动态光谱数据质量的评价

为消除数据采集过程中各种因素对基于动态光谱法无创血液成分测量精度的影响,需要对动态光谱数据建立一个质量评价标准,以提高建模的稳定性和预测的准确度。在对110名志愿者的测量数据进行分析后,提出了动态光谱数据的一个质量评价指标——稳定波长数,并依此选取出60例优秀样本。利用BP神经网络对此样本的总胆固醇、血糖、血红蛋白进行了建模和预测。预测结果较之对照组均有所改善,平均相对误差分别从13.8%,15.8%,5.4%降低到6.5%,6.5%,2.1%,证明将稳定波长数作为动态光谱数据质量评价标准的有效性。引入稳定波长数指标,可对测量数据进行预先的质量评估,提高实际仪器预测的可靠性,为动态光谱法血液无创检测走向临床应用铺平了道路。     

基于动态光谱法的多波长脉搏血氧饱和度测量

目前临床上血氧饱和度的无创检测主要基于双波长的脉搏血氧饱和度测量原理,但其检测精度仍然需要进一步的探究和完善。近年来,国内外的很多研究者采用三波长甚至八波长的方法测量血氧饱和度,从某种程度上减小了误差。动态光谱法作为一种新型血液成分无创检测方法,能消除受试者个体差异和测量环境等的影响,在血红蛋白浓度的无创检测研究中取得了很好的效果。基于动态光谱法对多波长下脉搏血氧饱和度检测进行了研究：对60名重症监护患者进行动态光谱采集以及动脉抽血分析血氧饱和度值;采用高灵敏度光纤光谱仪,采集受试者指端透射多波长下的光谱信息;以单拍提取法提取波长范围为606.44~987.55 nm的动态光谱;以动脉血气分析中血氧饱和度值为参考真值,建立血氧饱和度与多波长动态光谱数据的组合间隔偏最小二乘校正模型;得到预测集的相对误差为±0.017 6,而两波长测量装置监护仪上得到的数据相对误差为±0.116 4。结果表明：利用高灵敏度光纤光谱仪采集多波长光谱信息,用动态光谱法进行数据预处理,进行多波长血氧饱和度检测,有效降低了血氧饱和度的测量误差。     

动态光谱法用于人体血红蛋白浓度的无创测量

为了实现血液成分的无创检测,利用动态光谱指端透射法进行了人体血红蛋白浓度无创测量的研究。对34名健康志愿者进行了在体测量动态光谱和抽血分析血红蛋白含量,在验证了动态光谱的可靠性的基础上,选用BP神经网络对获取的动态光谱数据和血红蛋白浓度实测值进行建模分析,从34个样本中抽取19个作为校正集,另外15个作为预测集,得到校正集和预测集的相关系数分别为0.983 1和0.936 5,预测集的相对误差最大为7.5%,平均相对误差为3.04%,满足临床应用对血红蛋白测量精度的要求。结果表明： 动态光谱法可以有效的克服测量位置等测量条件对光谱测量的影响,较准确地进行人体血红蛋白浓度的测量,是一种比较好的血液成分无创测量方法。     

基于双潜变量技术的SPA算法应用于NIR波长筛选

利用近红外(NIR)光谱技术定量检测鱼粉的灰分含量,提出基于双潜变量技术的改进连续投影算法(DLV-SPA),针对光谱矩阵和目标成分进行双潜变量提取,结合连续投影完成特征变量筛选,为NIR定量分析提供有效的信息波长,实现降维定标,以达到提高预测精度的目的。结果表明,DLV-SPA方法应用于鱼粉品质的NIR定量检测,能够快速有效地完成信息波长筛选。该方法为动物养殖业提供了一种有潜力的品质检测技术,具有一定的应用价值。     

小波变换提高动态光谱法血液成分无创检测的精度

光谱采集过程中的各种时变噪声影响了动态光谱法血液成分无创检测定量校正模型的精度。该文采用小波变换法,在脉搏频段内对指端投射光谱的时域吸光度波形聚焦,提高了动态光谱数据的信噪比和血液成分含量定量校正模型的精度。对同一个体连续采集10次光谱数据,引入小波变换去噪后动态光谱数据的平均相关系数r自0.979 6提升至0.990 3。对110名志愿者进行血常规体检和指端透射光谱采集,建立动态光谱数据与血糖浓度生化分析值之间的神经网络模型,在引入小波变换去噪后,预测集相关系数自0.6774提升至0.846 8,平均相对误差自15.8%下降至5.3%。实验表明,引入小波变换可以有效地去除动态光谱数据中的噪声,提高定量校正模型的精度,推动了动态光谱法无创血液成分检测的发展。     

光谱关键变量筛选在农产品及食品品质无损检测中的应用进展

农产品及食品的品质与安全一直以来都是人们关注的焦点,不仅关系着人们的身体健康,而且关系着社会稳定甚至国家安全。由于农产品及食品的品质不合格引发的安全事件备受社会各界的广泛关注。对农产品及食品的品质的监管长久以来都是分析检测领域的重点和难点。我国人口众多,对农产品和食品的消费量非常大。面对如此大量农产品及食品品质的无损快速检测需求,光谱法以其快速、无损、高效、环境友好、可现场检测等诸多特点,为农产品及食品品质的无损快速分析提供了良好的解决方案。然而,传统的光谱法在检测过程中所使用的数据量十分庞大,不仅在建立校正模型过程中会消耗大量时间,而且难以完成大量农产品及食品的品质在线高通量无损快速检测。大量数据的计算成为限制光谱类分析仪器工作效率的主要瓶颈之一,并且大量数据的计算对仪器设备的硬件配置也提出了非常高的要求,从而间接地提高了光谱分析技术的应用成本。近年来,关键变量筛选技术脱颖而出,并成为光谱分析的一个新热点。通过筛选,采用少量关键变量建立校正模型即可得到和全谱数据建模准确度相差无几的分析结果,从而可以有效提高分析仪器的工作效率并间接地降低光谱分析技术的应用成本,进而为农产品及食品品质的高通量检测提供了可靠的技术支持、为满足人民日益增长的美好生活需要提供科技保障。针对光谱关键变量筛选在粮食及粮食作物、蔬菜、水果、经济作物、肉类、食品品质与安全领域的无损检测应用进行综述,对光谱关键变量筛选技术的应用从筛选方法、应用范围、应用效果等方面进行了分类总结归纳,并就光谱关键变量筛选技术在农产品及食品品质无损检测中的应用从变量筛选方法特点及趋势、所选变量的稳定性和可靠性、所选变量的实际意义等方面进行了展望。     

动态光谱信号质量的评估与筛选

近红外光谱分析作为一种无损、实时、连续检测的方法,为血液成分无创检测提供了思路。为了保证采集到的光谱数据的准确性和可靠性,本文通过动态光谱脉搏波时域有效单沿数和频域品质因数Q值相结合的方法对405例采集的样本进行了评估,剔除异常的样本,筛选出218例可靠样本。对筛选出的218例样本和对照组的218例样本的动态光谱数据与相应的被测对象的血红蛋白浓度值进行了建模分析,每组选取200例样本作为校正集,18例样本作为预测集。有效单沿数和Q值联合筛选的实验组的预测准确率达到93.8%,有效单沿数或Q值单一评估的两个对照组的预测准确率分别为65.6%和67.7%,未经过筛选的三个对照组的预测准确率分别为53.7%,33.3%,42.6%;实验组的预测平均相对误差为0.067 5,单一评估的两个对照组分别为0.072 3和0.072 2,随机选取的对照组分别为0.082 3,0.078 9,0.082 8,较其他各组相比为最小。结果表明时域频域联合法对光谱数据样本筛选具有可靠性和有效性,这将为动态光谱的无创检测的精准性研究提供了方法。     

动态光谱检测中血液散射对等效光程长变化的影响

动态光谱无创动脉血液成分检测方法,从原理上可以去除皮肤等因素带来的个体差异的影响。在使用该方法时,需要考虑血液散射的影响。采用蒙特卡罗模拟仿真方法,对人体指端脉动动脉血液的散射引起的等效光程长变化程度进行了研究,从误差分析的角度对通过动态光谱法测量血液成分浓度的下限进行了评估。     

基于动态光谱法的人体血液胆固醇含量无创检测

为实现患者血液总胆固醇含量的无创检测,检测了80例临床志愿者的手指脉动血液的动态光谱,同时获取其血液内总胆固醇含量的临床化验结果。对动态光谱加入谐波分量的数据进行了主成分分析,提取数据中的重要有效成分。对提取后的数据和总胆固醇实测值进行BP神经网络的建模并预测,得到预测集相关系数为96.48%,预测集最大相对误差为25.44%,预测误差均方根为0.242 6mmol.L-1。由于在建模前对建模数据进行了主成分分析,建模速度得到大幅度提高。证明了动态光谱法结合主成分分析进行血液总胆固醇含量检测的可行性,是无创血液成分分析研究的又一进展。     

无创人体血糖检测光学方法的研究现状与发展

糖尿病威胁着人类健康,血糖有创检测的弊端使无创检测方法成为糖尿病患者的迫切需求,无创血糖检测也因此成为国内外学术界研究的热点。但到目前为止还没有一种无创检测仪器有足够的精度能够应用于临床。文章中介绍了研究较多的光声光谱法、拉曼光谱法、荧光法、偏振光旋光法、光学相干层析成像法,近红外光谱法等光学光谱检测方法的原理、方法、特点以及当前国内外研究现状和进展。从中分析了限制血糖浓度无创检测应用于临床的技术难点问题及未来的研究方向,指出动态光谱方法是无创血糖测量中最有应用前景方法之一。     

土壤碱解氮含量可见/近红外光谱预测模型优化

可见/近红外光谱技术是土壤成分检测的有效工具。波长筛选对可见/近红外模型土壤属性的预测精度有重要影响。以宁夏吴忠地区75个水稻土样为研究对象,利用可见/近红外光谱技术采集土壤样品光谱,采用SPXY （Sample set partitioning based on joint X-Y distance）方法选取了校正集和预测集样本,比较了分别采用Savitzky Golay平滑（SG smoothing）、多元散射校正（Multiple scatter correction,MSC）、标准正态变量变换（Standard normal variate,SNV）3种预处理方法对光谱数据处理后建立土壤碱解氮偏最小二乘法模型和原始光谱数据建模的效果。在此基础上,分别采用遗传算法（Genetic gorithms,GA）、连续投影算法（Successive projections algorithm,SPA）、竞争性自适应重加权算法（Competitive adaptive reweighted Sampling,CARS）、随机蛙跳（Random frog,RF）进行波长筛选,最后应用偏最小二乘法建立基于不同波长筛选方法的土壤碱解氮含量预测模型。研究表明,由于仪器性能稳定,样品的颗粒度比较小和均匀,本次实验原始光谱数据建模效果最好;各种波长筛选方法均可有效减少参与建模的波长数,且连续投影算法优于全谱建模,所选波长数仅为全谱波长数的1%,其预测决定系数（R²）、预测均方根误差和相对分析误差值分别为0.726,3.616,1.906。这表明连续投影算法可以有效筛选水稻土碱解氮敏感波段,为土壤碱解氮传感器开发提供技术支持。     

动态光谱提取方法的对比研究

针对现有的频域法和单沿法这两种动态光谱提取方法进行了对比与研究.理论及实验结果表明,虽然两种方法提取动态光谱的角度不同,但其本质是相同的:源于动态光谱的基本原理、信号统计特性和平均作用的利用;对于周期、幅值较稳定的脉搏波,两种方法都能够提取高精度的动态光谱;相比较频域法,单沿法能够更好地抑制手指的抖动、光纤探头压力的改...     

基于MEMS微镜的长波近红外光谱仪的设计与实现

为适应光谱仪微型化、集成化的发展趋势,详细分析了MEMS微镜应用于微型长波近红外光谱仪的方法和涉及的主要问题,例如分光系统的设计、MEMS微镜的选择、探测器与前置放大电路的设计等。并将50 Hz谐振频率、峰峰驱动电压为10V的MEMS微镜、高灵敏度的InGaAs单元探测器,结合立特罗式分光光路,设计和实现了900～2 055 nm波段的微型长波近红外光谱仪样机,其中1 000～1 965 nm谱段的光谱分辨率介于9.4～16 nm之间。采用MEMS扫描微镜技术后,一方面简化了光谱仪中的复杂机械结构,使尺寸可以更小;另一方面实现了单探测器的长波近红外光谱仪,与阵列长波近红外探测器光谱仪相比,成本有所降低。作为应用实例,此样机成功对纯水以及乙醇-水溶液的长波近红外光谱进行了测量,实现了乙醇-水溶液的浓度预测分析,其中本样机测量的纯水长波近红外光谱与文献相符。     

非对称空间外差光谱技术研究

传统空间外差光谱技术存在光谱分辨率、光谱范围与探测器象元数之间的制约关系。非对称空间外差光谱技术相比传统空间外差光谱技术主要区别在于增加单臂光栅到分束器的距离,能够在系统参数不变的情况下大大的增加光谱分辨率。首先阐述了非对称空间外差光谱技术的基本原理,并给出相应的系统参数计算公式推导结果,从理论上推导出单臂光栅偏置量增加和光谱分辨率增加之间的关系。偏置量作为非对称空间外差光谱技术的重要参数,受短双边象元数和光谱分辨率需求的制约。根据实验室现有实验平台参数,给出偏置量选择原则及结果。在元器件参数相同的情况下,分别计算了两种形式的理论光学性能参数,并且进行了仿真验证,得出非对称空间外差光谱仪与传统空间外差光谱仪光谱范围相同,但具有更高的光谱分辨率,并且分辨率提高与偏置量增加关系与理论计算相符。最后通过单色光扫描方法对非对称空间外差光谱仪实验室装置进行光谱范围和光谱分辨率的定标,定标结果与理论计算值吻合较好。     

Implementation of the direct demodulation method for natural gamma ray spectral logging

Spectrum analysis of natural gamma ray spectral logging (SGR) data is a critical part of surface information processing systems. Due to the low resolution, which is an inherent weakness of SGR, and the low signal-to-noise ratio problem of logging measurements, SGR is usually treated with a low confidence level. The Direct Demodulation (DD) method is an advanced technique to solve modulation equations interactively under physical constraints. It has higher sensitivity and spatial resolution than the traditional methods and can effectively suppress the logging noise. Based on standard count rate spectral data obtained from the China Offshore Oil Logging Company SGR Calibration Facility, this paper presents the application of the DD method to gamma-ray logging. The results are compared with four traditional algorithmic methods, showing that the DD method is a credible choice, with higher sensitivity and higher spatial resolution in gamma-ray log interpretation. The Point-Spread-Function of the Shengli Oil Logging Company's natural gamma ray spectroscopy instrument is obtained for the first time. The quantities of various radionuclides in their calibration pits are also obtained. The DD method was applied successfully to gamma-ray logging, offering a new option for SGR logging algorithm selection.     

Dynamic Spectrum for noninvasive blood component analysis and its advances

Noninvasive blood component analysis by spectroscopy has broad prospects that based on Dynamic Spectrum (DS) can effectively suppress the influences of individual differences (such as skin, muscle, fat) and the variations of measurement conditions, which shows its potential in the clinical applications. The purpose of this article is to review the starting point and the advances of DS, to assess the current situation of the field and to explore future directions. The principle of DS and the error sources of noninvasive blood component analysis were introduced. An overview of the six stages of noninvasive blood component analysis, including sensing principle, acquisition methods of spectral photoplethysmography (photoplethysmography signal at multiple wavelengths) signals, spectral photoplethysmography (SPPG) preprocessing, DS extraction methods from SPPG, the quality evaluation for DS and modeling methods, was presented. Finally, the existing issues of DS are discussed and the future directions are predicted.     

香蕉贮藏气体3D荧光表征特征选择及早期腐败预警初探

为利用3D荧光技术实现基于贮藏室气体荧光信息的香蕉腐败早期预警,选取两批不同贮藏日期的香蕉贮藏室气体进行三维荧光数据采集。首先对荧光数据进行了预处理：为消除三维荧光仪整体漂移现象,对得到的三维荧光数据进行去除漂移处理;利用matlab中eemscat工具包对瑞利与拉曼散射进行去除处理,有效消除了瑞利散射和拉曼散射的不利影响;运用Savitzky-Golar(SG)进行数据平滑处理,减少了噪声对荧光信号的干扰。同时,对三维荧光数据进行初步筛选,去除了荧光强度接近于0的发射波长,以及利用三阶高斯混合分布对不同激发波长下的发射光谱进行拟合去除了离散性较大的激发波长。然后针对荧光数据的特征表征,提出了一种基于Wilks Λ统计量融合间隔偏最小二乘法(iPLS)的荧光数据特征选择策略。具体是：用Wilks Λ统计量进行特征激发波长的选取,初步选出了5个特征激发波长;根据初选的特征激发波长用iPLS结合pH值及相对电导率进行了特征发射波段的选取,结果每个特征激发波长下均选出包含14个波长的特征发射波段。为进一步减少分析变量个数,根据选出的特征发射波长,运用Wilks Λ统计量再次进行特征激发波长反选,最终得到了3个特征激发波长。考虑到各特征激发波长下对应14个特征发射波长,故可选出42个特征发射波长。最后基于香蕉在贮藏中其品质变化具有时变特点,根据42个特征发射波长使用系统聚类分析法(SCA)进行香蕉腐败基准界定,得到两批香蕉均在贮藏的第5天出现品质突变。因此选用第5天贮藏室气体荧光信息来表征香蕉的腐败情况。另外,利用主成分分析(PCA)初步探索了用第1主成分实现香蕉早期腐败的预警。结果表明：文中提出的三维荧光数据特征波长的选择策略是能够有效降低光谱数据的复杂度,同时给出的早期腐败预警方法是可行的。     

便携式短波近红外光谱仪器检测土壤总氮含量研究

基于便携式短波近红外光谱技术检测了土壤总氮含量。采集浙江省文城地区农田土壤样本243个,将土壤样本分为三组,一组未经过粉碎、过筛等处理,一组做过2 mm筛处理,一组过0.5 mm筛过处理,采用usb4000便携式光谱获取土壤光谱数据,结合(savitzky-golay, SG)平滑算法,波长压缩算法和小波变换对原始数据进行预处理,然后采用竞争性自适应重加权、随机青蛙和连续投影算法进行特征波长选择。基于全光谱建立了偏最小二乘回归和基于特征波长建立了极限学习机和LS-SVM模型。结果表明过筛处理后的样本模型结果优于未过筛的样本模型结果,过0.5 mm筛处理的土壤样本模型预测结果略优于过2 mm筛处理的土壤样本模型预测结果,最优预测集的决定系数为0.63,预测均方根误差为0.007 9,剩余预测偏差为1.58。表明便携式仪器检测土壤总氮含量,经过过筛处理的土壤样品检测结果优于未过筛土壤样品检测结果,建议土壤样品检测总氮含量时需经过过筛处理,这样得到的结果较为理想,在此基础上采用性能较好的光谱仪器采集数据,以减小原始光谱噪声。     

RWA方法对WDM网络P圈优化性能的影响

研究不同的路由和波长分配（RWA）方法对无波长变换WDM网络P圈优化性能的影响.提出了用负载均衡的方法对各波长层的工作容量进行均衡,以降低网络总容量.分别研究了动态分层通用RWA（DL-GRWA）、最短路径RWA（SP-RWA）、动态分层负载均衡（DL-LB）、最短路径负载均衡（SP-LB）、固定波长负载均衡（FW-LB）5种方法对网络总容量的影响.仿真发现,无论何种RWA方法,随着圈最大跳数限制的变大,网络总容量都逐渐降低,其中SP-LB方法所需要的网络总容量最小.     

一种改进的奇异值降噪阶次选取方法用于紫外光谱信号去噪的研究

光谱去噪是光谱检测的重要环节。针对光谱信号易受光谱仪热噪声、现场机械振动以及随机噪声等因素影响,而在线监测系统要求减少人为参数选择对去噪效果的影响,提出利用奇异值分解(SVD)理论对光谱信号去噪。提出一种改进的降噪阶次选取方法：指定奇异值差分谱最大峰值点θ₁为所选阶次下界;利用奇异值、奇异值差分谱综合信息选取阶次上界θ₂;将区间θ₁～θ₂定义为模糊区域,通过模糊C均值聚类求取隶属度,赋予模糊区域内奇异值相应的权重系数。用所提方法对不同信噪比下SO₂紫外光谱信号去噪,将信噪比、均方根误差、波形相似系数、平滑度指标用于去噪效果的评价。去噪结果表明：所提方法完全基于数据驱动,具有较好的去噪效果,能够真实的恢复原始信号。