水中矿物油三维荧光谱的特征提取与光谱重构

基于荧光激发-发射矩阵的奇异值分解方法,提取矿物油三维荧光谱的特征序列并进行光谱重构研究。对数十个水中污染油的三维荧光谱进行了奇异值分解和参数计算,表明奇异值参数具有明显的能量聚拢特性; 在适当截取奇异值特征参数后,将奇异值与相应的伴随特征向量组合构成三维荧光谱泛基因序列,实现了三维光谱反演重构。作为比较典型的示例,给出了水中柴油的原始三维荧光谱和重构三维荧光谱的对照图。重构的三维荧光谱与原始三维荧光谱基本相同。研究表明,矿物油三维荧光谱的奇异值特征谱能够代表三维荧光谱主能量的分布特征,有限的奇异值泛基因序列具有三维光谱反演重构能力。该结论对于水环境中的污染油模式识别以及矿物油荧光信息文库的建设有重要意义。     

碳卫星超光谱探测仪地面光谱定标

碳卫星超光谱探测仪聚焦于陆地生态系统植被碳汇和森林蓄积量探测,利用670～780 nm谱段的光谱绘制植被荧光的时空分布规律,满足全球碳汇定量监测、森林植被生产力评估的需求。如何有效地标定超光谱探测仪的光谱参数,建立探测仪和被测光谱信息的对应关系是定量化反演的基础。通过光栅方程推导了超光谱探测仪的光谱数据误差模型,并结合光学系统的弥散斑分布函数,卷积得到了超光谱探测仪的仪器线形函数(ILS)分布规律。仿真结果表明,仪器线形函数是缓慢变化的,在一个小光谱范围内ILS可以近似认为是一致的;波长误差是一个系统误差,主要由光栅制造误差等引起,采用已知波长特征谱线标定的方法可以消除。通过真空罐模拟在轨环境,建立了包含可调谐激光器、波长计、旋转散射片、积分球和平行光管等装置的光谱定标系统,提供线宽小于0.001 nm均匀分布的单色标准光源,利用自动化数据处理系统测试探测仪响应曲线和单色标准光源的对应关系,标定超光谱探测仪的光谱参数。超光谱探测仪光谱采样率2.5像元左右,单波长光谱的有效数据点少,无法给出ILS函数的精确数据,以0.015 nm波长间隔单波长扫描的新方法将光谱采样密度提高2个数量级,高...     

微分谱结合独立成分分析对三维荧光重叠光谱的解析

多组分三维荧光重叠光谱是三维荧光光谱的数据解析中的难点之一。本文基于二维微分谱的计算原理, 充分利用三维荧光光谱具有激发光谱和发射光谱的特点, 获得了三维荧光光谱展开后的激发微分谱和发射微分谱. 之后利用独立成分分析对激发光谱或发射光谱的多组分混合微分谱分别进行解析, 得到了单一组分的激发微分谱和发射微分谱。其中三次样条插值有效的弥补了实测激发波长数据点少的缺点, 而粗糙惩罚平滑技术的引入则很大程度上减少了发射光谱的噪声,为微分谱的计算提供了有利的条件。单一组分的标准谱与解析谱的相似性系数的计算表明, 利用独立成分分析对微分谱进行解析更有利于多组分混合三维荧光光谱所含成分的识别。     

基于tri-PLS模型的油类混合物三维荧光光谱及其成分的研究

提出了一种光谱重叠的多种矿物油混合物组分含量测定的新方法。将偏最小二乘方法(PLS)推广至三维扩展(tri-PLS),不需要解决特征值问题。利用该方法对柴油、汽油和煤油混合物的三维荧光光谱进行研究,根据样本序列、激发波长、发射波长构造出三维数据矩阵,结合浓度矩阵应用tri-PLS法建立校正模型,对实验样本进行预测,实验结果表明tri-PLS方法的建模精度比常用的平行因子法优越。     

电压敏感染料di-4-ANEPPS的光谱研究

实验研究了电压敏感染料di-4-ANEPPS在家兔心肌组织中的吸收光谱和荧光光谱特性。结果表明,含染料组织的光吸收普遍大于对照组,在450～550 nm波段吸收谱差异更明显;染料在心室组织中的最大吸收峰为(479.75±0.44) nm。通过测量含染料心脏不同部位的荧光光谱,首次发现心室组织、心房组织和主动脉的最大荧光峰位有一定差异,其相对荧光强度则与染料的分布浓度有关。根据三维和二维荧光光谱分别确定了含染料心房和心室组织的最佳荧光激发波长和荧光测定波长。利用心房和心室组织的静息电位差,在不同波长激发光下测量了染料的荧光光谱移动,确定了光标测量实验的最佳激发光和相应荧光检测波长范围。这些研究结果为心脏光学标测系统的设计提供了理论依据。     

双光子激发时间分辨荧光光谱测量技术

建立了一台基于高重复频率扫描相机的双光子激发时间分辨荧光光谱测量系统，能够同时测量样品的荧光光谱和寿命. 该系统的时间分辨率为6.5—200ps，光谱分辨率为1—3nm，能够实现快速数据采集以及可靠和可重复的寿命和光谱测量. 利用标准荧光染料(若丹明6G、香豆素314)及其混合溶液对该系统进行了测试，所得到的荧光光谱分布和寿命值与文献报道一致. 实验结果表明，该系统能有效区分多组分荧光团. 这为鉴别多荧光团或多组分生物组织提供了一种独特的对比方法，可用于多光谱分辨荧光寿命成像和荧光共振能量转移成像等方面. 关键词： 荧光寿命 荧光光谱 双光子激发 高重复频率扫描相机     

燃烧产物组成激光诱导荧光光谱的测量

对激光诱导荧光（LIF）光谱技术在燃烧过程中的应用进行研究，介绍测量燃烧过程中常见自由基OH和NO的LIF光谱的实验方案，以及采用激光诱导荧光光谱技术测量小分子荧光光谱的方法，利用YAG激光器、染料激光器、CO2激光器、光谱仪、ICCD等设备对燃烧产物中常见小分子自由基OH和NO进行了测量，从实验中得到了自由基OH和NO的荧光光谱。实验结果表明，荧光光谱与激发波长无关，但是激发波长改变后，荧光强度因离开最佳波长而有所下降，这符合分子荧光光谱的特征。与其他光谱技术相比，激光诱导荧光光谱技术具有极高的选择性和灵敏度。     

基于主成分分析的多重定量PCR荧光串扰校正

聚合酶链式反应(PCR)是分子生物学常用的检测手段,主要用于对生物的DNA或RNA进行检测。由于荧光光谱重叠和滤光片过滤带宽限制,检测时所获得的荧光数据通常会包含荧光通道之间的串扰,串扰的存在使PCR结果分析变得复杂,并可能影响最终的检测结果。选择合适的光学元件,并确定通道间的补偿矩阵,可以降低甚至消除荧光串扰。目前荧光补偿矩阵大多通过迭代计算获得,还没有一种简单的方法可以从混合的多通道荧光数据中找到荧光补偿矩阵。为了快速获得荧光补偿矩阵,减小计算量,采用主成分分析法(PCA)中确定主成分的方式,基于搭建的测试平台进行单一染料实验,获得染料的荧光信号在各个检测通道的分布情况,计算得到荧光补偿矩阵。通过分析补偿矩阵,发现对于搭建的硬件系统,Cy5染料对Cy5.5通道串扰较大,串扰比例为8.76%,同时Cy5.5染料对Cy5通道串扰影响也相对较大,比例约为6.2%;其次是ROX染料对HEX通道串扰,比例约为2.68%; HEX染料对FAM通道串扰,比例约为1.58%; FAM染料对HEX通道串扰相对较小,比例约为0.25%,其余通道无明显串扰,与荧光光谱反映的结果一致。采用得到的荧光补偿矩...     

基于自适应免疫算法重叠拉曼谱峰的解析

拉曼光谱测量速度快,可以实现原位实时测量,现已成为过程控制中物料检测的一种重要手段。但由于环境的复杂性以及拉曼光谱信号特点,目前在线检测时难免会出现一些重叠谱峰。基于免疫算法特点,将该方法用于芳烃重叠拉曼谱峰信号的解析中,提取混合物质中单个组分拉曼谱峰信息进行分析,结果表明该方法解析快速、定量准确,相对误差低于1%,是解析重叠拉曼光谱信号的有效方法。针对现场样品检测中出现的重叠谱峰伴随荧光背景信号,提出了结合独立成分分析的自适应免疫算法,有效地解析出荧光背景信号,为复杂样品的拉曼光谱检测分析提供了新的手段。     

一种时间分辨激光诱导击穿光谱的测量方法

激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种动态光谱。时间分辨LIBS光谱测量是研究激光诱导等离子体演化和谱线自吸收的重要技术。结合激光诱导击穿光谱测量的时序特性,提出一种利用常规性能光谱探测设备获得微秒级时间分辨LIBS光谱的测量方法。通过控制毫秒级光谱探测设备的积分延迟时间,获得不同延时下的LIBS光谱信号,对所得光谱进行处理得到相应特征谱线拟合强度,将所测的特征谱线强度按照一定的时间间隔进行差分,得到差值即为差分间隔时间内特征谱线的积分强度。采用差分时间间隔应大于系统最差时序精度,同时优选无重叠干扰和背底连续的谱线信号进行分析。以等离子体产生后持续时间为横坐标,计算所得谱线差值强度为纵坐标,即可获得特征谱线的强度演化曲线。通过实验验证,使用积分时间为毫秒量级光谱仪和时序精度为0.021微秒控制系统,该方法可以实现微秒量级时间分辨LIBS光谱测量,可用于表征LIBS光谱特征谱线演化过程,降低了LIBS光谱时间分辨测量系统成本。     

样品厚度对薄膜法X射线荧光光谱测量的影响研究

分别以富集有Cr,Pb和Cd三种元素的尼龙薄膜样品及玻璃纤维滤膜为研究对象,采用滤膜叠加的方式,通过XRF光谱仪测量不同样品厚度下薄膜样品的XRF光谱,根据测得的尼龙薄膜样品中Cr,Pb,Cd元素及玻璃纤维滤膜中Ca,As和Sr元素特征XRF性质的变化,研究样品厚度对薄膜法XRF光谱测量的影响。结果表明：薄膜样品厚度对不同能量区间上元素特征谱线荧光性质的影响并不相同。元素特征谱线能量越大,元素特征X射线荧光穿透滤膜到达探测器的过程中损失越少;但由薄膜样品厚度增加引起的基体效应却越强,相应特征谱线位置处的背景荧光强度就越大,因此样品厚度增加所引起的基体效应对薄膜法XRF光谱测量的灵敏度影响就越大。对于特征谱线能量较低(能量小于7 keV)的元素,以增加薄膜样品厚度的方式来增加待测组分的质量厚度浓度,并不能有效地提高薄膜法XRF光谱测量的灵敏度;对于特征谱线能量较高的元素(能量＞7 keV),可以通过适当增加样品厚度以增加被测组分的质量厚度浓度的方式来提高XRF光谱测量的灵敏度,薄膜样品厚度在0.96～2.24 mm内,更有利于XRF光谱的测量与分析。该研究为大气及水体重金属薄膜法XRF光谱分析中薄样制备及富集技术提供了重要的理论依据。     

双光子阵列点激发同时多维荧光信息的处理

五维同时荧光信息显微成像方法是一种新的荧光信息获取技术，它采用了双光子阵列点激发方式.这一方法可同时获取激发阵列点每点荧光的位置信息、荧光光谱信息和荧光寿命信息，弥补了现有荧光检测技术的不同功能信息不具有同时性的缺陷.给出了从这种技术的复合信息中提取复合光谱几何强度结构图像、不同光谱几何强度结构图像、不同光谱寿命图像的方法.提出了一种激发荧光强度修正系数矩阵方法，消除阵列点激发光强不均匀对激发荧光强弱产生的不利影响，取得明显效果.实验对实际样品做了数据采集和处理，给出图像结果，表明处理的效果良好.对存在的问题也作了讨论. 关键词： 荧光信息处理 双光子 荧光光谱 荧光寿命     

三维荧光光谱结合PCA-SVM对几种浓香型白酒的鉴别

提出一种利用三维荧光光谱技术鉴别不同品牌浓香型白酒的方法。运用FLS920荧光光谱仪测量了七个不同品牌浓香型白酒的三维荧光光谱,不同品牌浓香型白酒的荧光光谱特征相似,仅凭荧光特征参数较难区分。采用求偏导和小波压缩相结合的数据预处理方法,求解光谱数据中每一激发波长下,荧光强度对发射波长的一阶和二阶偏导数,选取db7紧支撑正交小波对数据进行压缩,选择4尺度分解后的近似系数作为新的数据矩阵,然后做主成分分析(PCA)。将提取的主成分作为支持向量机(SVM)的输入,并利用K-fold交叉验证的方法寻找支持向量机的最优参数c和γ,建立不同品牌白酒的分类鉴别模型。从每个品牌白酒中随机选取14个样本,共98个样本组成训练集,其余的42个样本组成预测集。分别比较了数据不求偏导,对数据求一阶偏导和二阶偏导的预处理后对鉴别模型的影响。结果表明：三维荧光光谱经过二阶偏导的预处理后,结合主成分分析和支持向量机能很好地实现不同品牌浓香型白酒的分类鉴别,模型的准确率为98.98%,预测集的准确率为100%。该方法具有简单,快速,成本低的优点,可为中国白酒的检测和鉴别技术的发展提供帮助。     

基于能量色散X射线荧光光谱的鱼粉产地溯源方法研究

鱼粉是一种在养殖业中占有重要地位的高蛋白饲料原料。我国对鱼粉的市场需求很大,但不同产地的鱼粉存在品质差异的问题。为保证鱼粉品质安全,建立鱼粉产地溯源系统具有非常重要的意义。能量色散X射线荧光光谱根据元素辐射X射线荧光光子能量不同,能够检测样品矿物质元素种类和含量。鱼粉所含矿物质元素种类和含量会因鱼粉产地不同而存在差异,因此提出采用能量色散X射线荧光光谱(EDXRF)法对鱼粉进行扫描检测来获得鱼粉的元素信息,将原始光谱进行预处理后,采用鲸鱼算法改进的自适应净信号权重局部超平面方法识别鱼粉样品的光谱向量,从而对其产地进行溯源判别。首先对产地来自辽宁和浙江的51份鱼粉样品进行压片,并在EDXRF谱仪的检测程序中设置不同的滤光片,得到51组(每组6条光谱)光谱。然后对光谱进行预处理,采用基于自适应迭代重加权惩罚最小二乘法算法（airPLS）进行基线校正,从而消除基线漂移的影响,提高精度。采用小波变换对光谱进行平滑,去除光谱曲线的高频噪声。选取每个鱼粉样品6条光谱的有效区段,计算谱峰面积,获得代表样品矿物质元素含量的16维向量。最后采取鲸鱼算法对自适应净信号权重局部超平面(ANWKH)方法的关键参数（近邻数、主成分数、调节参数）进行最优选择,再利用寻找到的最优参数建立自适应净信号权重局部超平面模型,随机选取每个产地鱼粉样品的70%作为训练集,30%作为测试集进行鱼粉产地判别。鱼粉样品分别来自辽宁和浙江两个产地,经预测模型识别正确率分别为94.3%和100%,总正确率为97.3%,均高于人工寻找参数的自适应净信号权重局部超平面分类准确率。结果表明,基于能量色散X射线荧光光谱的鱼粉溯源方法能够准确地实现鱼粉产地溯源,经鲸鱼算法改进后的自适应净信号权重局部超平面方法能够寻找到最优参数,建立分类准确度更高的模型,为以后进行更加详细的国内外鱼粉产地溯源提供了参考。     

基于主成分分析和多元曲线分辨的蓝细菌流式荧光光谱分析方法

利用流式细胞术对细胞进行多色荧光分析时,往往获得的是由多种组分荧光光谱混合的多元荧光光谱。在对蓝细菌进行光谱流式检测时,所测得的荧光光谱同时包含了多种未知荧光光谱,且存在严重的光谱混叠。为了获得蓝细菌中的主要组分光谱及其浓度,提出主成分分析和多元曲线分辨相结合的方法,对蓝细菌的流式荧光光谱进行处理。该方法通过主成分分析获得蓝细菌的主要纯组分数量,然后利用渐进因子分析寻找各组分的起始点和终止点,并估计纯组分的初始光谱,最后利用交替最小二乘结合其纯组分光谱的单峰性和非负性,对初始估计的纯组分光谱进行迭代修正,从而得到纯组分光谱及其组分浓度。仿真和实验结果表明,该方法能够准确地估计混合光谱中纯组分的个数并对其谱峰进行拟合,进而准确地估计各个组分的浓度。该方法不但适用于蓝细菌的光谱分析,还可用于其他多元混合光谱体系的解析。     

基于3D荧光光谱分析和多维偏最小二乘的PAHs浓度优化检测

多环芳烃(PAHs)具有强致癌性,威胁人类身体健康。在复杂水质检测环境中,利用荧光光谱检测PAHs浓度时,由于测量光谱中存在瑞利散射影响,使得PAHs光谱信号包含明显的非平稳噪声,常用的多次采样求均值法容易使PAHs光谱存在明显的测量误差,导致PAHs检测精度下降。为此,提出了一种基于3D荧光光谱分析和多维偏最小二乘(N-PLS)的PAHs浓度优化检测方法,首先分析了菲、芴、苊与荧蒽4种PAHs溶液的光谱特性,通过拟合散射带数据点值消除光谱中的瑞利散射噪声,同时尽可能地保留原光谱信息。提取4种PAHs光谱的均值、方差和一维边际分布等特征参数,利用聚类分析方法对其光谱数据做样本分类,将相似光谱数据样本进行合并;然后根据校正集的光谱信号与不同PAHs浓度之间的关系,建立N-PLS模型,对各类PAHs的浓度进行预测分析,并且验证PAHs浓度与光谱数据荧光强度的关系;最后利用双线性分解对浓度残差进行修正,对含有各类PAHs的水溶液与实际水样进行浓度残差验证,分析了不同参数下PAHs的预测误差。实验结果表明,溶剂菲有2个明显的荧光峰值,激发与发射波长分别为285/245和315/345 nm;芴与荧蒽均存在6个明显的荧光特征峰值,分别为265/255,325/345,335/325,365/355,385/395和405/415 nm,且与其他PAHs的荧光峰值相距较远; 溶液苊在发射波长300~485 nm的范围内存在连续波峰,且对应激发波长在255~360 nm范围内;N-PLS方法对不同水质环境下的PAHs预测误差较小,其中菲与芴均方根误差均小于0.4 μg·L-1,相对误差小于6%,苊与荧蒽均方根误差均小于1.0 μg·L-1,相对误差均小于9%。对4种不同的PAHs在河流中的扩散趋势进行了仿真分析,确定出了其扩散程度,其中芴与菲扩散速率约为51 mg·L-1,苊与荧蒽扩散速率为21 mg·L-1,且扩散速率在一定范围内呈线性增长趋势,PAHs与其浓度之间符合朗伯比尔定律的线性关系; 通过不同迭代次数下N-PLS方法的均方根误差分析,得到了均方根误差精度最高时的迭代次数;对比了不同主因子数时N-PLS方法对PAHs预测的适应度与相关系数,结果表明当主因子数为3时,适应度可达96.5%,此时N-PLS预测模型效果最佳。相比其他检测方法,本文方法检测精度较高,回收率较好,具有较强的鲁棒性。     

土壤重金属铅元素的X射线荧光光谱测量分析

在实验室条件下,利用NITON XLt793型便携式X射线荧光光谱重金属分析仪测量并分析土壤中铅元素的X射线荧光光谱特性。分别以铅的L_α(10.55 keV)和L_β(12.61 keV)特征谱线作为分析线,分析了不同基体元素对分析线的影响;测定在不同铅浓度下的特征谱线强度变化。结果表明铅的质量分数在10×10-6～1 800×10-6范围内,元素的光谱强度与浓度之间呈现较好的线性关系;建立了铅元素的定标曲线,并计算得到铅的检出限为7.89×10-6。     

一种基于奇异谱的语音激活检测方法

为了提高语音激活检测在低信噪比环境中的检测性能,提出了一种基于奇异谱的语音激活检测方法。首先用多窗口方法计算每一帧语音信号的相关矩阵;然后对相关矩阵进行奇异值分解;利用奇异值可以反映有用信号和噪声分布情况的特性,将每一帧语音信号经过加权处理后的最大奇异值与自适应阈值进行比较进行语音激活检测。该方法原理简单,易于硬件实现,通过实验仿真表明,在低信噪比环境下,和基于对数能量方法相比,本文方法也能够很好的区分语音段和非语音段,有良好的检测性能。     

种群算法在能量色散X荧光重叠谱拟合中的应用

在能量色散X荧光光谱分析中,常用的闪烁探测器如NaⅠ(Tl)探测器的能量分辨率都不高,均在8%左右。能量分辨率低下往往对谱数据分析带来较大的难题,特别是在高本底低计数的情况下剥离仪器谱重叠峰会受到很大限制,越是重叠严重的峰越是无法剥离,进而无法分辨峰值和峰面积,更无法进一步对元素进行定性定量分析。为此,结合遗传算法和免疫算法的优势建立新的种群算法应用在重叠谱分析上,该算法以欧式距离为进化的判断依据,以最大相对相似误差值为迭代准则进行迭代。利用高斯函数模拟不同重叠程度的仪器谱图,将种群算法应用在重叠峰分离和全谱模拟中,峰道址偏差在±3道以内,峰面积偏差不超过5%,证明该方法在能量色散X荧光重叠谱分析中有较好的效果。     

基于三维荧光光谱结合二维线性判别分析的油类识别方法的研究

油类污染严重威胁到自然环境及人类健康。因此,识别和处理油类污染非常重要。由于三维荧光光谱能够表征石油的荧光特征,故一般利用三维荧光光谱法检测溶液中存在的油类污染物。但油类的三维荧光光谱数据维度较高且直接分析的难度较大,因此可以利用数据降维方法提取原始油类样本的光谱特征,并利用所得到的光谱特征对样本进行识别。基于此,利用二维线性判别分析（2D-LDA）对油类样本进行特征提取,研究提取的不同样本光谱特征的差别,将得到的光谱特征作为K最近邻（KNN）分类的输入,得到相应的分类结果。首先,分别配制四种不同的油类（柴油、汽油、航空煤油、润滑油）样本各20个,共计得到80个油类样本;然后,利用FS920光谱仪采集所有油类样本的三维荧光光谱数据;其次,对采集到的光谱数据进行预处理,去除光谱中散射的干扰并标准化;最后,利用2D-LDA算法对样本进行特征提取,利用KNN算法进行分类,并将其分类结果与经主成分分析(PCA)进行特征提取后的分类结果比较。研究结果表明,2D-LDA提取特征的分类效果优于PCA。利用2D-LDA分别提取发射和激发特征得到测试集识别的准确率相同且都为95%,而将发射和激发光谱特征的分类距离相结合并重新进行分类的准确率为100%。表明两类光谱相对于三维荧光光谱具有互补性,将发射和激发光谱特征相结合能够更好地对样本进行分类。而利用PCA对测试集识别的准确率仅为85%,表明2D-LDA对三维荧光光谱数据的特征提取效果更好。与PCA相比,2D-LDA通过类内散度和类间散度最大化投影向量来提取样本的特征,使得同类样本尽可能接近,不同样本尽可能分离。因此,2D-LDA具有使降维后的数据更容易被区分的特点,故其鲁棒性好。该研究为油类的降维识别提供了一种参考。