基于小波变换的木材近红外光谱模型优化及质量追溯

智能化精准获取木材基本信息是木材质量追溯系统信息采集的核心,同时也是木材后期分流、加工、精细化利用的重要依据。旨在探讨基于小波变换的木材近红外光谱(NIRS)去噪及模型优化,研究近红外技术用于木材质量追溯的基础理论与方法,构建基于近红外的木材质量追溯体系。以山杨木材气干密度为例,采用小波变换进行光谱去噪及模型优化,应用偏最小二乘法(PLS)构建了基于近红外光谱技术的山杨木材气干密度定标模型。在此基础上,集成二维码技术,在Matlab环境下,将近红外定标模型预测结果(以木材密度为例)及其他木材相关信息(树种名称、产地、采集单位、数据获取方式等)生成快速响应矩阵码(QR Code),以实现木材信息的有效、快速追溯。同时研究分析了不同纠错等级、字符数、像素下QR码的可读性及有效性。结果显示： (1)当db5小波基分解层为5时,经启发式硬阈值去噪后得到的信噪比(SNR)最大,均方根误差(RMSE)最小,基于小波变换的近红外光谱去噪效果最好,将校正模型决定系数由0.774 8提高到了0.850 1;(2)字符数一定时(本追溯信息的字符数为217),当像素大于100 px×100 px时,QR码的可读性均大于90%;当纠错等级为7%、像素大小为200 px×200 px时,随着字符数由100增加至600,解码率和可读性均为100%。研究表明,基于小波去噪及近红外光谱技术,可以实现木材密度的准确预测,并能有效集成QR码技术,以QR码作为传递木材信息的有效载体,为木材材性信息的无损获取及有效追溯提供了理论依据与技术支撑。     

宽带相干反斯托克斯光谱显微成像技术的实验研究

由于该成像系统采用的超连续谱光源,可以满足所观测样品本源分子在0～4 000 cm-1内的所有拉曼振动活性模式同时共振增强,在探测光的作用下,同时产生宽带相干反斯托克斯拉曼散射信号。然后,根据不同的化学键进行光谱图像重构,可以获得反映不同化学键在样品中的分布的图像。对110 nm的纯的聚苯乙烯珠所形成的具有一定厚度的薄膜,通过改变探测激光与超连续谱脉冲之间的时间重合度,测量形成的相干反斯托克斯拉曼散射信号的时间分布迹线图,通过其中的1 000 cm-1的化学键强度信号进行指数衰减曲线拟合,得出具体的退相时间,与文献中已报道的三色CARS的退相时间相比,判断是否属于三色CARS。为了检验系统在实际生物学成像中存在的问题,我们开展了活体小鼠组织生物学应用成像实验,对记录的数据在2 940 cm-1的CARS信号进行图像重构,获得CH化学键在组织中的分布,然后,对重构图像直接使用小波变换的去噪方式进行图像去噪,去噪后的图像具有比较清晰的轮廓,结果表明,对于对比度比较强的CARS共振信号,直接使用小波变换的去噪方式就可以获得比较好的图像效果。但是,对于信噪比比较差的共振信号,使用这种处理方法是不合适的,需要使用别的方法,先获取好的信号对比度,再根据感兴趣的化学键进行图像重构,然后,再经过小波变换对图像去噪,图像不仅会变得清晰平滑,而且,具有较好的视觉感官效果。     

提升小波变换与中值滤波结合的红外光谱消噪

在光谱数据的定量分析中,噪声的存在常常会影响结果的准确性。为提高红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪处理。将一种光滑阈值函数和一种分层阈值选取方法应用到提升小波域光谱信号的去噪处理中,并对提升小波重构信号进行中值滤波。对某小麦品种的实测光谱信号,添加信噪比为21.17 dB的噪声后采用该方法进行去噪处理,并利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、峰值平均相对误差(AREPV)以及峰位平均误差(AEPP)四项指标对去噪效果进行评价。结果表明,与软阈值法与硬阈值法相比,该方法能更有效地去除光谱信号中的噪声,保留光谱中的有用信息,提高光谱信噪比,降低均方根误差、峰值平均相对误差以及峰位平均误差,提高光谱的分析能力。     

氧气顶炉口火焰温度多光谱分析

采用多波长分析方法测量氧气顶回转炉口火焰温度的研究。在该方法中,采用USB4000型光纤光谱仪测量火焰在可见光波长范围内的火焰辐射光谱,结合Levenberg-Marquardt最优化算法,得到火焰温度和单色辐射率变化规律。本文还提出了采用小波神经网络处理多光谱测温数据,该方法可以取消发射率与波长之间的假设模型,是一种获得目标真温及发射率行之有效的方法。网络中隐含层的神经元是由S函数和Morlet小波函数的乘积组合构成,在逼近火焰温度中具有良好的表现。     

小波变换与神经网络融合法在油页岩近红外光谱分析中的应用

便携式近红外光谱分析技术可实现油页岩含油率的原位检测,在油页岩资源现场勘查中发挥着重要作用。但是,由于其测得的原始光谱数据量大、冗余信息多,直接建模会影响速度与精度。因此提出一种小波变换与神经网络融合法,先将油页岩全谱数据进行db8小波3级分解,提取其近似系数形成输入矩阵,然后再进行神经网络建模。为了验证有效性,利用30个油页岩合成样品,从中随机选择20个用于训练,另外10个用于预测,并分别使用全谱数据与小波特征数据进行了10次神经网络建模。结果表明,全谱数据建模速度均值为570.33 s,预测残差平方和及相关系数均值分别为0.006 012及0.843 75;而小波神经网络法对应的以上均值为3.15 s, 0.002 048及0.953 19。由此说明小波神经网络法优于全谱数据建模法,为油页岩含油率的快速、高精度检测提供了一种新方法。     

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。     

小波变换应用于谐波谱线的噪声滤除与基线校正

红外光谱谐波检测系统中的噪声与基线漂移问题一直是光谱处理的热点,提出一种采用小波变换的Mallet分解算法, 解决谐波检测中各种复杂噪声以及基线漂移的问题。选取适当小波函数及分解层次将谐波曲线中含有的噪声和基线漂移与有用信号分解到不同频带;分析频带信息,设定一个检测信息频带, 应用阈值处理及系数置零的方法使频率处于此频带的信息保留下来。小波变换方法可以在一次分解与重构过程中同时去除谐波信号的噪声与基线的双重干扰,从而将谐波信号有效地测量出来。实验证明,应用小波变换进行谐波校正的方法可应用于不同的谐波检测系统,具有普遍适用性。     

基于聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法

针对多光谱图像压缩算法现存的时空复杂度高、光谱特性利用不充分等问题,研究了多光谱图像的谱间稀疏等价表示及其聚类实现途径,进而设计了一种基于谱间自适应聚类和小波变换的多光谱图像压缩算法。算法利用吸引力传播聚类产生多光谱图像的谱间稀疏等价表示、在低复杂度下去除图像的谱间冗余,使用二维小波变换去除稀疏表示成分的空间冗余,采用分层树集合分割排序算法(SPIHT)进行压缩编码,并通过误差补偿机制提高多光谱图像重建质量。实验表明,该算法在保证较低时间和空间复杂度的基础上,较SPIHT等同类经典压缩算法,在相同的压缩比下,明显提高了重建图像的峰值信噪比,是一种通用有效的多光谱图像压缩算法。     

An application of the wavelet analysis technique for the objective discrimination of two-phase flow patterns

This paper presents an application of the wavelet analysis technique for two-phase flow pattern identification by using the void fraction signals obtained from a multi-channel Impedance Void Meter (IVM) in a vertical-upward air–water flow. A new method for the objective discrimination of the two-phase flow pattern has been developed to provide information regarding the local energy of void fraction signals at a given scale on the joint time–frequency diagram. The void signals are processed with Continuous Wavelet Transform (CWT) to get the local wavelet energy coefficients map on the time–frequency diagram. The effective local wavelet energy and the effective scale are then calculated. Then the criteria for flow pattern identification are, finally, obtained. A series of void fraction measurements were conducted over a wide range of air–water vertical-upward flow condition to provide an extensive database to cover several types of flow patterns. The results show that the proposed method has a high precision for characterizing different flow regimes in two-phase flow, and is considerably more promising for the online recognition of two-phase flow patterns due to the short time of data processing.     

DNA测序信号去噪分析的一种新方法

在DNA荧光测序中,噪声会影响分析的准确度和检出限。相比其他滤波方法,小波分析具有良好的时频域分辨特性。在小波去噪处理中,正确选择合适的小波基函数、去噪阈值和分解层数直接关系到信号去噪处理的质量。为了真实构建噪声模型并准确评价去噪算法的有效性,实验中通过实际系统中采集到的噪声信号叠加理想荧光信号构建DNA测序仿真信号,去噪分析的结果表明：选择sym7小波基函数、分解层数(lev＝5)与使用固定格式软阈值,有效去除了DNA测序信号的噪声;处理后,信号的信噪比提高了5倍以上。将其用于处理实际的DNA电泳荧光信号,相比基于随机噪声模型的算法,去噪后的信号更加真实可靠。