正交信号校正在人体血糖近红外光谱分析中的研究

本文以血清的近红外光谱为研究对象,首先运用载荷向量分析确定最佳定标谱区为4192-4943 cm-1与5294-7200 cm-1两个波段,然后分别用平滑、一阶导数、正交信号校正(OSC)预处理方法,结合偏最小二乘回归方法建立了血清中血糖的模型.用平滑、一阶导数所建立模型的预测标准偏差(RMSEP)分别是0.545、0.568,用OSC校正后所建立模型的RMSEP是0.390,结果表明使用OSC校正对光谱进行合理的校正,能够滤除光谱矩阵与浓度矩阵无关的信号,降低模型的因子数,从而降低模型的复杂性,提高模型的稳健性.     

一种结合直接正交信号校正与蒙特卡罗的波长选择方法

在近红外光谱数据分析中,全光谱数据具有波长点多、冗余量大、共线性关系严重的特点,导致了部分波长点对建立校正模型没有积极作用,甚至还会降低模型的预测能力.波长选择被证明是有效避免上述问题的重要方法.针对近红外光谱的特性,提出了一种基于直接正交信号校正(DOSC)与蒙特卡罗方法(Monte Carlo,MC)结合的波长选择...     

基于正交信号校正和iPLS的烃源岩红外漫反射光谱定量分析

红外漫反射光谱技术越来越普遍地被应用到粉末样品的快速测量分析中,在应用红外漫反射光谱技术对粉末状的烃源岩样品的生烃潜量进行定量分析时,由于样品的颗粒度、 密度、 表面粗糙程度等几何参数的变化对散射光的影响非常大,使得漫反射光谱数据的信噪比很低、 背景干扰很大,这样很难对样品进行定量分析。因此需要一种有效的方法对漫反射数据进行预处理来消除散射的影响,提高信噪比。文章利用正交信号校正算法(OSC)作为一种光谱过滤手段,并与间隔偏最小二乘(iPLS)相结合,有效地消除了粉末状样品散射光的影响,可以显著提高烃源岩红外光谱预测模型的准确性,使得红外漫反射光谱技术在石油录井中有了广阔的应用前景。     

POSC-PLS方法及其在电子吸收光谱定量分析中的应用

针对光谱数据局部效应显著,变量个数多,彼此间常存在严重的复共线性,构建了一种基于分段正交信号校正(piecewise OSC)的偏最小二乘(PLS)回归,即POSC-PLS方法。它以近邻分段方式进行逐个波长点的正交信号校正,剔除光谱矩阵中所含的各种噪声信号,将去噪后的光谱矩阵作为新的自变量矩阵,再利用偏最小二乘方法建立校正模型。将该法应用于多环芳香烃电子吸收光谱的多组分定量关系建模,效果良好。所建模型的预报性能优于其他方法,而且模型所需PLS成分数减少,模型更简洁。     

基于直接正交信号校正的水稻冠层叶瘟光谱诊断

采用直接正交信号校正-连续投影算法(DOSC-SPA)联用的组合处理方法,实现了应用可见/近红外光谱技术对水稻冠层叶瘟病的快速准确诊断。采集水稻冠层样本共120个,其中健康和染病样本各60个。用DOSC-SPA方法,对水稻冠层光谱数据进行直接正交化处理,然后通过连续投影算法提取有效波长(EW),建立了有效波长(775 nm)与叶瘟诊断判别的直接线性方程:Y=5.283X。应用该方程对预测集样本进行诊断判别,其判别准确率为95.0%,获得了满意的判别精度。结果表明,DOSC-SPA组合处理方法提取水稻冠层叶瘟诊断的特征波长是非常有效的,并且通过直接线性方程能获得满意的判别精度,为后续水稻大田叶瘟病情监测、喷药处理及相应病情监测仪器的开发提供了方法和依据。     

净信号的局部建模算法及其在近红外光谱分析中的应用

提出了一种基于净信号分析的局部建模算法,以克服光谱定量分析中样本间差异性过大和样本待测性质与光谱之间存在非线性等问题。首先利用净信号分析方法得到校正样本和待测样本的净信号,然后用待测样本净信号和校正样本净信号之间的欧式距离作为样本相似性判据,选取一定数量的与待测样本最相似的校正样本组成局部校正子集,建立局部PLS回归模型。针对一组猪肉近红外光谱数据集的实验结果表明,该方法的预测精度显著优于全局建模方法和基于光谱欧式距离的局部建模方法。     

基于OSC-PLS算法对大麦蛋白质含量进行定量分析的研究

用色散扫描型仪器采集大麦样品的近红外光谱,扫描出的光谱携带了大量样品化学值信息,采用正交信号校正(OSC)预处理方法对这些原始光谱进行处理,剔除噪声等不相关因子以后建立偏最小二乘(PLS)近红外光谱分析模型(OSC-PLS),预测大麦蛋白质的含量,并与传统PLS建模方法进行对比。基于OSC-PLS算法的蛋白质含量近红外光谱分析模型的测定系数R2为0.901,检验集的化学值与模型预测值的相关系数r达到0.971 7,分析模型的预测标准偏差SD为0.545 0,相对标准偏差RSD为4.2%。结果表明,OSC-PLS回归方法能在较大程度上消除无关因素的影响,在简化模型的同时提高了模型的可解释性,能够建立准确的大麦蛋白质含量近红外预测模型,可代替经典分析方法,满足农产品快速分析的需要。     

基于主成分正交信号校正算法和加强正交信号校正算法对柑桔酸度的检测

应用便携式近红外光谱分析仪对112个柑桔进行无损检测,运用主成分正交信号校正、加强正交信号校正结合广义回归神经网络的方法分别建立柑桔酸度定量分析模型。结果表明：采用EOSC方法能够使模型具有良好的预测能力并能够防止对数据造成过度校正。EOSC柑桔酸度模型校正集相关系数R_c=0.888 0,预测集相关系数R_p=0.885 6,RMSEP=0.081 65。研究结果表明EOSC预处理方法结合广义回归神经网络可以用于柑桔样本的酸度测定。     

双层PLS算法及其在近红外光谱分析中的应用

针对近红外光谱数据局部效应显著,变量个数多,且彼此间常存在严重的复共线性,并与样品组分含量呈非线性关系,构建了一种双层非线性偏最小二乘回归 (DNPLSR)算法。它将非线性回归和偏最小二 乘(PLS)相结合,先在外层由PLS从样本数据中提取成分,并实现每对成分间的非线性映射,再在内层实施PLS算法,将外层因变量成分的拟合误差反馈计算转换权向量的增量,进一步修正转换权向量,以使外层所提取的成分对因变量具有更优的解释能力。最后,将该法应用于80个谷物样品的水组分含量与其近红外光谱的定量关系建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其他方法。     

正交匹配追踪算法的近红外光谱定量分析

压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构.针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可靠性,基于压缩感知理论,提出了一种新颖的光谱变量选择方法正交匹配追踪变量选择(OM PBVS...     

近红外光谱烷烃类气体定量分析系统的研究

介绍了一种近红外光谱烷烃类气体在线定量分析测量方法.该方法以单片闪耀光栅为核心构成分光系统,分析计算了分光系统的关键参数,设计构建了硬件系统平台,完成了窄带光束实验测试和烷烃类七种单组分气体光谱探测实验.实验表明,入射狭缝为2 mm时,分光系统在中心波长1 200～1 800 nm波段内能够分离谱宽为10 nm的窄带光...     

连续投影算法及其在小麦近红外光谱波长选择中的应用

采用全谱建立多元校正模型时,通常计算量大,模型不够稳健,而且模型的预测精度往往也不能达到最优。文章介绍一种新的波长选择方法：采用连续投影算法(successive projections algorithm),并将其集成偏最小二乘(partial least squares)多变量校正技术构成SPA-PLS方法,用于谷物小麦近红外光谱波长优化选择及其与水分含量的定量分析。结果表明：在经SPA算法后,光谱波数可削减97.72%,后继的定量校正模型结构得到显著简化,模型的稳健性也大大增强;同时,被选取的波长物理意义明确,模型的解释能力增强,而模型的预测性能也与GA-PLS方法相当。     

快速正交搜索算法在水声信号处理中的应用*

信号的谱估计技术作为一种十分重要且应用广泛的信号分析处理手段,对其性能的不断提升和改进一直是水声信号处理领域研究的重点和热点。对此,该文将快速正交搜索算法应用于水声信号的谱估计中,通过隐式正交对参数进行搜索,实现对信号频率、幅度、相位的估计。仿真和实验数据处理结果表明,相较于传统的谱估计方法,该方法能稳定且准确地估计水声信号的多个参数,获得频率分辨率较高的谱估计结果。     

基于拉曼光谱技术的蜂王浆品质定量模型研究

蜂王浆是一种具有抗氧化、抗衰老、调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品,近年来在食品、生物医学等领域广泛应用。由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质,使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐,因此实现蜂王浆品质的快速鉴别就显得至关重要。该研究以蜂王浆的水分和蛋白质为研究对象,利用拉曼光谱技术结合主成分回归算法(PCR)和偏最小二乘法对蜂王浆进行了快速定量检测,建立了水分、蛋白质的定量模型,探究对其定量分析的可行性,并进行光谱预处理以提升模型的预测能力,使其预测准确性更高。蜂王浆中水分和蛋白质化学值的测定分别采纳蜂王浆国家标准规定的减压干燥法和凯氏定氮法。蜂王浆光谱的采集则是由DXR激光共焦显微拉曼光谱仪测得。应用TQ Analyst分析软件对蜂王浆光谱进行预处理及建立定量分析模型。其中光谱预处理包括导数、标准正态变换、多元散射校正、Savitsky-Golay卷积这四种光谱预处理法,并按一定关系排列组合成多种不同的预处理方法,对蜂王浆样品光谱进行数据处理,寻找出最优的模型与处理方法。结果表明,利用主成分回归法建立蜂王浆水分和蛋白质的定量模型效果不理想,水分的定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑（7）处理校正集决定系数最高但也仅为0.741 3,预测集决定系数为0.661 6,RMSEC为0.656,RMSEP为1.34,建模效果差。蛋白质的PCR定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑（7）处理相较之下最优,校正集决定系数0.675 0,预测集决定系数为0.566 8,RMSEC为0.548,RMSEP为0.957,建模效果较差。因此,基于PCR所建模型对蜂王浆水分、蛋白质的含量有一定的预测可能性,但建模效果较差,预测准确度低,稳健性差。而结合偏最小二乘法并进行S-G（7）+二阶导数+SNV处理对蜂王浆水分建模效果最好,水分含量校正集和预测集的决定系数分别为0.992 7和0.948 8,RMSEC和RMSEP分别为0.162和0.442。蛋白质的PLS定量模型,通过对多种预处理组合处理结果进行对比,S-G（7）+一阶导数+SNV处理对蜂王浆蛋白质建模效果最佳,蛋白质含量校正集和预测集的决定系数分别为0.991 6和0.879 5,RMSEC和RMSEP分别为0.143和0.497,建模效果好。因此,利用拉曼光谱结合偏最小二乘法快速检测蜂王浆中水分和蛋白质的含量是可行的,且所建定量模型稳健性良好,预测准确度高。通过上述实验可总结得出,在一些不可避免的外界因素影响下,将多种预处理方法组合起来可以提高模型的准确性和稳健性,比用单一的光谱预处理方法修正光谱更加有效,优化效果更加明显,且有效提升了模型的各参数,更好的提高了模型预测的准确性。同时表明了,拉曼光谱技术应用于蜂王浆品质的快速检测是可行的,且检测准确度高,速度快,在蜂王浆品质的快速检测方面展现了很好地应用前景。     

基于多维漫反射光谱技术的复杂混合溶液成分检测

为了进行复杂混合溶液的成分检测,该文提出了一种基于多维漫反射光谱技术的浓度检测方式,通过信号中携带的不同成分的多种光学性质来进行分析。实验设计了基于超连续谱激光光源、精密电控平移台和光谱仪的检测装置,选用Intralipid-20%溶液作为研究对象,用蒸馏水配制体积百分数1%～20%的溶液,分别测量距其入射点1.5～13mm(间隔0.5mm)范围内的24点漫反射光谱信号,以偏最小二乘回归算法对单点和多点漫反射光谱信号进行建模与预测。得到建模精度最高的为距离入射位置最近的1点～13点对应的光谱信号所建立的模型,预测精度最高的为距离入射位置最近的1点～7点对应的光谱信号所建立的模型。结果表明,增加不同位置信息的光谱信号,能够提高光谱的信噪比,与传统光谱技术仅利用吸光度或反射率等单一光学性质的方法相比,增加了被测物质散射特性的影响,利用被测物质多种光学性质的变化提高了建模及预测的精度,为基于多维光谱的复杂混合溶液检测提供了基础。     

基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在混合气体定量分析中的应用

针对混合气体建模过程中最小二乘支持向量机参数难以确定及红外光谱数据计算量过大的问题,提出一种粒子群优化的最小二乘支持向量机方法,用于建立基于主成分分析特征提取的红外光谱多组分气体定量分析模型。首先对主吸收峰区域的550个红外光谱数据利用主成分分析技术进行了特征提取,将降维得到的7个特征值作为模型的输入变量从而有效地降低了计算量。混合气体主要由浓度范围分别是0.1%～1%的甲烷、乙烷及0.1%～1.5%的丙烷三种组分气体组成。采用最小二乘支持向量机技术分别建立了各组分气体的定量分析模型,利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机算法中的参数进行了优化选取,取代了传统的遍历优化方法,然后利用取得的最优参数重建定量分析模型。实验结果表明,采用此方法离线建模所用时间比采用遍历优化方法节省40倍以上,预测结果误差水平相当,满足实测要求。粒子群优化算法在全局优化及收敛速度方面具有较大优势。粒子群优化算法与最小二乘支持向量机技术相结合用于混合气体定量分析是切实可行的,具有一定的实际意义和应用价值。     

基于高光谱的番茄叶片过氧化物酶活力测定

用高光谱图像技术结合化学计量学方法,实现了番茄叶片中过氧化物酶(POD)活性的快速检测。利用高光谱图像的光谱特征建立预测模型步骤为：采集高光谱图像数据、获取光谱曲线、光谱数据预处理、提取特征波段、建立POD酶活性预测模型。与预处理方法(SG,SNV,MSC,1-Der和2-Der)相比,DOSC预处理对POD酶活性预测效果最好。研究表明：以443,464,413,410,401,402,426和926 nm这八个特征波段的光谱数据建立的DOSC-SPA-PLS模型对POD酶活性预测结果为R_p=0.935 3,RMSEP=37.80 U·g-1。这说明高光谱图像技术测定番茄叶片POD活性具有可行性,且预测结果令人满意,这为抗氧化酶活性和番茄植株生长状况的动态检测提供了新的方法。