基于小波变换的体内外酒精含量近红外光谱检测与分析

应用小波分析对体外和体内的酒精近红外光谱信号进行去噪分析,通过体外光谱分析确定酒精吸收峰特征范围,为体内近红外光谱分析确定有效区间。软阈值和硬阈值下,分别采用缺省阈值、Birge-Massart阈值和最大最小值阈值,比较酒精光谱去噪,信噪比(signal noise ratio,SNR)和均方根误差(root mean square error,RMSE)去噪效果。结果表明:缺省硬阈值方法对酒精近红外光谱去噪的效果较好;小波变换可以有效去除酒精近红外光谱的噪声,提高信噪比,保留有用真实信号。在不同的酒精浓度下,去噪后的近红外光谱能够较好的显示浓度变化规律。小波分析在近红外光谱法对人体酒精无创检测及定量分析方面有较好的应用前景。     

混合气体红外光谱支持向量机分析的新方法

介绍了一种基于支持向量机的混合气体红外光谱组分浓度和种类分析的新方法。利用核函数将组分气体特征吸收谱线重叠严重的混合气体光谱在高维空间变换后,建立SVM回归校正模型,进行混合气体浓度分析。在利用支持向量机回归校正模型进行混合气体组分浓度分析的同时,证明支持向量机回归校正模型也可用于混合气体组分种类分析。对不同组分和不同组分浓度的混合气体红外光谱数据进行了实验,研究了谱仪扫描间隔、分析特征波长范围、核函数和惩罚因子等因素对分析结果的影响。混合气体组分浓度实验结果的最大平均绝对误差Mean AE为0.132%;混合气体组分种类识别的准确率大于94%。解决了传统的光谱分析方法中光谱特征谱线重叠、光谱数据的维数大、定性和定量分析无法使用同一方法等问题,可用于其他混合气体的红外光谱分析,具有实际应用价值。     

混合光谱中已知组分光谱的自加强方法研究

通过数学变换手段将混合物光谱中某待测组分（已知纯光谱组分）所包含的信息集中于原点,使得待分析组分光谱在变换结果曲线的原点处贡献最大,称之为纯光谱组分的自加强作用;在杂质光谱所包含谱带中心位置与待分析组分纯光谱差别较大的假设基础之上,通过理论分析可认为杂质光谱在变换结果曲线原点处贡献最小,因而可选择变换结果曲线原点处的小波变换系数作为待测组分定量分析的依据,降低了分析位置选择的人为性,增强了分析手段的可靠性与适应性。模拟对比了理想曲线与含加性高斯白噪声信号的变换结果,证明该方法具有好的抗噪特性。模拟分析结果表明,该方法相比以往文献报道的单纯利用小波系数作为定量分析依据的做法在分析误差方面有很大改善。     

近红外相关光谱的多元散射校正处理研究

近红外相关光谱法可以揭示待测成分光谱吸光度数据与浓度数据之间的全光谱线性相关性,明确待测成分在近红外波段的特征吸收位置,为定标波长的优选提供了依据。但是该相关光谱法极易受到样品颗粒的散射影响而掩盖与待测成分相关的光谱信息。文章首先提出将原始近红外光谱数据进行散射校正处理后再参与相关运算得到散射校正相关光谱的思想,经过实验验证得到的散射校正相关光谱有效地降低了散射的影响,提高了相关光谱的信噪比,更加准确地表征了待测成分吸光度数据与浓度数据之间在近红外全光谱通道的线性相关性。     

测量光谱谱线间距方法的改进

在光谱分析实验中，需用比长仪测量出光谱话线间距，然后用内插法求得待测谱线波长的实验内容较多，如H、D原子光谱分析等．测量的一般方法和步骤是；利用摄谱仪上的哈特曼光用将铁谱及待分析测量的光谱并排拍摄在一起，然后在光谱投影仪上将所摄谱线放大二十倍后与放大了同样倍数的标准铁谱图相对照，以铁谱谱线作为波长标尺，把待测谱线附近的铁谱线波长找到后，用比长仪测量出待测谱线与这些铁谱线的间距，利用内插法求得待测谱线之波长．A一一人十“（人一人）式中人、人为铁谱线波长，a、bud线相关间距．上述测量方法对初次接触该实…     

基于SVM的混合气体红外光谱分析关键技术研究

为了解决海量混合气体光谱数据样本无法获取、混合气体组分气体特征吸收谱线重叠、混合气体组分浓度分布的随意性等问题,将支持向量机用于混合气体红外光谱分析中.提出了光谱数据样本特征选择、数据预处理、SVM校正模型参量优化及层次式混合气体光谱分析结构等关键技术.实验分析了上述4项关键技术对分析结果的影响.实验结果显示,采用关键技术的混合气体组分浓度分析的最大绝对误差为2.93%,最大平均绝对误差为0.73%.     

电火花诱导击穿光谱技术的发展及研究应用分析

电火花诱导击穿光谱(SIBS)技术是一种基于原子发射光谱学的物质浓度与成分的定性、定量分析技术。与传统的实验室分析技术如电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)、原子吸收光谱(AAS)、质谱(MS)等相比具有实时、实地、在线快速检测、高灵敏度以及低成本、小体积、维护简单等优点。目前对该技术已有的研究集中在气溶胶成分分析、土壤成分分析、金属颗粒物浓度检测、水泥成分分析等方向,在环境监测、工业卫生、食品安全、生物医疗等领域都有广泛且良好的应用前景。从SIBS技术的基本原理入手,综述了其光谱分析的原理,即利用高压脉冲电源产生的电火花激发被测物体表面,使被测物体在电源正负极间产生等离子体,利用光谱仪光纤探头收集等离子体冷却过程中通过跃迁放出的光子与特征辐射谱线,由于不同元素具有独特的特征谱线,进而可以根据特征谱线对被测物质进行成分与浓度的定性和定量分析;接着分析了影响SIBS技术光谱图像和光谱分析的相关因素如脉冲电源参数、电极材料与入射角度和等离子体本身特性等,并定量地指出了部分因素与光谱信号强弱的关系;综述了该技术在发展过程中的一些技术革新和应用创新如激光+电火花诱导(LA-SIBS)...     

基于核主成分分析和支持向量回归机的红外光谱多组分混合气体定量分析

提出了一种核主成分分析(KPCA)特征提取结合支持向量回归机(SVR)的红外光谱混合气体组分定量分析新方法。首先将特征吸收谱线严重重叠的混合气体光谱通过非线性变换映射到高维特征空间,然后在特征空间中再利用主成分分析法提取主成分,提取出的主成分作为SVR的输入建立校正模型,实现了甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷七种组组分特征吸收光谱严重重叠的混合气体的定量分析。用KPCA-SVR所建模型对未知浓度混合气体的七种组分预测的RMSE (φ×10－60较仅用SVR模型预测的RMSE (φ×10－6)降低了一个数量级。结果表明,核主成分分析法具有很强的非线性特征提取能力,可以充分利用全光谱数据并有效地消除光谱数据噪声,降低数据维数,与支持向量回归机结合可以提高红外光谱分析的精度,缩短模型计算时间,是一种有效的红外光谱分析新方法。     

基于拉曼光谱解析的对二甲苯装置吸附塔循环液成分分析

采用拉曼光谱分析法实现PX(对二甲苯)装置中吸附塔循环液快速、准确的在线分析。由于循环液中各组分的拉曼谱峰相互重叠,且各组分的含量变化范围很大,需要收集大量的训练样本。为此,提出了基于拉曼光谱解析的循环液成分分析方法。首先,要获得循环液所含各组分纯物质的拉曼光谱,以及少量训练样本的拉曼光谱,对这些拉曼光谱进行基线扣除和均值归一化;其次,选取特征波段680～880 cm-1,对每一个训练样本预处理后的拉曼光谱在特征波段进行光谱分解,得到该训练样本中各组分的分解系数;然后,基于全部训练样本各组分的分解系数与对应的浓度数据,建立分解系数与浓度之间的定量分析模型。而对于某一测试样本,先获取其拉曼光谱,进行上述相同的光谱预处理,并在相同的特征波段基于纯组分的拉曼光谱对其进行谱分解,以获得该样本的光谱分解系数;再根据得到的分解系数和上述定量分析的模型,预测出该测试样本中各组分的含量。实验结果表明,一方面,由各纯组分混合得到的训练样本的拉曼光谱可以较精确地分解成各组分的拉曼光谱的线性加权和;另一方面,基于拉曼光谱分解系数建立的定量分析模型可以准确地预测出循环液中各组分的含量,对测试样本中甲苯、乙苯、对二甲苯、间二甲苯、邻二甲苯和对二乙基苯含量的标准预测误差分别为0.301%,0.088%,0.563%,0.384%,0.366%和0.536%。为PX装置中吸附塔循环液的在线分析提供了改进方法。     

互相关分析在近红外光谱预处理中的应用

采用互相关分析的光谱预处理方法与一元线性回归结合 ,利用近红外光谱法定量检测了苯和甲苯混合物溶液中苯的体积百分比含量 ;从理论和实验两个方面证明了在一定的条件下经过互相关变换后的光谱信号与目标物质浓度含量呈正比例关系 ,利用这个正比例关系建立一元线性回归方程可以定量检测混合物中目标物质的含量。并且深入探讨了互相关分析作为一种近红外光谱预测量方法的优缺点     

Near-infrared spectroscopy for rapid evaluation of different processing products of Sophora japonica L.

To analyze the content of rutin in differently processed products of Sophora japonica L., a combination of near-infrared spectroscopy and chemometrics was used. Factors that affect near infrared spectroscopy modeling were investigated, and the optimal spectral conditions were determined. As a reference method, the rutin content was determined by high-performance liquid chromatography-diode array detection in 99 groups of products. Near-infrared spectra were collected by optimal near infrared acquisition conditions and the spectral features were enhanced by several preprocessing methods. Moreover, a near-infrared quantitative calibration model of rutin was established using partial least squares analysis. The root-mean-square standard error of cross validation and correlation coefficient (cross validation) were calculated as 0.800 and 0.9399, whereas the root-mean-square standard error of calibration and correlation coefficient (calibration) were 0.558 and 0.9709. This indicates that there is a good correlation between the predicted value and the actual measured value. Moreover, the root-mean-square standard error of prediction and correlation coefficient (validation) were calculated as 0.495 and 0.9785. And the ratio of the root-mean-square standard error of calibration and root-mean-square standard error of prediction was as small as 0.89 (≤1.2). The relative deviation between the predicted value and the reference value of the model was ?11.02 to 8.02%, and the ratio of performance to deviation was 4.70 (>3). Thus, these data indicate that the accuracy of the model used to predict the results was sufficient. In conclusion, the calibration model presented in this study provides satisfactory performance in a rapid, quantitative analysis of the rutin proportion by a simple, fast, and high accuracy of the prediction results.     

盐酸左西替利嗪片的近红外漫反射光谱定量分析

利用近红外光谱结合偏最小二乘法实现对不同品牌盐酸左西替利嗪片剂有效成分的定量分析。经内部交叉验证,确定最佳波数范围和光谱预处理方法,以及最佳主成分数,建立最优PLS校正模型。对验证集样品浓度进行预测,得到均方根误差RMSECV、决定系数R2分别为0.276和0.974。该方法能够用于不同厂家盐酸左西替利嗪片的快速定量分析,是一种有效的药品快速检验技术。     

复杂液体光谱法分析的浓度分辨率及浓度分布影响

为保证基于光谱技术的复杂溶液检测的可行性,分析多波长建模对浓度分析的精度增益,以及确定合适的组分浓度分布以得到质量高、普适性佳的定量分析模型,从光谱检测仪器噪声、光谱数据多波长建模和被测溶液成分浓度分布影响因素入手,对复杂溶液成分浓度检测精度的影响进行分析。通过对浓度分辨率分析,对已知光谱仪噪声条件下能够实现的溶液成分浓度分辨率进行评估,也为在已知定量分析所需浓度分辨率条件下选择满足测量要求的光谱仪器提供理论依据。基于过采样提高测量精度技术分析,表明多波长建模带来了精度增益,从而提高浓度检测灵敏度。考虑被测成分含量以及非测量成分的含量在所测范围内疏密比和加权欧氏距离,为选择满足浓度分布的有利于提高模型质量、减小预测误差的样本集进行建模提供理论指导。     

基于便携式近红外光谱仪的重金属离子定量分析研究

近红外光谱分析技术凭借分析速度快、样品预处理简单等特点,被广泛用于农业、医药、环境、石油化工等领域。为实现高效率的现场检测,便携式的近红外光谱仪越来越备受关注。由于近红外光谱分析技术能够对多组分同时进行测定,因此在该研究中使用便携式近红外光谱仪探索同时对稀溶液中多种重金属离子定量分析的可行性。使用胺基改性聚合淀粉富集水中的镍离子和铜离子,然后使用便携式近红外光谱仪直接采集胺基改性聚合淀粉的近红外漫反射光谱,再借助光谱预处理方法和偏最小二乘回归法建立模型,最后通过交叉验证和外部验证证明所建立模型的稳定性。结果表明,在其他干扰离子存在下,氨基改性聚合淀粉仍能分别以99.5%和99.8%高效率地富集稀溶液中的镍离子和铜离子。便携式光谱仪采集的近红外漫反射光谱分别经连续小波变换和多元散射校正结合卷积求导光谱预处理之后,使用偏最小二乘回归能够得到相关系数分别为0.981 9和0.965 4的稳健模型,实现了对稀溶液中镍离子和铜离子的同时测定,并且检测到的镍离子和铜离子的最低浓度均为3.0 mg·L-1。该方法不仅提高了近红外光谱分析技术的检测灵敏度,同时也表明了便携式近红外光谱仪对多种重金属离子同时定量分析的可行性,是一种拓宽近红外光谱分析技术的有益探索。     

Selection of near infrared spectral information based on section combination moving window partial least squares北大核心CSCD

Selection of near infrared spectral information is research focus on the application of NIR, which enable to simplify the model and improve accuracy of prediction. Aiming at selecting optimal modeling spectral width of near infrared spectroscopy, section combination moving window partial least squares (SCMWPLS) is proposed in this paper. This method selects continuous modeling screened interval.by continuously varying size of moving window and cross validation. Taking Glucose solution near-infrared spectroscopy as test specimen, near infrared prediction models are established respectively by proposed method, and traditional interval partial least squares (IPLS) and moving window partial least squares (MWPLS). Comparing proposed method with two traditional methods, squares prediction RMSE is decreased by 44% and 25% respectively. © 2017, Editorial Board, Journal of Applied Optics. All right reserved.     

灰度关联分析结合支持向量机用于近红外光谱研究

灰度关联分析是通过关联度的计算来理清系统中各因素之间的主次关系,找出影响较大的因素。简述了灰度关联分析的基本原理,并利用其对180个烟草样品的近红外谱进行了谱区优化,选取其中120个样品用于建模,另外60个样品用于模型检验。进一步利用偏最小二乘法和径向基支持向量机法分别建立了烟草样品的总糖、还原糖、烟碱及总氮的定量分析模型。结果表明,将灰度关联分析与支持向量机法联合用于烟草近红外光谱四个组分的定量分析,其模型的泛化能力和预测精度均有较明显的提高,从而能够有效地提高建模效率。     

一种油田原油含水率的近红外光谱检测与分析方法

石油作为重要战略资源,对其组分进行实时分析检测在石油化工领域有着重要意义。随着石油资源的不断开发,在已长时间开采油井的生产过程中以及新油井开采前,需要对井下原油组分进行分析检测,以判定开采的必要性。原油组分实时检测,在原油开采、生产、储运以及销售过程中都起着关键的作用,针对传统检测方法存在精度低、效率低等问题,近年来在原油组分检测技术的研究方法上引入了在测量领域得到广泛、有效应用的近红外光谱测量技术。以井下原油作为研究对象,利用从大庆油田获得的提纯原油与水按体积比配制了原油占比分别为1%~20%共39个组分的实验样品来模拟井下原油。研究了近红外光谱透射法测量原油组分的基本原理,并利用SW2520型近红外光谱仪与卤素光源以及配套组件集成了原油样品近红外光谱数据测量系统,完成了系统的标准化实验并利用此标准化后的系统采集了39个组分原油样品的近红外吸收光谱数据。利用移动窗口平滑法、Savitzky-Golay卷积平滑法以及Savitzky-Golay卷积求导法对原油近红外光谱数据进行预处理以消除噪声,利用偏最小二乘法和支持向量机回归方法SVR两种分析方法对预处理后的原油样品近红外光谱进行建模,分别建立了原油组分分析预测模型。研究结果表明,利用偏最小二乘法模型预测均方根误差为0.003 755 14,决定系数R2为0.999 999,预测精度优于0.1%,预测效果十分理想。利用近红外光谱技术对配制的不同比例的井下原油模拟测试样品进行测试建模和分析,为井下原油组份检测提供了一种新的思路,该方法可以有效的解决原油含水率的检测问题,为开发油田现场实时原油检测分析装备提供技术支撑。     

ASTER与Landsat ETM+植被指数的交互比较

在中尺度对地观测系统中,Landsat和ASTER数据无疑是使用得最多的遥感影像数据,但是长期以来二者植被指数之间的定量关系并不清楚.因此,利用三对同日过空的Landsat ETM+和ASTER影像来考察二者植被指数(NDVI、SAVI)之间的定最关系,重点查明二者之间的差异.通过将ETM+与ASTER影像的多光谱波段...     

短瓣金莲花指标成分的红外光谱快速分析

将现代红外光谱分析技术与化学计量学方法相结合,建立利用红外光谱对短瓣金莲花药材的指标成分进行快速定量分析的方法。 以高效液相色谱法获得短瓣金莲花指标成分（荭草苷、牡荆苷）的含量作为参考数据,以傅里叶变换红外光谱技术获取其红外光谱图,在此基础上利用化学计量学方法将指标成分与红外光谱图数据关联,构建指标成分的快速预测模型。 以不同比例甲醇-水作为溶剂,采用室温浸提、加热回流、超声辅助工艺提取获得36个短瓣金莲花药材提取物。利用高效液相色谱法测试短瓣金莲花提取物的荭草苷和牡荆苷含量,并以傅里叶变换红外光谱仪辅以水平衰减全反射附件测试各样品的红外光谱图。分别选取29个提取物样品作为检验集,其余为校正集,采用TQ Analyst EZ Edition软件进行建模。以交叉验证相关系数（R2）和交叉验证误差均方根（RMSEC）为指标选择光谱预处理方法、定量分析方法和建模波段,用预测误差均方根（RMSEP）考核模型的预测效果。通过筛选得到优化的光谱预处理方法为标准正态分布校正（SNV）和二阶导数（13点平滑）,定量分析方法为偏最小二乘（PLS）方法,荭草苷和牡荆苷的最佳波段分别为2 050~650和1 900~650 cm-1。以PLS法构建的荭草苷和牡荆苷模型的相关系数分别为0.919 8和0.970 8,模型预测结果的相对偏差分别在-2.0%~3.2%和-3.4%~4.7%之间。鉴于红外光谱技术所具有的测试迅速、微观宏观指纹特性、定性定量皆可分析、对环境无污染等特点,利用红外光谱法可对中药提取物的指标成分进行快速、准确、环保、高效的分析,为中药的质量控制提供了新的思路和解决方案。