基于自动线性拟合的快速拉曼基线校正算法（英文）

近年来拉曼光谱以其无创、灵敏度高等众多优点在化学表征、生物医药、材料等领域引起广泛关注,而基线漂移的存在为后续的定性定量分析带来严重困扰,因此设计高性能的基线校准算法以提高分析结果的有效性及准确性具有重要意义。针对传统算法在批量拉曼光谱数据基线校正方面的不足,基于自动线性拟合算法提出一种快速基线校正算法以校正具有相似背景的批量拉曼光谱数据并详细阐述了该算法的核心思想以及算法实现流程。该算法首先从批量拉曼光谱数据中自动选择一条拉曼光谱数据作为基准光谱,使用自动线性拟合算法对其进行基线校准得到其基线以及分段标记点,然后利用标记点快速计算出组内其他与基准光谱具有较高相关性的拉曼光谱数据的基线,对于组内与基准光谱相关性不满足阈值要求的拉曼光谱则使用自动线性拟合算法对其进行单独基线校正,这使得算法具有具有较强的鲁棒性,可以适应复杂的拉曼光谱基线校正情形。分别使用快速基线校正算法与单独基线校正算法对多组实际拉曼光谱数据进行基线校正以对比分析算法基线校正效果,结果表明该算法可以实现对批量拉曼光谱数据的快速校正,基线校正效果良好,并且相较于单独进行基线校正算法耗时减少了30%以上,算法无参,简单易行,无需额外人工干预,是一种切实可行的批量拉曼数据自动基线校正算法。     

基于非均匀B样条的拉曼光谱基线校正算法

基线校正是一种常用的消除光谱荧光干扰的方法,是拉曼光谱数据处理的必要步骤之一。传统的多项式拟合基线校正算法,简单且易于实现,但是拟合阶次难以确定,灵活性较差。使用非均匀B样条代替多项式进行拟合,在保留原有算法优点的基础上,利用原始拉曼谱图的峰位置信息自适应地确定非均匀B样条的节点向量,然后以固定阶次拟合光谱基线。B样条自身具有分段光滑的特性,而计算样条节点的节点向量自适应选取算法中的峰位置信息通过使用两次具有不同母函数的连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)来获取,既加强了原始光谱数据与B样条算法本身的联系,也克服了传统多项式拟合的不足。为了验证本文算法的有效性,选取了甲基对硫磷和某品牌菜籽油两种被测物进行实验,并使用该算法进行了基线校正,并与两种其他的基线校正算法与进行了对比。实验结果表明,该方法利用固定的拟合阶次就能达到较好的校正效果,所需要的参数较少,校正结果不会出现过拟合或欠拟合的现象,是一种有效的拉曼光谱基线校正算法。     

分数阶微分预处理及PCA-SRDA的多模型融合对红富士苹果产地溯源

苹果产地溯源具有重要的应用价值和现实意义。为了探寻苹果产地溯源新方法,以红富士品种为研究对象,以新疆阿克苏、山东烟台、陕西洛川三个产地671个红富士苹果样本为试材,分别采集其590~1 250 nm的近红外透射光谱,然后基于分数阶微分（FD）及主成分分析（PCA）-谱回归判别分析（SRDA）进行多模型融合,构建红富士苹果产地溯源的集成学习模型。首先,将经过光谱校正后的光谱数据划分为训练集和测试集,并利用分数阶微分预处理训练集光谱,获取不同阶次（取0～2阶,步长为0.1）的分数阶微分光谱;结合不同阶次的分数阶微分光谱及PCA-SRDA算法构建基学习器,将基学习器预测结果构成一个新训练集,并通过决策树算法完成模型融合,得到最终分类预测模型;随后,采用对应阶次的分数阶微分预处理测试集光谱,并基于已建立的基学习器,获得测试集相应的预测结果;最后,将预测结果构成一个新测试集,并基于已建立的分类预测模型,输出最终的预测结果。按7∶3比例随机划分样本集,并进行200次重复实验。结果表明,结合不同阶次的分数阶微分预处理及线性判别分析（LDA）、SRDA、PCA-LDA、PCA-SRDA算法建立多模型融合集成学习模型,具有较好的鉴别效果和较强的鲁棒性,其中,FD-PCA-SRDA多模型融合集成学习模型为最优,其训练集的平均精度为97.33%,标准差为0.49%,测试集的平均精度为94.84%,标准差为1.48%。故,分数阶微分技术及PCA-SRDA算法结合近红外透射光谱可成功、有效地实现苹果产地溯源。     

基于基线漂移模型的气体光谱自动基线校正

傅里叶红外光谱是监测污染源废气排放的一种重要手段。发展针对气体光谱的自动基线校正方法对于污染气体快速检测及长时间在线监测具有重要意义。目前自动基线校正中的一个难点是如何准确校正存在宽峰的光谱：宽峰在频域中具有一定低频成分,基于频域滤波提取光谱中低频基线信息的方法因难以选择合适的分离条件容易产生基线扭曲。采取自动识别基线点,基于预先设定的基线模型拟合光谱基线的方法可以规避频域方法中分离条件选取的环节,但其校正效果对所采用的基线模型非常敏感。当基线模型中的自由度过小时,拟合基线无法准确逼近光谱基线漂移,基线校正的误差较大;而当基线模型中的自由度过大时,尤其是含有实际基线漂移中不存在的虚假自由度时,容易产生基线扭曲。目前常用的基线模型有线性、多项式、样条插值、指数模型等,在基线模型的选择上缺乏较为统一的标准。本研究着眼于避免基线模型缺乏必要自由度或含有虚假自由度,提出基于实际基线漂移的自由度建立基线模型。研究发现,气体光谱中主要的基线漂移在光谱中可被近似表示为波数的特定阶次(0次、1次、2次和4次项)的形式。以此作为基线模型提出了一种自动基线校正新方法。新方法以传统迭代多项式拟合自动基线校正方法作为基础,将其中仅设定多项式最高阶次的基线模型改进为上述由具有物理意义支撑的特定阶次构成的基线模型;此外,增加了对吸收峰尾部的判定,用于避免在采用阈值分辨吸收峰与基线时,吸收峰尾部因吸光度较低被误识别为基线的问题。以实测获得的含有水汽宽峰的空气光谱作为样本,对所提方法的基线校正效果进行了验证,并与迭代多项式拟合方法中两种较有代表性的Lieber和Mahadeven-Jansen(LMJ)方法以及Liu和Koenig(LK)方法的基线校正效果进行了对比。实验结果表明,所提方法与采用不同最高多项式阶次的LMJ及LK方法相比,可更好的避免基线扭曲,同时其校正后的光谱基线与吸光度0线间具有最低的方差平均值。研究表明,采用实际基线漂移的自由度建立光谱基线模型可获得良好的基线校正效果。     

基于自动线性拟合的快速拉曼基线校正算法

近年来拉曼光谱以其无创、灵敏度高等众多优点在化学表征、生物医药、材料等领域引起广泛关注,而基线漂移的存在为后续的定性定量分析带来严重困扰,因此设计高性能的基线校准算法以提高分析结果的有效性及准确性具有重要意义。针对传统算法在批量拉曼光谱数据基线校正方面的不足,基于自动线性拟合算法提出一种快速基线校正算法以校正具有相似背景的批量拉曼光谱数据并详细阐述了该算法的核心思想以及算法实现流程。该算法首先从批量拉曼光谱数据中自动选择一条拉曼光谱数据作为基准光谱,使用自动线性拟合算法对其进行基线校准得到其基线以及分段标记点,然后利用标记点快速计算出组内其他与基准光谱具有较高相关性的拉曼光谱数据的基线,对于组内与基准光谱相关性不满足阈值要求的拉曼光谱则使用自动线性拟合算法对其进行单独基线校正,这使得算法具有具有较强的鲁棒性,可以适应复杂的拉曼光谱基线校正情形。分别使用快速基线校正算法与单独基线校正算法对多组实际拉曼光谱数据进行基线校正以对比分析算法基线校正效果,结果表明该算法可以实现对批量拉曼光谱数据的快速校正,基线校正效果良好,并且相较于单独进行基线校正算法耗时减少了30%以上,算法无参,简单易行,无需额外人工干预,是一种切实可行的批量拉曼数据自动基线校正算法。     

分数阶微分对盐渍土野外光谱预处理精度提升的机理分析

目前分数阶微分在野外实测光谱中的应用和光谱反演盐渍土盐分的最优波段机理解释尚未见到。针对传统整数阶微分造成位于分数阶次的光谱信息丢失和模型精度降低的问题。以新疆阜康市盐渍土盐分和野外光谱为数据源,对原始光谱及常见4种变换进行0～2阶（阶数间隔取0.1）的共21阶分数阶微分处理,以探讨盐渍土光谱预处理精度提升的机理。结果表明：（1）分数阶微分因阶数连续能精确显示出求导中的光谱变换细节,提升光谱谱峰间的分辨率;且因阶数增加逐渐改变谱峰的峰形轮廓和去峰形化操作,导致盐渍土分数阶微分曲线逐渐向曲线斜率的变化率靠近,即详细刻画出了0阶到一阶微分和斜率与曲率间的细微差异。（2）五种光谱变换的分数阶微分值与含盐量的相关系数,通过0.01显著性水平检验,且大于整数阶（1阶、2阶）的相关系数最大绝对值的,主要集中在1.3,1.4,1.5阶。其中,1.4阶1/lgR和1.3阶1/R的相关系数提升百分比最大,分别为12.78%和13.03%。（3）不论何种光谱变换,各分数阶微分值与含盐量最大相关系数对应的波段均出现在598 nm（1/R）和618 nm（R,,1/lgR和lgR）,且均在1.3或1.4阶。（4）研究区Na+占阳离子总量的65.74%,与总盐的相关性达0.738,钠原子的主要谱线是589.3 nm是造成各种光谱变换与土壤含盐量相关性最佳的波段位于598和618 nm最主要的原因。     

自适应的EEMD残余相关基线校正算法

基线校正是光谱分析的重要环节,现有算法通常需要设定关键参数,不具备自适应性。根据总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)残余量特点,提出用残余量拟合光谱基线。通过残余量与信号相关性、残余量自相关和互相关性(称为残余相关准则)判断残余量是否是基线组成部分,以此为基础提出一种自适应的EEMD残余相关基线校正算法。对叠加曲线背景和线性背景的模拟光谱数据进行实验,结果显示在已知基线数学假设情况下,EEMD残余相关法逊于多项式拟合,同非线性拟合相差不多,优于小波分解。在没有光谱背景知识情况下,对真实拉曼光谱数据进行试验。经过上述方法预处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型,经过残余相关基线校正的模型具有最大校正相关系数和预测相关系数,最小交叉验证标准差和相对分析误差。各种基线校正方法中,残余相关基线校正对特征峰峰位、峰强和峰宽影响最小。实验表明,该算法可用于拉曼谱图基线校正,无需分析样品成分的先验知识,无需选择合适的拟合函数、拟合数据点、拟合阶次以及基函数和分解层数,也无需基线信号分布的数学假设,自适应性很强。     

基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究

氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0～2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明：(1)在0～2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI_0.8(R₇₂₅, R₇₆₉)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI₀(R₇₂₅, R₇₆₉)相比建模集决定系数(R2_C)和预测集决定系数(R2_P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2_C和R2_P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2_C为0.748 4,R2_P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。     

分段式线性拟合校正拉曼光谱基线漂移

基线漂移是目前光谱仪收集拉曼光谱时难以避免的现象,基线校正是光谱数据处理中一个不可或缺的重要步骤。针对传统的基于多项式拟合的基线校正方法存在的不足,本工作采用线性拟合的方法分段拟合背景基线,与计算机相结合,实现快速、准确、自动的基线校正;经聚苯乙烯小球、红细胞和酿酒酵母等多批次拉曼光谱数据处理的验证,表明该改进方法可以有效地对拉曼光谱进行基线校正,为进一步分析光谱数据提供更准确的信息,是一种可行的基线校正方法。     

改进的紫外拉曼光谱分段线性拟合基线校正方法

紫外拉曼光谱具有拉曼散射强度高、易于荧光光谱分离、受环境干扰影响小以及人眼安全性高等特性,所用的紫外拉曼光谱仪采用波长266 nm激光器,拉曼和荧光光谱会有部分重叠,增加了准确获取拉曼光谱特征信息的难度,进一步影响样品的辨识。因此,需要在分析拉曼光谱之前进行基线校正来消除荧光干扰。根据紫外拉曼+荧光混合光谱中,荧光光谱具有逐渐增加且接近分段线性递增的特点,利用分段线性函数拟合荧光光谱基线是一种较简捷的方法,于是针对传统分段线性拟合基线校正方法基线点定义过度依赖操作人员、自动化水平较低等问题,研究了一种改进的紫外拉曼光谱分段线性拟合基线校正方法:(1)首先求原始信号经不同次平滑迭代后的光谱数据。由于波峰相对于基线是高频信号,在多次平滑过程中,波峰附近的光谱强度逐渐下降且变化较大,基线部分逐渐上升且相对变化很小,经不同次迭代平滑的光谱波峰和基线点处的光谱强度标准差SD差异较大。(2)然后通过对光谱强度偏差的比较确定准有效基线点位置。通过适当设定的阈值SD_0提取出准有效基线点位置;(3)再利用线性迭代拟合法提取并修正过校正基线点。准有效基线点将整个拉曼光谱分割成N个特征峰区间,分别连接特征峰区间两端点得到一条直线,若特征峰全部在直线以上表明不存在过校正,否则区间端点向其峰方向移动并再次直线连接,重复以上过程,直到特征峰全部在直线以上,得到有效基线点;(4)最后逐段直线连接所有相邻有效基线点得到整个光谱的基线。原始光谱减去基线就是基线校正后的拉曼光谱。通过对模拟和实际测量的紫外混合光谱的基线校正处理实验表明:该方法能自动确定基线点位置,且较传统方法能获得更好的基线校正效果,为下一步的光谱分析提供更准确的光谱信息。     

The dynamics of a memristor-based Rulkov neuron with fractional-order difference

The exploration of the memristor model in the discrete domain is a fascinating hotspot. The electromagnetic induction on neurons has also begun to be simulated by some discrete memristors. However, most of the current investigations are based on the integer-order discrete memristor, and there are relatively few studies on the form of fractional order. In this paper, a new fractional-order discrete memristor model with prominent nonlinearity is constructed based on the Caputo fractional-order difference operator. Furthermore, the dynamical behaviors of the Rulkov neuron under electromagnetic radiation are simulated by introducing the proposed discrete memristor. The integer-order and fractional-order peculiarities of the system are analyzed through the bifurcation graph, the Lyapunov exponential spectrum, and the iterative graph. The results demonstrate that the fractional-order system has more abundant dynamics than the integer one, such as hyper-chaos, multi-stable and transient chaos. In addition, the complexity of the system in the fractional form is evaluated by the means of the spectral entropy complexity algorithm and consequences show that it is affected by the order of the fractional system. The feature of fractional difference lays the foundation for further research and application of the discrete memristor and the neuron map in the future.     

拉曼光谱的局域动态移动平均全自动基线校准算法

基线校准是极其重要的光谱预处理步骤,能够显著提高后续光谱分析算法的准确性。目前基线校准算法大多数都是手动或半自动的,手动基线校准算法完全依赖于用户的经验,个人主观因素会严重影响基线校准的准确性,半自动基线校准需要针对不同的拉曼光谱设置不同的优化参数,使用不便。提出了一种局域动态移动平均(LDMA)全自动基线校准算法,并且详细阐明了该算法的基本思想和具体算法步骤。该算法采用了改进移动平均算法(MMA)实现拉曼光谱峰的逐渐剥离,通过自动识别原始拉曼光谱的基线子区间来将整个拉曼光谱区间自动分割为多个拉曼峰子区间,从而实现了在每个拉曼峰子区间中动态改变MMA窗口半宽度和控制平滑迭代次数,最大程度地避免了基线校准过度和基线欠校准现象。无论对于凸形基线、指数形基线、反曲线形基线模拟拉曼光谱,还是真实物质的拉曼光谱,LDMA全自动基线校准算法都取得了很好的基线校准效果。     

Consensus of compound-order multi-agent systems with communication delays

In complex environments, many distributed networked systems can only be illustrated with fractional-order dynamics. When multi-agent systems show individual diversity with difference agents, heterogeneous (integer-order and fractional-order) dynamics are used to illustrate the agent systems and compose integerfractional compounded-order systems. Applying Laplace transform and frequency domain theory of the fractional-order operator, the consensus of delayed multi-agent systems with directed weighted topologies is studied. Since an integer-order model is the special case of a fractional-order model, the results in this paper can be extended to systems with integer-order models. Finally, numerical examples are used to verify our results.     

pH响应的包覆超顺磁性纳米颗粒的γ-聚谷氨酸二级结构研究

用傅里叶红外光谱法(FTIR)定量研究了pH对包覆超顺磁性纳米颗粒的γ-聚谷氨酸(γ-PGA)二级结构变化的影响。结合傅里叶去卷积技术和二阶导数法对原始谱带(酰胺Ⅰ带)进行高斯拟合,计算了二级结构的相对百分含量。红外结果显示:pH变化影响γ-PGA的二级结构。γ-聚谷氨酸磁性纳米微球中γ-PGA的β-折叠和β-转角的总含量很大,达65％以上,而α-螺旋和无规卷曲的含量则比较少。随着pH值的增大,β-折叠的含量逐渐减少相反β-转角的含量逐渐增大。γ-PGA二级结构变化与γ-聚谷氨酸磁性纳米微球在水溶液的稳定性有关。考察了γ-聚谷氨酸纳米微球的zeta电位随pH的变化。结果表明,pH为10.2时zeta电位出现极小值,其绝对值最大,颗粒稳定性最好。     

Synchronization between integer-order chaotic systems and a class of fractional-order chaotic systems via sliding mode control

In this paper, we focus on the synchronization between integer-order chaotic systems and a class of fractional-order chaotic system using the stability theory of fractional-order systems. A new sliding mode method is proposed to accomplish this end for different initial conditions and number of dimensions. More importantly, the vector controller is one-dimensional less than the system. Furthermore, three examples are presented to illustrate the effectiveness of the proposed scheme, which are the synchronization between a fractional-order Chen chaotic system and an integer-order T chaotic system, the synchronization between a fractional-order hyperchaotic system based on Chen's system and an integer-order hyperchaotic system, and the synchronization between a fractional-order hyperchaotic system based on Chen's system and an integer-order Lorenz chaotic system. Finally, numerical results are presented and are in agreement with theoretical analysis.     

Function projective synchronization between fractional-order chaotic systems and integer-order chaotic systems

This paper investigates the function projective synchronization between fractional-order chaotic systems and integer-order chaotic systems using the stability theory of fractional-order systems. The function projective synchronization between three-dimensional (3D) integer-order Lorenz chaotic system and 3D fractional-order Chen chaotic system are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.     

A general method for synchronizing an integer-order chaotic system and a fractional-order chaotic system

This paper investigates the synchronization between integer-order and fractional-order chaotic systems.By intro-ducing fractional-order operators into the controllers,the addressed problem is transformed into a synchronization one among integer-order systems.A novel general method is presented in the paper with rigorous proof.Based on this method,effective controllers are designed for the synchronization between Lorenz systems with an integer order and a fractional order,and for the synchronization between an integer-order Chen system and a fractional-order Liu system.Numerical results,which agree well with the theoretical analyses,are also given to show the effectiveness of this method.