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1.
拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。  相似文献   
2.
压电加速度传感器是同振型矢量水听器的核心部件。为了满足低频高灵敏度矢量水听器的应用需求,提出并研究一种具有层合梁结构的低频高灵敏度加速度传感器。结合弹性力学和压电方程推导层合梁加速度传感器的加速度灵敏度解析解表达式,通过有限元仿真对层合梁加速度传感器尺寸进行优化,给出优化后的尺寸范围。从优化的尺寸范围中选取两种不同尺寸进行加速度传感器振动特性的仿真分析及实物制作(其中压电材料为PZT-5)与性能测试。仿真与测试结果均表明,相比已有的同尺寸金属梁加速度传感器,层合梁加速度传感器可以有效降低谐振频率并提升加速度灵敏度。当压电层厚度为0.5 mm时,加速度灵敏度最大提升3.9 dB,谐振频率下降23%。测试结果与理论分析相符。   相似文献   
3.
冬虫夏草作为著名的传统中药材,由于其良好的药用价值而备受青睐。目前多数工作集中研究其活性成分含量以及药理药效。而对其不同部位的识别研究较为匮乏。基于红外光谱数据,结合化学计量学对多维度复杂体系的解析优势对冬虫夏草不同部位进行分类识别。首先对野生冬虫夏草五个不同部位包括子座头、子座中、头部、虫体中段、虫体尾段总共808个光谱数据使用标准正态变换(SNV)、多元散射矫正(MSC)进行数据预处理。而后用竞争自适应再权重取样(CARS)、变量组合种群分析(VCPA)挑选具有代表意义的特征变量。最后使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、线性判别分析(LDA)进行建模预测分析。模型对训练集使用十倍交叉验证,以准确率(Acc)作为评价指标。结果表明,在该数据上PLS-DA模型在10倍交叉验证和独立测试集上的预测准确率分别是90.1%和92.0%,而使用LDA模型时,预测准确率分别降低到86.7%和85.8%。采用CARS和VCPA特征挑选方法可有效将特征从3 601维分别降到699和420维,同时保持预测准确率与全部特征的预测准确率相当。而挑选的特征波数630,625,1 024,1 028,1 084和1 089 cm-1与虫草的甘露醇相关,879和874 cm-1与虫草的多糖相关。通过对挑选的波数进行Wilcoxon rank-sum检验进一步表明虫草五个部位之间存在显著差异。研究表明化学计量学方法结合红外光谱能够有效识别冬虫夏草不同部位,有助于在分子层面上加深对冬虫夏草形成的认识,为针对虫草不同部位高效利用提供参考。  相似文献   
4.
猪肉内部结构成分复杂,各部位的成分相似,分辨较为困难。结合激光诱导击穿光谱技术,通过光谱分析的方式提高分类精度。以5种不同部位的长白山黑猪肉(里脊肉、梅花肉、后腿肉、前腿肉、五花肉)作为待测样品,通过冷藏、切片等预处理方法,探究激光诱导击穿光谱技术鉴别猪肉脂肪与肌肉及其不同部位的可行性。首先通过采集猪肉脂肪样品与肌肉样品的LIBS谱线信息发现,猪肉中Mg,K,Fe,Cu,Ca和Na等元素较为丰富,并在脂肪样品光谱中发现C-N键,与肌肉样品LIBS谱线信息相比,脂肪样品受其内部水分、有机质成分影响致使其谱线信息背景和噪声信号干扰较大,二者谱线信息存在一定差异,说明LIBS可对脂肪组织与肌肉组织进行鉴别。通过对目标元素Ca,Na,Mg,K和Al其LIBS特征谱线强度进行检测,计算Mg/Ca,Al/Ca,Na/Ca和K/Ca比值,发现与Al/Ca和Mg/Ca相比,Na/Ca和K/Ca各部位元素比值分布差异明显,在此基础上,根据Na/Ca和K/Ca比值,计算猪肉各部位元素分布决策阈值[(1-α)=90%]。发现与Al/Ca和Mg/Ca比值相比,Na/Ca和K/Ca更能明显的反应出各部位元素分布的不同。其比值分布阈值基本可对猪肉各部位进行区分。以前腿肉与后腿肉为例,前腿肉Na/Ca和K/Ca比值分别分布在1.29~1.58和0.31~0.42,后腿肉Na/Ca和K/Ca比值分别分布在0.98~1.18和0.15~0.23。其元素比值分布无明显重叠。最后,为提高LIBS技术对猪肉不同组织分类的可靠性,将光谱元素强度比值数据与主成分分析法相结合,基本可以实现对猪肉各部位的分类,说明元素特征谱线强度比值在对猪肉各部位分类时具有一定的预测精度。该工作证明,使用激光诱导击穿光谱技术对猪肉进行分类识别等定性分析时具有一定可行性,有望适用于其他生物组织检测分析。  相似文献   
5.
为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外(372.53~1 038.57 nm)范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特征波段选择方法降低高光谱图像的维数,选择出含有信息量大的波段。其次,对选择出的波段图像使用NSCT及NSCT逆变换得到融合图像,对得到的融合图像使用I-BGLAM提取其纹理特征。与此同时,对高光谱图像的全波段求取平均光谱并进行S-G(Savitzky-Golay)平滑得到光谱特征。最后,将得到的纹理特征和光谱特征融合后送进极限学习机(ELM)中进行分类。此外,还和基于灰度共生矩阵(GLCM)的木材识别的传统方法以及近几年木材树种识别领域内被提出的主流方法进行了比较。该研究主要创新点有两个:一是将强纹理提取器I-BGLAM用于高光谱图像中提取其纹理特征;二是提出一种新的特征融合的模型用于高光谱图像的分类。针对8个树种的实验结果表明,单独使用I-BGLAM提取的纹理特征来进行分类的正确率最高可到达88.54%,而使用GLCM提取纹理特征的传统方法正确率最高只有76.04%,该结果可以得出本文使用I-BGLAM在纹理特征提取方面要优于GLCM,这为后面建立的融合模型打下很好的基础,单独使用平均光谱特征来分类的正确率最高可以达到92.71%,使用所提出的特征融合方法所得到的分类正确率最高可达到100%,这说明使用所提出的融合模型来分类要比以前单独使用某一种特征的分类模型要好。此外,使用所提出的方法得到的分类正确率要高于本领域内其他两种主流的识别方法。因此,所提出的基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的方法能够提高木材树种分类的正确率,该方法在木材树种分类方面有着一定的利用价值。  相似文献   
6.
根据《声学学报》优秀论文评选办法,经过《声学学报》编辑委员会两轮评选,编委会一致同意,决定授予董凡辰、胡治国、李整林的"南海深海典型不平整地形对声场垂直相关性的影响"(《声学学报》2020年第45卷第6期第785~800页)一文为《声学学报》2020年度优秀论文奖。编委会认为:董凡辰、胡治国、李整林的"南海深海典型不平整地形对声场垂直相关性的影响"(《声学学报》2020年第45卷第6期第785~800页)一文及其相关工作,对深海声场垂直相关特性受海底地形变化影响机理进行了深入研究。  相似文献   
7.
范一良  季振林 《声学学报》2022,47(5):675-685
为计算和分析具有复杂结构的阻抗复合式消声器的宽频消声性能,建立了一种高效声学有限元方法,给出了不同边界条件下的边界积分处理细节,得到有限元全局系数矩阵表达式,设计出计算程序框架以实现这些算法,其求解规模和计算速度与商业软件相比有优势。为计算阻抗复合式消声器的传递损失,通过阻抗管测量和数据拟合得到了吸声材料声学特性的经验公式。计算和测量了两通穿孔阻抗复合式消声器的传递损失,二者良好的吻合验证了声学有限元方法和计算程序的正确性。研究表明,插管长度影响消声器在中高频段的消声特性,右侧隔板上穿孔会消除共振峰,中高频消声性能随着出口管穿孔率的增加而提升。   相似文献   
8.
向宁 《声学学报》2022,47(2):287-288
<正>文章简介1939年,马大猷[1]在美国声学学会会刊(JASA)上发表了一篇在室内声学中具有里程碑性的文章。文章论述了房间尺寸在声波长范围内,准确计算矩形房间内简正模态数量(简正模数)的公式:N=4πVfu~3/3c~3(1+3Sc/16V 1/fu+3Lc~2/8πV 1/fu~2),式中,V为房间的体积;S为房间内表面的总面积;L为长、宽、高的总和。  相似文献   
9.
布鲁姆教育目标分类理论的认知过程分为5个阶段,每个阶段与物理规律水平的对应关系如下.水平1对应记忆,水平2对应理解,水平3对应运用,水平4对应分析,水平5对应评价与创造.以“气体实验定律在生活中的应用”为例,提炼出基于布鲁姆教育目标分类理论的高三物理一轮复习教学策略,即用“整合”实现记忆目标,用“分类”实现理解目标,用“专题”实现运用目标,用“转化”实现分析目标,用“研题”实现评价目标,用“创新”实现创造目标.  相似文献   
10.
针对SINS/GNSS组合导航在GNSS信号异常时出现的系统滤波精度和稳定性下降的问题,提出一种基于EKF的自适应分类容错滤波算法。该算法通过比较系统残差协方差矩阵的实际值与理论值来检测GNSS信号是否存在异常,然后对异常信号进行分类,并对不同类别的异常信号使用不同的加权矩阵进行修正,以减弱异常值对系统滤波精度的影响,同时在滤波过程中加入UD分解,使系统滤波性能更稳定。仿真结果表明:该算法能够有效降低GNSS输出异常信号对SINS/GNSS组合导航带来的不利影响并提高系统稳定性;在GNSS信号出现异常情况下,其导航精度相比EKF至少提高95.6%,相比REKF和AEKF分别至少提高44.5%和24.6%。  相似文献   
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