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建立了激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)全光学诊断方法,对微生物种类进行快速鉴别。制取10种微生物样品,优选滤纸为富集载体,采集等离子体羽时间演变形貌图及LIBS光谱指纹图分析了鉴别微生物种类的可行性;运用九点平滑(Nine smooth,9SM)、多元散射校正(Multiple scatter correction,MSC)对波长范围200~420 nm和560~680 nm微生物LIBS全谱数据进行了预处理;分析比较了主成分分析(Principal component analysis,PCA)、随机森林结合主成分分析(Random forest combined with principal component analysis,PCA-RF)两种方法对微生物种类的鉴别结果。结果表明,运用一定的数据预处理方法,采用PCA-RF算法对10类微生物种类鉴别,训练集总准确率为99.6%,预测集总准确率为96.7%,说明选择合适的LIBS光谱预处理及模型构建方法,对微生物种类的快速准确鉴别具有可行性。 相似文献
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激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS)原始光谱中包含较多噪声信号, 为探究不同滤波方法对LIBS光谱预处理的影响, 本研究以实验室Pb污染处理的蔬菜为研究对象, 采集波长范围在400.45~410.98 nm的LIBS谱线信息, 分别利用相邻平均(Adjacent averaging)、Savitzky-Golay(S-G)滤波器、快速傅里叶变换(Fast Fourier transformation, FFT)对采集的LIBS光谱进行平滑、去噪, 并结合偏最小二乘法(PLS)定量分析模型对光谱处理效果进行评价.结果表明, S-G平滑效果最优, 当S-G滤波器窗口宽度为15, 拟合阶次为3时, PLS定量模型效果最佳, 其验证集均方根误差(RMSEP)为0.26、平均相对误差(ARE)为3.7%.结果表明, 选择适合的滤波方法有助于提高LIBS光谱质量以及检测模型的精度. 相似文献
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