一种基于改进累积方差百分比的红外高光谱数据降噪方法

降低红外高光谱观测数据中的噪声水平是提高温湿廓线反演精度和反演稳定性的重要环节。采用主成分分析法降噪时,最优主成分个数k的选择一般是根据统计和经验的方法确定。统计的方法大都是根据累积方差百分比法,通过人为设定累积贡献率阈值确定最优主成分个数,使得该方法具有较大的主观性和随意性;经验的方法则需要实时的等效噪声光谱(NESR)数据做标准化处理将非均匀噪声转化为高斯分布,而实时的NESR数据在很多情况下不易获取。针对上述问题,提出了一种基于改进累积方差百分比的主成分降噪方法,通过迭代计算选取不同主成分时重构光谱辐射与模拟光谱辐射的偏差来计算累积贡献率阈值,根据阈值确定最优的主成分个数。该方法解决了确定累积贡献率阈值主观随意性的问题,并且不需要实时的NESR数据做标准化处理。根据物理反演结果分析了数据的标准化对降噪的影响,结果表明,标准化对降噪效果的影响很小,由标准化造成的k值计算误差对降噪效果的影响更大。利用该方法对2011年4个季度中具有代表性的数据做降噪处理,反演的温度廓线均方根误差相比于经验公式法在0.32～3 km高度上提高了约0.1 K,与利用等效噪声光谱标准化后的降噪数据的反演结果精度相当。在无法获取等效噪声光谱数据情况下,该方法可以客观合理地对地基红外高光谱数据进行降噪。     

优化Savitzky-Golay滤波器的参数及其在傅里叶变换红外气体光谱数据平滑预处理中的应用

对傅里叶变换中红外光谱数据的平滑预处理中,通常采用Savitzky-Golay滤波器的方法进行光谱数据的平滑预处理,然而Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽等参数的合理选则始终是一个难题,并无统一的选择依据,通常在一定数值范围内,采用多组数据进行遍历尝试,最终选择一组相对较优的数据作为Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽参数。文中探索了Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽等参数的优化选取这一问题,并对其主要频率指标参数与多项式拟合阶次和窗宽等参数进行了定性定量分析,得出了截至频率、阻带起始点频率、第一旁瓣峰值频率及第一旁瓣峰值幅度与窗宽和阶次之间具体的计算方程表达式。随后,根据采集的中红外气体组分的光谱数据特征,依据上述计算方程式,优化计算选取多项式拟合阶次和窗宽分别为8和11时,其Savitzky-Golay滤波器的中红外气体组分的光谱数据平滑效果最优。最后通过实际采集的0.1%, 0.2%, 0.5%, 1%, 2%, 5%浓度的CH₄光谱数据进行平滑预处理,在次吸收峰区域,原始光谱的折算吸光率相对最大误差和最小误差分别为17.230 5%和0.243 0%, 平滑处理后的光谱的折算吸光率相对最大误差和最小误差分别为0.088 0%和0.020 6%。可见经过Savitzky-Golay滤波器进行所探索的光谱数据预处理之后其相对误差基本稳定,并且相对较低,为后期光谱数据的准确定性和定量分析奠定了基础。     

调制噪声下激光检测气体吸收光谱信号处理研究

为减小调制噪声背景的干扰,提出了直接吸收光谱激光检测气体浓度反演的三级卷积降噪信号处理方法.以谱线6 612.939cm-1附近氨气分子吸收为例,分析了该降噪方法对氨气浓度反演的有效性.实验结果表明,经三级卷积降噪后的氨气原始吸收谱线信号整体均方根误差由初始8.53降至1.01,基线扣除归一化得到的氨气光谱吸收率谱线信噪比提高3.3倍;连续5次测量浓度5%标准氨气,反演浓度值平均偏差为0.0743%,相对标准偏差为1.4%,优于原始吸收谱线信号的小波降噪和不降噪处理反演值.采用三级卷积降噪方法预处理原始吸收谱线信号,提高了气体浓度反演精度,可为工业过程高浓度气体激光在线检测提供参考.     

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.     

氢气拉曼光谱压缩感知方法分析研究

气体监测与我们的生活息息相关,氢气作为一种理想的研究模型更是受到广泛关注。拉曼光谱作为一种气体分析手段,具有无损非接触等优点。气体拉曼光谱测量存在的一个主要问题是拉曼散射信号弱。在一些特定场景下,需要信号采集时间较短,因此获得的拉曼光谱信噪比低。压缩感知方法作为一种新发展起来的信号处理手段,不仅可以压缩采样,缩短采样时间,而且可以降噪,提高信噪比,以更好地实现原始信号的恢复和重建。该研究以氢气和氘气为测量对象,分别采用洛伦兹函数设计原子构建字典OMP（orthogonal matching pursuit）算法重构和傅里叶变换滤波后多个正交基构建正交基字典OMP重构两种压缩感知方法分析氢同位素气体的拉曼光谱。通过对仿真数据和实际测量数据的处理,比对了两种压缩感知分析与小波软阈值、小波硬阈值和SG（Sawitzky-Golay）滤波处理的谱峰强度效果以及信噪比和均方根误差,证明洛伦兹函数设计原子构建字典OMP算法重构可以用于氢气拉曼光谱降噪。     

一种植物叶片生化成分光谱无损检测的光程长校正方法

利用可见/近红外光谱分析技术定量分析叶片生化参数含量时,由光散射效应和叶片厚度等引起的样本间光程长差异会影响校正模型的预测精度。文章提出了一种改进的扩展多元散射校正(EMSC)光程长方法,利用差谱矩阵的主成分代替物质纯谱,对实测光谱精确建模,根据实际需要,减去相应干扰因子,得到校正光谱。选择叶绿素含量基本相同,厚度不同的16个叶片样本以及叶绿素含量和厚度均不同的32个样本分别使用改进的EMSC方法校正,对处理前后光谱变异系数和主成分贡献率进行比较和分析,并比较了预处理前后的模型预测精度。结果表明,采用改进的EMSC预处理方法能够有效地校正光散射效应和叶片厚度差异导致的光程长差异引起的光谱误差,增强光谱数据对浓度的灵敏度,可提高预测模型的精度。     

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。     

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定量分析中的应用

针对混合气体建模过程中最小二乘支持向量机参数难以确定及红外光谱数据计算量过大的问题,提出一种粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,用于建立基于主成分分析特征提取的红外光谱多组分气体定量分析模型。首先对主吸收峰区域的550个红外光谱数据利用主成分分析技术进行了特征提取,将降维得到的7个特征值作为模型的输入变量从而有效地降低了计算量。混合气体主要由浓度范围分别是0.1%～1%的甲烷、乙烷及0.1%～1.5%的丙烷三种组分气体组成。采用最小二乘支持向量机技术分别建立了各组分气体的定量分析模型,利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行了优化选取,取代了传统的遍历优化方法,然后利用取得的最优参数重建定量分析模型。实验结果表明,采用此方法离线建模所用时间比采用遍历优化方法节省40倍以上,预测结果误差水平相当,满足实测要求。粒子群优化算法在全局优化及收敛速度方面具有较大优势。粒子群优化算法与最小二乘支持向量机技术相结合用于混合气体定量分析是切实可行的,具有一定的实际意义和应用价值。     

拉曼光谱乙醇含量测量基线校正算法研究

采用拉曼特征峰峰比法进行乙醇含量的定量分析时,两峰值强度对定量分析精度有决定作用。为获得准确的乙醇含量信息,本文采用自主研制的激光拉曼乙醇含量检测系统实验获得不同浓度乙醇溶液拉曼光谱特征峰与本底水峰相对强度关系,研究了适用于大范围乙醇浓度定量分析的快速实时基线扣除算法。分别采用小波分析和基于极值自适应缩放的方法去除荧光背景,实现光谱基线校准。基线校准处理后,两种方法均能消除突变噪声及强荧光背景的影响而读取出拉曼峰强度。采用e指数数学模型对拉曼峰值强度比随乙醇浓度变化关系进行非线性回归分析。结果表明,小波分析方法非线性拟合相关系数高于0.980,基于极小极大值自适应缩放的方法非线性拟合相关系数高于0.982。     

基于亮温光谱和主成分分析的大气污染气体探测

在移动平台条件下,污染气体红外遥测系统无法获取有效的背景光谱。利用算法扣除红外光谱中的背景信息,提取目标光谱特征,是污染气体红外遥测系统在移动平台上应用的关键环节。提出基于亮温光谱和主成分分析的迭代拟合算法。相对于传统的亮温光谱法,该算法降低了亮温光谱法对仪器响应函数的精度要求,同时结合主成分分析和迭代拟合技术,可有效提取目标光谱特征。     

基于矩阵分析的STR荧光解谱技术

用多种荧光标记物进行STR检测时,由于荧光光谱的谱带展宽特性,各个荧光光谱之间有重叠部分,如何实现将相互重叠的各个波长上的能量有效利用起来,对提高荧光利用效率至关重要。本文给出了一种基于矩阵分析的数据处理方法,该方法在进行荧光探测前首先要对荧光谱进行光谱校正,即要得到每种所用标记染料受激发射荧光的光谱分布,根据光谱分布建立染料组合荧光信号矩阵,然后对矩阵进行归一,利用归一后的矩阵对所探测的荧光谱进行解谱,从而得到所期望的荧光谱图。理论分析和实验结果表明,该方法可以有效的利用各个波长的荧光光谱能量,并实现对不同荧光重叠谱的有效光谱解谱。     

Multi-taper Spectral Analysis in Gravitational Wave Data Analysis

Spectral estimation plays a significant role in gravitational wave data analysis. We provide a brief introduction to multi-taper methods which use multiple orthogonal tapers (or windows) to provide spectral estimators with excellent bias and variance properties. Multi-taper methods are also extremely powerful for the estimation and removal of sharp spectral peaks in the presence of noise such as arise due to power line harmonics or suspension resonances. We present examples of these methods using the GRASP (Gravitational Radiation Analysis and Simulation Package) software package.     

一种基于色域分析与聚类分析的基色筛选

提出了一种基于色域分析与聚类分析结合的基色筛选算法。该方法对传统4色色域和目标高保真色域进行分析,筛选出4色色域外的特征点,并对其光谱反射率进行主成分分析,确定基色的个数m。以m作为分类数,对集合中特征色光谱反射率进行聚类分析,在m个分类光谱中选择和特征色平均光谱距离最远的m个光谱作为基色光谱,在基色库中选择和m个光谱相关距离最小的实际专色作为最终基色。实验结果表明,提出的基色选择算法能够准确估计出新基色的光谱反射率,最大程度实现了目标高保真色域的再现。     

一种用于化学分析的新方法——荧光毛细分析法

提出了一种新方法——荧光毛细分析法(fluorescence capillary analysis,FCA)。FCA法用毛细管做为荧光反应和测定的载体,实现了微量样品的微量分析。本方法特点是操作简便,试样、试剂用量少(<10 μL);毛细管及毛细生物反应器可循环使用,测定成本极低,能大大减少环境污染。该研究基于FCA法测定了核黄素、还原型辅酶Ⅰ,基于固定化酶FCA法测定了酒中乙醇,基于固定化核苷酸探针基因FCA法测定了靶核苷酸,都初步得到了满意的结果。FCA法将可以应用到临床医学、药学、生化、染料工业、发酵食品、环境检测等各个领域中。     

X射线荧光定性分析中异常谱的分析判定

根据原子物理理论,采用电子探针显微分析仪(EPMA)和RM-1000型显微激光拉曼仪(LRS),对猫眼石XRF定性分析中出现的异常谱进行了分析判定。     

植物药分析

植物药在世界范围内已经得到了广泛使用,对人类的健康发挥着重要作用. 植物药分析是新药、保健食品研发的重要途径. 目前,植物药分析方法主要包括传统分析法和联用技术分析法. 传统分析法的步骤包括植物药成分提取、分离和结构鉴定. 联用技术分析法主要是色谱、质谱、核磁共振等技术的联用. 该文对植物药分析的方法尤其是联用技术在植物药分析中的应用进行了综述,重点介绍了HPLC-DAD-SPE-NMR-MS联用技术.     

Multicomponent Quantitative Analysis

Abstract

Reduction in the time required for performing chemical analyses is all-important a s long a s it is not attained by sacrificing required accuracy o r precision. The time for an analysis can be translated into productivity which, in the long run, means money. In analytical laboratories which perform hundreds or even thousands of analyses daily, a time savings of minutes per analysis can be financially rewarding.     

Synthetic Vector Analysis

Classical vector analysis is rife with geometric and physical ideas, but appears precarious from a modern viewpoint of pure mathematics. Modern vector analysis with differential forms is surely up to the contemporary standard of mathematical rigor, but geometric ideas are completely lost in the bulk of dull calculations. The main goal in this paper is to show that synthetic differential geometry, which has replenished differential geometry with nilpotent infinitesimals, can mathematically sanitize classical vector analysis by eradicating its total confusion between approximate calculations and infinitesimal calculations, thereby helping it retrieve mathematical rigor.     

Ds→φπ的理论分析

在重夸克极限下,用QCD因子化方法分析D_s→φπ的衰变.讨论了硬旁观者散射等非因子化贡献,并给出了数值结果,理论预言的分支比与实验相符.最后,结合D⁰→Kπ的测量值,采用纯惟象的方法估计D_s→φπ的分支比.     

Wavelet Analysis of Fractal Boundaries. Part 2: Multifractal Analysis

This second part deals with the global analysis of the boundary of domains . We develop methods for determining the dimensions of the sets where the local behaviors introduced in Part 1 occur. These methods are based on analogies with the thermodynamic formalism in statistical physics and lead to new classification tools for fractal domains.The first author is supported by the Institut Universitaire de France.This work was performed while the second author was at the Laboratoire d’Analyse et de Mathématiques Appliquées (University Paris XII) and at the Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche (Pavia, Italy) and partially supported by the Société de Secours des amis des Sciences and the TMR Research Network “Breaking Complexity”.