误差达到0.243,复相关系数达到0.991,较PLS、LS-SVM等方法有显著提高.     

近红外光谱法快速测定三七总皂苷的方法研究

以中药为实例 ,提出用近红外光谱技术快速检测复杂物质分析体系中有效组分 .在 0 .133%～ 7.0 4 0 %浓度内 ,根据三七总皂苷在 75 0 0～ 4 0 0 0 cm- 1 的近红外吸收光谱 ,利用光纤远程传输技术 ,采用偏最小二乘算法建立校正模型 ,建立了在三七药材提取物中定量检测该物质的新方法 .交叉检验的最佳主因子数为 4 ,相关系数 R2 为99.4 3% ,交叉验证均方差为 0 .15 9% .该方法快速、准确、简便 ,适合于中药工业过程在线检测 .     

基于近红外光谱技术的辛伐他汀片剂生产过程多参数的质量监控

利用近红外光谱（NIR）技术,并结合化学计量学方法,建立了辛伐他汀片剂制备过程水分含量、制片压力、片剂硬度、主药含量四参数的近红外定量分析模型。采用偏最小二乘法（PLS）建立校正模型,以相关系数（R）、校正均方差（RMSEC）、预测均方差（RMSEP）和内部交叉验证均方差（RMSECV）为模型性能评价参数。其中水分含量校正模型的RMSEC为0.682,R为0.99030,内部预测集的RMSEP为0.672,R为0.9906,模型的RMSECV为0.99050;制片压力校正模型的RMSEC为0.181,R为0.98540,内部预测集的RMSEP为0.165,R为0.9763,模型的RMSECV为0.46900;片剂硬度校正模型的RMSEC为0.158,R为0.99130,内部预测集的RMSEP为0.176,R为0.9894,模型的RMSECV为0.34000;主药含量校正模型的RMSEC为0.322,R为0.98878,内部预测集的RMSEP为0.473,R为0.9802,模型的RMSECV为0.55100。结果表明,所建模型具有良好的预测能力,能有效地应用于辛伐他汀固体制剂生产过程中上述各参数的监控。所建方法,对药物固体制剂生产过程的质量监测与控制具有指导意义。     

近红外光谱-偏最小二乘法测定三元混合物中各组分的含量

为了提高近红外光谱定量分析的预测精度和建模效率,提出了一种基于峰纯度值的变量优选方法,结合偏最小二乘建模,用于近红外光谱多组分同时测定。对庚烷、氯苯和甲苯三组分混合体系进行分析,只选择其中的10个波长变量建立校正模型,与全谱范围的定量校正模型比较。结果表明该方法可使最终所得的模型中变量数大大减少,可通过波长变量优选最小化冗余信息,提高预测精度及建模效率。     

基于小波阈值去噪的光谱模型评价方法研究

采用小波变换对小麦近红外漫反射光谱进行阈值去噪研究,在软阈值函数下,分别采用固定阈值、启发式阈值、自适应阈值、最大最小阈值对光谱信号进行去噪,并用偏最小二乘建模的方法对去噪效果进行评价.结果表明,小波阈值降噪方法可以有效地降低原始光谱噪声,并很好地保留了信号中的尖锐和突变部分,而在阈值降噪过程中,最大最小阈值去噪效果最好,其建模后的绝对系数(R2)是0.8935,均方根误差(RMSE)是0.2886.     

近红外光谱对市售黄芩饮片中黄芩苷含量的快速测定

应用近红外光谱技术(NIR)和OPUS数据分析软件,对市售黄芩饮片中黄芩苷的含量进行了快速测定.采用偏最小二乘法(PLS)对黄芩饮片的结果与NIR建立校正模型,最小最大归一化法为黄芩苷的最优预处理建模方法,优化校正模型中真实值与预测值之间的相关系数(R2)为0.896 1,内部验证均方差(RMSECV)为0.836,最佳主因子数为9,预测平均偏差为0.92%.NIR具有非破坏性、无污染、重现性好等优点,可以用于市售黄芩饮片中黄芩苷含量的快速测定.     

基于EMD和小波分解的颤振信号特征提取方法比较研究

以数控动梁龙门导轨磨床KD4020X16为试验对象,对不同磨削参数情况下磨床的不同振动状态进行试验测试.分别应用经验模态分解和小波变换对磨床的颤振信号进行颤振特征提取,以相关系数和方差为依据分析和比较这两种方法在非线性时序信号处理中的优劣.分析结果表明,在磨床的磨削颤振信号特征量提取方面,基于经验模态分解的提取方法具有更好的准确性和自适应性.     

一种辐射噪声的特征提取新方法

应用离散子波变换原理,对信号进行谱估计,提出了基于离散子波变换的特征提取方法,并对实测数据进行特征提取,获得了稳定有效的线谱和连续谱,提高了线谱和连续谱分离的准确度。     

基于小波域分形变换的图像水印技术

为了提高图像水印的鲁棒性和不可见性,结合小波变换和分形变换,提出了一种基于小波域内分形变换的图像数字水印方法。首先对图像进行小波变换,结合图像空域分形编码思想把图像的小波系数分成域子树和值子树两类,然后利用分形仿射变换选出具有相似性的域子树,将其作为水印的嵌入树,结合人类视觉系统的JND模型实现水印的嵌入和提取,最后针对该方法进行了JPEG压缩、剪切、滤波、添加噪声、旋转等相关实验,结果表明,该方法具有安全可靠、鲁棒性和不可见性好等优点,具有创新,可行性强。     

基于小波包变换的眼电信号特征提取及分类

眼电信号是人机交互系统中的一种重要的信息源,该文提出了一种眼电信号特征提取与分类算法。首先研究小波包变换,提出以小波包分解系数作为眼电信号特征,通过支持向量机进行分类识别。在实验室环境下,采用该方法对6名眼部功能正常测试者的样本数据进行分类,平均识别率达到96.83%,具有很高的实用价值。     

基于小波提取特征的SVM目标识别

基于小波变换提出了一种特征提取及特征选择的方法.通过对小波系数绝对值化,减小了特征的分布范围;对小波进行自适应的过滤提取了目标的主要特征,增加了特征的聚类程度.本文通过SVM分类器对该方法进行验证并与其他方法比较.实验证明该方法有效的提高了目标的识别率,降低了误识别率.     

图像检索中纹理特征提取的研究

为了提高图像检索中纹理特征提取的效率,提出了Gabor小波变换并进行高斯归一化的综合方法,实现了纹理特征的提取,并和其他方法做了对比实验．实验证明,该方法可以提高效率6．5个百分点,有很强的实用性．     

基于离散小波变换的图像数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换的图像数字水印嵌入提取算法。为保证水印的安全性,在嵌入之前先对水印做置乱处理,选择中低频带嵌入水印信息,以保证其不可感知性和鲁棒性。实验表明,该算法对常见的图像剪切、中值滤波、JPEG压缩和噪声干扰等均具有一定的抵抗力,较好地兼顾了图像水印的不可感知性要求和鲁棒性要求。     

基于时间-小波能量包络谱的滚动轴承特征提取

研究了传统包络谱方法在滚动轴承故障诊断中不能准确提取故障特征的问题,提出了一种基于能量和包络谱相结合的时间-小波能量包络谱分析法。用两种方法对滚动轴承各部位采集到的数据进行了分析对比,结果表明,时间-小波能量包络谱分析法比传统包络谱方法能更好和准确地提取出滚动轴承故障的特征频率。     

基于离散小波变换的水下回波信号尾波包络特征提取

提出一种水下目标回波的特征提取方法．该方法在离散小波变换的基础上。基于回波信号中的散射成分可以对水下底质进行分类的理论基础，提取水下回波信手尾波包络特征作为识别特征矢量，构成基于尾波包络特征的特征空间，再采用最佳鉴别矢量法将特征空间进行特征压缩，最后利用最小距离分类器对目标回波进行分类．实测数据结果表明，采用这种方法得到的包络特征是一种稳健、有效的特征，能够获得较高的正确识别率．     

基于DWTMFC特征参数提取的心音身份识别

心音信号是临床上有用的心脏疾病诊断工具,是一种很好的用于身份识别的方法,而在基于心音识别的系统中,提取反映用户个性特征的参数是关键问题之一.该文将Mel倒频系数的提取方法中的Mel滤波器组用小波变换后的信号频谱拼接来替代,以此提取了新的参数DWTMFC,并用矢量量化模型进行验证.实验结果表明DWTMFC参数的性能在矢量...