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1.
基于太赫兹波的非电离、非侵入性、高穿透性、高分辨率和光谱指纹特征,太赫兹光谱技术在生物医学领域具有巨大潜力。基于太赫兹光谱技术和不同的分析算法,不同研究小组实现了对混合物样品的定性、定量识别。然而,实际的生物混合物样品中通常包含水在内的不同成分,进而导致光谱的信噪比较差,导致最终的光谱分析结果误差较大。对于此类问题,降噪算法和重构算法是比较有效的解决办法。这些算法通过去除光谱数据中的无效信息或提取其中的有效信息来达到提高光谱信噪比的目的,最终结合分析算法实现对生物样本的高精度定性和定量识别。本文对近五年来应用于太赫兹光谱技术中的主要算法进行了归纳介绍,并总结了它们的优势和缺点。 相似文献
2.
3.
基于元素指纹的白术产地溯源及其与土壤的相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究主要采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)等手段测定5个产地白术41种矿质元素含量和土壤41种化学成分指标, 结合聚类分析法、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)法和Pearson相关性分析研究了不同产区白术矿质元素特征以及不同产区土壤因子的差异, 并对它们的相关性进行了探讨. 结果表明, 采用无监督的聚类分析和有监督的PLS-DA均能正确判别不同产地的白术和土壤, 其中稀土元素在浙江白术与土壤间呈正相关. 另外, Li、V、Mn、Co、Cu、Rb、Cd、Cs、Ba等微量元素是白术产地溯源的关键因素. 研究发现在白术生产实践中可以通过适量控制种植地的土壤湿度、增施特定肥料等措施调控白术矿质元素含量. 本研究将为解释道地白术的品质形成机制, 保证白术药效质量的有效性提供一定帮助. 相似文献
4.
建立了同时快速检测地下水中102种酸性、碱性和中性有机污染物的气相色谱-质谱(GC-MS)分析方法,所建方法涉及苯酚、苯胺、苯基醚、多氯萘、联苯等10类污染物。考察了酸性、碱性和中性有机污染物的同时提取条件,结果显示采用先中性、再酸性、后碱性三步液液萃取方式可以改善污染物的提取回收率,提高分析准确度和精密度。在优化条件下,除五氯苯酚外,101种目标物在各自的质量浓度范围内呈良好线性关系,相关系数(r)为0.995 0~0.999 9。地下水样品在低、中、高3个浓度水平的加标回收率分别为47.2%~126%、43.0%~117%、38.8%~120%,相对标准偏差(RSD,n = 7)分别为1.1%~27%、2.6%~33%、2.9%~30%,方法检出限为1.8~19.7 ng/L(五氯苯酚、邻苯二甲酸二异丁酯、邻苯二甲酸二丁酯、邻苯二甲酸二(2-乙基)己酯除外)。方法应用于山西、河南等部分典型污染场地的地下水样品筛查,检出苯酚、苯胺、多环芳烃及其衍生物等24种酸、碱和中性有机污染物,点位检出率达到46.7%,水质明显呈点源污染特征。该方法灵敏、准确、简单、快速,可实现多目标物同时检测,有助于地下水中有机污染物快速筛查。 相似文献
5.
LIU Jia-cheng HU Bing-liang YU Tao WANG Xue-ji DU Jian LIU Hong LIU Xiao HUANG Qi-xing 《光谱学与光谱分析》2021,41(12):3922-3930
水是一种有限的资源,对农业、工业乃至人类的生存都是必不可少的,良好的水环境是可持续发展的重要保障。对水质信息的科学监测,是实现水资源优化配置与高效利用的基础。联合国环境署(UNEP)与世界卫生组织(WHO)指出,应当加强发展中国家的水质监测网络,包括数据质量的保证和分析能力的提高。光谱法作为一种新兴的水质分析方法,相比传统的化学水质监测方法,具有“响应速度快、多参数同步、绿色无污染”的特点。传统单波长、多波长的线性模型依赖于水体对特定波长的吸收特征,不适用于多组分混合溶液且普适性较差。因此,提出了一种基于IERT的非线性全光谱定量分析算法,建立适用于多组分混合溶液浓度预测模型,达到利用全光谱信息来预测浓度信息的目的。利用实验室配置的COD,BOD5和TOC多组分混合溶液与NO3-N、浊度、色度多组分混合溶液作为实验样本,使用光谱仪采集样本的光谱曲线,通过全光谱数据进行浓度预测实验,结果显示,对于COD,BOD5和TOC多组分混合溶液,本算法对于三种组分的决定系数(R2)分别为0.999 3,0.991 4和0.999 3,均方根误差(RMSE)分别为0.024 4,0.057 7和0.000 4;对于NO3-N、浊度、色度多组分混合溶液,决定系数(R2)分别为0.983 4,0.868 4和0.981 0,均方根误差(RMSE)分别为0.100 5,0.326 4和0.120 2。通过对比本算法与偏最小二乘(PLS)、支持向量机回归(SVR)、决策树(DT)、极端随机树(ERT)对于同一组数据的实验结果,表明:在两组多组分混合溶液的实验中,本算法对于其中各组分的决定系数(R2)均为最优,相比于其他对比算法均方根误差(RMSE)均有大幅减少。本算法可利用光谱信息对多组分混合溶液进行定量分析,在计算时间相当的情况下,可有效的提高浓度预测精度,减少定量分析的均方根误差,可为光谱法水质监测提供一种新的有效途径。 相似文献
6.
全连接网络作为深度学习中的一种典型结构,几乎在所有神经网络模型中均有出现。在近红外光谱定量分析中,光谱数据样本数量较少,但每个样本的维度高。导致了两个问题:将光谱直接输入网络,网络的参数量会十分庞大,训练模型需要更多的样本,否则模型容易进入过拟合状态;在输入网络前对光谱进行降维,虽解决了网络参数量过大的问题,但会丢失一部分信息,无法充分发挥网络的学习能力。针对近红外光谱的特性,提出了一种分组全连接的近红外光谱定量分析网络GFCN。该网络在传统的两层全连接网络的基础上,用若干个小的全连接层替代第一个全连接层,克服了直接输入光谱导致网络参数量过大的缺点。采用Tecator和IDRC2018数据集对该方法进行测试,同时与全连接网络FCN和偏最小二乘PLS两种方法进行对比。结果显示:在两个数据集上,GFCN预测效果均优于FCN和PLS。在只有少量样本参与建模的情况下,GFCN依然能够保持较高的预测效果。表明,GFCN可以用于近红外光谱的定量分析,并且适应样本较少的场景,具有重要的研究价值和广泛的应用场景。 相似文献
7.
针对移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题,提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,使用变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中的未知参数;同时根据粒子权重将粒子划分为保留粒子和调整粒子,通过两种粒子间的近邻位置分布关系优化调整粒子位置,在处理时变观测噪声同时,解决粒子多样性丧失问题,使得优化的粒子集更好地表示机器人位置概率分布。实验表明,改进算法与传统PF-SLAM算法相比,定位与建图误差降低76%,较期望最大化算法下的定位与建图误差降低了54%,进一步验证了所提算法的可行性与有效性,为移动机器人同时定位与建图提供一定参考。 相似文献
8.
9.
通过样品处理、谱线选择、准确度和精密度测定、加标回收实验及与其他测定方法的比对实验,建立了电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定粗锑中As、Bi、Cd 、Cu、Fe、Pb、Se 7种元素的定量分析方法。实验结果表明,该方法准确度高,稳定可靠,相对标准偏差(RSD,n=6)均小于3%,方法的加标回收率在95~105%之间,分析结果与分光光度法、原子吸收光谱法(AAS)及原子荧光光谱法(AFS)分析结果相吻合,能够满足日常对粗锑中杂质元素含量测定的要求。 相似文献
10.