导数光谱多组分标定法对阿司匹林、扑热息痛及水杨酸的同时测定

采用导数光谱多组分标定法,根据中心合成设计建立标定集和预测集,将PLS和PCR应用于阿司匹林、扑热息痛及水杨酸混合物的零阶和一阶导数光谱,从而实现了混合物中各组分的同时测定.实验结果表明,阿司匹林、扑热息痛及水杨酸的吸收光谱严重重叠;由于各组分零交叉点重合,零交叉点比光谱-导数分光光度法无法同时测量混合物中各组分的含量...     

半监督偏最小二乘法在烟叶近红外感官评价模型中的应用

半监督学习方法可以充分利用大量未标注样本来弥补已标注样本的不足,针对应用近红外光谱建立农产品等复杂体系的分析模型中,存在获得大量精确标注样本较困难,而使用少量标注样本或大量未准确标注样品建模结果不理想的问题,基于半监督自训练理念,提出半监督偏最小二乘(Semi supervised-partial least squares,SS-PLS)方法优化模型。本研究以全国不同产地、不同等级的211份原料烟叶近红外光谱及其对应感官评价数据为例,应用SS-PLS方法优化模型,模型性能较原始模型有显著提高,优化后SS-PLS方法模型的决定系数(R2)达90%左右,建模标定值分布标准差与拟合值标准差的比值(Ratio of Performance to Deviation,RPD)达3.0以上,模型内部交叉验证及预测标准差(Standard error of cross validation SECV以及Standard Error of Prediction,SEP)值达1.0以下;并将原始感官评价数据与SS-PLS优化后的数据,按照固定阈值划分为优、中、差三个等级,应用基于主成分及FISHER准则的投影方法(Projection Model based on Principal Component and Fisher Criterion,PPF)分析得到的结果表明,SS-PLS优化后的分类结果也显著好于原始感官评价数据。SS-PLS可解决使用小样品集建模的数据代表性问题,在获得大量精确标注样本较困难情况下,为建立近红外光谱分析模型提供了一种新的化学计量学方法。     

基于新型MRTD模型研究扫描型红外热像仪的视距

 基于人眼视觉系统可感知的阈值信噪比,提出预测红外热像仪最小可分辨温差（MRTD）方法。该方法根据频谱理论和红外热成像系统的二维调制传递函数,并结合匹配滤波器的概念,描述4条带标准靶的空间频谱函数。利用此空间频谱函数研究了4条带标准靶经过红外热成像系统的调制传递之后人眼视觉系统的感知信噪比。基于人眼视觉系统可感知的阈值信噪比,建立一个新的MRTD模型。依据此MRTD模型和视距模型,实现红外热像仪视距的预测。仿真结果表明,该方法预测的视距与实验数据有很好的一致性。     

子孔径拼接干涉检测离轴非球面研究

将子孔径拼接技术与干涉技术相结合提出了一种新的检测离轴非球面的方法,该方法无需其他辅助光学元件就可以实现对大口径、离轴非球面的测量.对其基本原理进行了分析和研究;并基于齐次坐标变换、最小二乘拟合建立了综合优化和误差均化的拼接数学模型;开发了子孔径拼接检测非球面的算法软件,并设计和搭建了子孔径拼接干涉检测装置;利用综合优...     

基于无信息变量和偏最小二乘投影分析的高光谱散射图像最优波段选择

提出了一种无信息变量消除和偏最小二乘投影分析相结合的苹果高光谱散射图像最优波段选择方法.经该算法提取后的波段降为全谱的26%,将选择后的波段作为输入变量建立了苹果硬度的偏最小二乘预测模型.预测均方根误差由6.00N降为5.73N,相关系数也有所提高,并与遗传算法作了比较.结果表明,该算法能有效消除原光谱矩阵中冗余的信息...     

基于iPLS的血清胆固醇、甘油三酯近红外定量分析

为了建立血清样品胆固醇、甘油三酯近红外分析最优模型,利用近红外透射光谱技术结合间隔偏最小二乘法（iPLS）建立预测模型。结果表明,胆固醇最优建模波段是1700—1798nm,最优预测模型的相关系数Rp、预测均方差RMSEP分别为0.984、0.198mmol/L;甘油三酯最优建模波段是1654-1746nm,最优预测模型的Rp、RMSEP分别为0.967、0.157mmol/L。采用iPLS建立血清胆固醇、甘油三酯定量分析模型,不仅可以提高模型的预测精度,而且模型更加简洁、数据运算量也更少,优选出的特征谱区还可为设计小型专用近红外分析仪器提供依据。     

基于集成最小二乘支持向量机方法的近红外光谱分析

针对近红外（Near Infrared,NIR）光谱测量中的小样本问题。本文提出了一种集成最小二乘支持向量机（Ensemble Least Squares Support Vector Machine,ELS-SVM）新算法。首先使用随机子空间算法（Random Subspace Method,RSM）原始高维变量空间划分为若干个低维度的子空间,然后分别在各个子空间建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型,最后构造一个集成结果来进行预测。针对一批柴油样本的实验结果表明,本法对柴油十六烷值的预测精度优于传统的LS-SVM方法。     

计算机控制光学表面成形中大规模驻留时间求解

采用基于稀疏矩阵的大规模非负最小二乘法,对大口径、微浮雕结构光学元件加工中的驻留时间进行了分析与求解,并对该算法开展了正则化研究。仿真结果表明:与传统非负最小二乘法相比,基于稀疏矩阵的大规模非负最小二乘法精度高、效率快。采用该算法仿真加工平均振幅为1.177 6倍波长的大口径、微浮雕结构光学元件,误差面形均方根收敛至0.067倍波长。     

验证辐射强度与距离平方反比率的实验

利用Nal闪烁谱仪测量了在探测器与放射源间某个距离下对应的计数率.对测量的数据分别利用等精度最小二乘法和未知参数逼近法进行了处理,观察到在某些未知参数下,最小二乘法引起的误差很大,利用未知参数逼近法得到的值能和真实值较好接近,从而验证了辐射强度与距离平方反比率.     

Minimum mean square error method for stripe nonuniformity correction

Stripe nonuniformity is very typical in line infrared focal plane (IRFPA) and uncooled starring IRFPA. We develop the minimum mean square error (MMSE) method for stripe nonuniformity correction (NUC). The goal of the MMSE method is to determine the optimal NUC parameters for making the corrected image the closest to the ideal image. Moreover, this method can be achieved in one frame, making it more competitive than other scene-based NUC algorithms. We also demonstrate the calibration results of our algorithm using real and virtual infrared image sequences. The experiments verify the positive effect of our algorithm.