尾流散射光性质的一维小波变换分析

船舶尾流具有特殊的声学、电学、磁学和光学特性。选用一维小波变换含离散小波变换、连续小波变换、小波包变换、复小波变换对测量的尾流光学性质进行了分析，其结果表明：不同条件下尾流散射光信号具有不同的自动阈值，经小波变换后保留的能量比例、小波系数置零比率不同，变换的小波系数染色模式、系数曲线、最大系数线区别明显。一维连续小波变换显示出细节信号具有一定周期性，说明在测量过程存在周期性的干扰因素。通过小波分解的各层细节信号，为在测量结果中消除或降低这些因素的影响指明了方向。一维连续小波变换结果显示，在不同压强下小波系数大小及分布、极大值分布都有明显区别。一维小波包变换的压缩信号保留了原始信号绝大部分的能量，选择的系数可作为不同压强下尾流气泡幕的特征系数，而一维复小波变换变换的模、模角以及系数随时间轴的分布，其相对大小都不相同。经小波分析，可以提取出散射光信号的共性，也可以直观地展示不同散射光信号的区别。     

基于小波变换的木材近红外光谱去噪研究

木材近红外光谱常常被一系列噪声所污染,影响光谱分析结果。为了提高近红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行预处理。光谱导数可以消除光谱背景干扰和基线漂移等因素影响,提高光谱分辨率,但导数光谱在增强信号的同时,也使信号噪声得到增强。应用小波变换对杉木木材近红外一阶导数光谱进行去噪研究,分别采用9点平滑法、25点平滑法、非线性小波硬阈值和软阈值法、9点平滑+小波变换法和25点平滑+小波变换法对光谱数据进行去噪研究。结果显示, 小波变换能够有效去除导数光谱中的噪声信号,保留光谱中的有效信息,提高光谱信噪比,提高光谱的分析能力,在木材近红外光谱分析中具有很好的应用前景。     

基于小波压缩的马铃薯全粉还原糖近红外光谱检测研究

为探讨小波压缩算法结合近红外光谱技术在马铃薯全粉还原糖含量检测中的可行性,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集了250份马铃薯全粉样品的近红外光谱。分别优化了消失矩、小波系数和主成分因子数,优化结果为10,100和20。基于db小波函数将1 501个马铃薯全粉的近红外光谱变量压缩成100个小波系数。分别以1 501个光谱变量和100个小波系数为变量分别建立了偏最小二乘(PLS)校正模型。以62个未参与建模的样品作为预测集,考察模型的预测能力。经比较,小波压缩结合PLS的校正模型预测结果最优,模型预测相关系数为0.98,预测均方根误差为0.181%。实验结果表明小波压缩算法结合近红外光谱技术有效地保留了有效光谱信息,实现了光谱数据降维,简化了马铃薯全粉还原糖PLS校正模型,提高了模型的预测能力。     

小波系数压缩用于柴油十六烷值近红外光谱分析建模

近红外光谱分析建模中存在多变量高维数据处理问题,导致计算量大,不利于过程控制中应用.为此提出利用小波变换压缩近红外光谱数据的算法与准则,并结合柴油十六烷值定量分析研究压缩数据的建模效果.研究表明,经小波方法处理后,变量维数压缩30倍左右,光谱主要信息基本保留,而模型的预测精度和常规预处理方法分析相比有明显提高.光谱数据压缩的同时包含了噪声滤除和基线校正,简化数据处理步骤,有利于NIRS实际应用时提高建模效率.     

分组Karhun-Loeve变换/整数小波变换高光谱影像准无损压缩新方法

提出了分组Karhunen-Leove变换(KLT)和整数小波变换(IWT)的高光谱图像数据压缩方法,并采用整数小波变换技术和Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT)压缩编码,实现了对分组Karhun-Loeve变换后的数据压缩。该压缩编码方法与现有压缩方法相比,既保留了Karhun-Loeve变换压缩性能和整数小波变换高压缩比的特点,也宜于实时传输。实验结果表明,分组Karhun-Loeve变换/整数小波变换/SPIHT在相同压缩比下,峰值信噪比比Karhun-Loeve变换/小波变换/WSFCVQ、Karhun-Loeve变换/小波变换/改进的对块零树编码压缩和Karhun-Loeve变换/WT/FSVQ分别提高了6 dB,9 dB和8 dB,运算时间减少一半,整体压缩性能有了较大的提高。     

近红外光谱预处理中几种小波消噪方法的分析

以菜籽油的一阶导数近红外光谱为研究对象,探讨小波变换在近红外光谱信号消噪方面的应用,分别采用九点平滑法、小波分解与重构法、非线性小波软阈值法和小波变换模极大值法对导数光谱进行消噪处理并对消噪效果进行比较分析。结果表明,小波变换模极大值光谱消噪法得到了较高的信噪比,小波软阈值法次之,其余两种方法消噪效果较差。小波变换模极大值法有效的保留了光谱的有用信息,为近红外光谱的分析精度和模型的稳健性奠定了良好的基础。     

小波变换在近红外光谱分析中的应用进展

小波变换(WT)具有很好的时频分离特征,信息处理能力强,已广泛用于分析化学领域;本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述。小波变换用于近红外预处理,提取有用信息,消除背景干扰,可以提高近红外的分析精度和模型稳健性;用于数据压缩可以减少数据库存储空间,提高建模速度;小波系数用于模型传递,具有传递速度快,稳健性强,所需标样少等特点;小波变换可以与神经网络、遗传算法等结合,在近红外分析领域呈现出良好的发展前景。     

模糊线性判别QR分析的茶叶近红外光谱鉴别分析

不同品种茶叶因其所含的有机化学成分不同,其效果也会有差别。所以,寻找出一种能准确迅速的鉴别茶叶品种的技术方法是非常重要的。近红外光谱(NIR)分析是一种无损检测技术,能很好的鉴别茶叶品种。使用NIR光谱仪采集茶叶的NIR数据。为了对包含噪声信号的茶叶近红外光谱进行准确鉴别,提出了一种模糊线性判别QR分析的新方法,可以对茶叶近红外光谱进行准确分类。通过使用模糊线性判别分析(FLDA)将由主成分分析(PCA)压缩的茶叶近红外光谱数据进行降维,由模糊线性判别分析得出的特征向量构建鉴别向量矩阵,对鉴别向量矩阵进行矩阵的QR分解,得到新的鉴别向量矩阵。经过模糊线性判别QR分析后使用K近邻算法进行分类,具有准确率高等优点。以岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰和黄山毛峰四种茶叶为研究样本,每类65个,茶叶样本总数为260个。采集茶叶近红外光谱数据的仪器为AntarisⅡ型傅里叶近红外光谱仪对光谱数据进行预处理,采用多元散射校正,由于采集到的茶叶光谱数据存在散射干扰。以此得到的近红外光谱数据的维数为1557维,通过主成分分析压缩数据集的维数,使得光谱数据集的维数达到7维。经压缩过后的光谱数据集中的鉴别信息再...     

改进的对块零树编码压缩方法对超光谱数据压缩

提出了对块零树的预测二值标量量化压缩编码方法，给出了压缩比公式，并应用此压缩编码实现了对超细光谱数据的压缩，该压缩编码方法既具有小波零树压缩编码高压缩比和宜于实时实现的特点，同时具有编码，解码速度快和易于实时传输等优点，实验结果表明，改进的对块零树编码压缩（IBBZTC）方法在不传输剩余误差的情况下，达到190倍的压缩比时，峰值信噪比仍然在30dB以上，压缩性能优于KL变换－静止图像压缩（KLT－JPEG），小波变换－矢量量化（WT－VQ），小波变换一零树矢量量化（WT－ZTVQ）和对块零树编码压缩方法。     

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。     

基于近红外漫反射光谱的烃源岩生烃潜量的确定

对比了近红外光谱和中红外光谱对烃源岩样品生烃潜量的定量分析能力.由于近红外光谱受样品的颗粒度、密度、表面粗糙度等造成的光散射的影响更大,使得其漫反射光谱数据的信噪比很低,背景干扰很大,很难直接应用于定量分析.因此需要一种有效的方法对近红外漫反射数据进行预处理来消除散射的影响.本文对比了正交信号校正算法(OSC)及其两种...     

小波包熵的复杂体系近红外光谱信息提取

有用信息提取是复杂体系近红外检测的重点和难点之一。由于复杂体系光谱中存在各种噪声、基线漂移、谱带重叠及复杂背景的干扰,常规方法不能准确地从光谱中获得有用信息。为此,将小波包变换(DWPT)和信息熵理论相结合--小波包熵(EWPIE)提取复杂体系光谱中的有用信息。思路是采用小波包变换对光谱信号进行多频带分解,根据有用信号与噪声的频带分布特点,基于信息熵理论滤除干扰的频率分量,采用正交校正法(OSC)剔除与被测组分无关的信息,然后对处理后的频率分量进行重构,从而实现复杂体系有用信息的准确提取。通过对复杂体系光谱数据建立多元校正模型来验证该方法的效果。采用牛奶的近红外光谱数据,以牛奶中脂肪和蛋白质浓度为研究对象,建立了偏最小二乘法(PLS)模型。结果显示,牛奶中脂肪和蛋白质的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.132%和0.121%,与单纯的DWPT和OSC相比,EWPIE能够有效地提取有用信息,避免了无用信息的干扰,明显提高了模型的预测精度,对复杂体系的准确检测具有一定的理论意义和实际应用价值。     

近红外光谱用于植物样品中水溶性氯离子含量的测定

基于离散小波变换(DWT)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)方法,建立了近红外光谱测定植物样品中水溶性氯离子的回归校正模型。以烟草样品中水溶性氯离子含量的测定为研究对象,首先采用DWT对近红外光谱进行数据压缩和背景扣除,再用LSSVR建立氯离子的校正模型。结果表明,与偏最小二乘回归(PLSR)和传统的LSSVR方法相比,作者所建模型的预测准确性具有一定优势。     

一种基于近红外光谱与化学计量学的绿茶快速无损鉴别方法

绿茶是我国饮用范围最广、最受欢迎的一类茶叶。不同品种绿茶叶外观上差别较小,非专业人员难以直接用肉眼进行辨别。传统化学方法操作复杂、检测费用较高,对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析。近红外光谱技术是一种简便、快速、无损、重现性好、可直接用于在线定性定量分析的新型分析技术。由于种植方式以及土壤、气候等生长环境的差异,不同品种绿茶叶中含氢基团有机物的种类和含量也不相同,因此可以通过扫描样品的近红外光谱,得到不同品种绿茶叶的特征信息,实现对不同品种绿茶叶的快速鉴别。研究提出了一种基于近红外光谱与化学计量学技术对不同品种绿茶的快速无损鉴别方法。使用近红外光谱仪得到了八个品种绿茶样品的光谱图,用主成分分析方法对不同品种绿茶样品数据进行了聚类分析。使用连续小波变换方法消除了光谱信号中的基线干扰,从而提升聚类效果。利用基于标准偏差与相对标准偏差的变量筛选方法进一步提高了聚类结果的准确性。结果表明：主成分分析后样品的第一主成分和第二主成分的方差贡献率之和在90%以上,可以选取前两个主成分进行聚类分析。直接采用原始数据进行聚类分析的准确率较低,难以满足应用需要;连续小波变换可以有效地消除光谱信号中的基线干扰。与直接使用原始光谱聚类结果相比,采用连续小波变换后聚类效果有显著提升,但依旧不能实现所有品种茶叶样品的准确鉴别。为了进一步提高方法的稳健性和分类结果的准确性,选取了标准偏差和相对标准偏差较大的波长数据进行聚类分析。在符合平均值大于1%的波长范围内,剔除标准偏差小于5‰的波长,进一步选择较大相对标准偏差值对应的波长点进行聚类分析。采用这种方式,可以仅使用几十个甚至是几个波长即可实现绿茶样品品种的准确聚类分析。波长筛选方法可以大大提高主成分分析结果的准确性,采用近红外光谱分析技术与化学计量学方法可以实现对不同品种绿茶的快速鉴别。经过对各个光谱吸收区域波长所对应官能团分析后,初步得出多酚、酰胺类以及氨基酸类物质的种类不同或含量差异是形成绿茶品种差异的重要原因。所提出的基于近红外光谱与化学计量学技术的方法具有较强的鉴别能力,为绿茶的快速无损分析提供了一种新手段。     

Analysing the structure of the optical path length of a supersonic mixing layer by using wavelet methods

The nano-particle-based planar laser scattering(NPLS) technique is used to measure the density distribution in the supersonic mixing layer of the convective Mach number 0.12,and the optical path difference(OPL),which is quite crucial for the study of aero-optics,is obtained by post processing.Based on the high spatiotemporal resolutions of the NPLS,the structure of the OPL is analysed using wavelet methods.The coherent structures of the OPL are extracted using three methods,including the methods of thresholding the coefficients of the orthogonal wavelet transform and the wavelet packet transform,and preserving a number of wavelet packet coefficients with the largest amplitudes determined by the entropy dimension.Their performances are compared,and the method using the wavelet packet is the best.Based on the viewpoint of multifractals,we study the OPL by the wavelet transform maxima method(WTMM),and the result indicates that its scaling behaviour is evident.     

小波多尺度正交校正在近红外牛奶成分测量中的应用

光谱分析中,干扰信号的存在直接影响所建分析模型的质量。基于信号和干扰的不同特性,提出了一种扣除背景和噪声干扰的新方法——小波多尺度正交校正(WMOSC)法。首先将原始光谱进行小波变换(DWT),消除噪声及背景信息,然后采用正交信号校正(OSC)滤除与待测组分浓度无关的全部信息。与单纯的小波变换及正交信号校正相比,WMOSC能有效地扣除背景和噪声干扰,使模型具有更强的抗干扰能力,提高了模型的预测精度。利用该方法对牛奶样品的近红外光谱进行处理,采用偏最小二乘法建立校正模型,其牛奶中脂肪、蛋白质和乳糖的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.101 6%,0.087 1%和0.110 7%。实验结果表明该方法能有效地去除干扰,保留有用信息。     

有机堆肥中作物营养元素钾的近红外光谱快速分析

对近红外光谱数据进行小波变换,利用处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测了有机肥料中钾离子(K+)的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于测定奶牛粪便为主的有机堆肥产品样品中无机钾离子测定的模型。结果表明： 小波变换充分提取了近红外光谱的信息,数据压缩为原始大小的3.6%,计算量大大减少;文章利用C4小波系数对48个有机肥料样本进行建模,对42个预示集样本进行预测,预示集的RMSEP(root mean square error of prediction)和r2(correlation coefficient)分别为0.113 8%和0.927,优于原始光谱直接建模的0.167 2%和0.835%。基于小波系数的模型优于传统的全谱模型,对于无机离子(K+)的测定可以取得较为准确的预测结果。     

Adaptive harmonic wavelet transform with applications in vibration analysis

An adaptive harmonic wavelet transform is developed by taking advantage of the flexibility of the generalized harmonic wavelets. It first constructs a partition tree, which contains a great number of disjoint partitions of the frequency axis of a signal with each corresponding to an orthogonal harmonic wavelet basis. Then it searches the tree for the partition to represent the signal most sparsely. Since the corresponding basis is adapted to the composition of the signal, the transform can well reveal its characteristics. This is demonstrated with analysis examples of some simulated and vibration signals as well as comparisons with the conventional orthogonal harmonic wavelet transforms and wavelet packet transform.     

基于卷积型小波包变换的谱线自动提取方法

天体光谱中的谱线包含重要的天体物理信息。文章提出一种基于卷积型小波包变换的谱线自动提取方法。该方法由以下主要步骤组成：(1)将观测光谱进行4层卷积型小波包变换;(2)对第四层小波包系数,采用区域相关算法以及阈值处理方法进行噪声处理;(3)选择中高频小波包系数进行谱线特征重构;(4)根据重构后的谱线特征,利用谱线搜索方法,在观测光谱中提取谱线。作者在实验中用恒星、正常星系和活动星系光谱进行谱线提取测试,结果表明该方法具有对噪声鲁棒和谱线提取准确等特点。用该方法提取sloan digital sky survey(SDSS)光谱中的谱线后,计算了红移并与SDSS给出的红移进行了对比,实验结果间接验证了该方法提取谱线的有效性。     

近红外光谱(NIRS)技术快速测定湖泊沉积物营养组分研究

湖泊沉积物保存了湖泊环境演化的重要信息,但目前还没有建立起快速、准确的湖泊沉积物营养组分组合分析方法。该文利用近红外光谱(NIRS)技术,采用一阶导数、小波滤噪、正交信号校正、小波滤噪+正交信号校正、一阶导数+正交信号校正、正交信号校正+小波压缩6种光谱预处理技术和偏最小二乘(PLS)法相结合在国内建立了NIR光谱测定湖泊沉积物柱芯样品中总碳(TC),总氨(TN),总有机碳(TOC)和总磷(TP)的校正模型,结果表明虽然NIR光谱校正模型对TOC的预测效果不理想,但一阶导数+正交信号校正光谱校正模型对TC和TN,正交信号校正光谱校正模型对TP的预测效果较好,预测相关系数分别为0.759 7(TC),0.865 0(TN)和0.811 2(TP),预测误差(RMSEP)分别为0.13%(TC),0.008 2%(TN)和0.012%(TP)。该研究对于推动我国湖泊沉积物的光谱学特性研究具有重要意义。