结香纤维素与木素分布的显微激光拉曼光谱研究

显微激光拉曼光谱技术可以实现纤维素与木素在木材细胞壁中原位状态分布规律的观察研究。首先采用透射电子显微镜(TEM)研究了结香细胞壁的超微结构。进而采用显微激光拉曼光谱技术对细胞壁各层中纤维素与木素分布特点进行了原位分析测定,拉曼图像及光谱分析结果表明,纤维素与木素在细胞壁各形态区分布不均一,纤维素的分布情况与木素相反。     

核磁共振T2谱换算孔隙半径分布方法研究

岩芯核磁共振T2谱和压汞分析数据均在一定程度上反映了岩石的孔隙结构特征,理论分析和二者频率分布图对比表明,这两组数据有较好的相关性,核磁共振T₂谱能够换算为反映岩石孔隙结构特征的孔隙半径分布图. 本文应用最大相关性原理、最小二乘法及插值算法等数学方法,给出了一个改进的将T2谱换算为孔隙半径分布图的实用有效新方法,求得了T2弛豫时间与岩芯孔隙半径r之间的换算系数C,计算过程中着重对比了T₂谱与压汞数据的主要分布区间,并考虑了压汞进汞饱和度小于100%对换算结果的影响. 天然砂岩岩芯核磁共振T₂谱换算为孔隙半径分布图的实际应用效果表明,着重对比T₂谱与压汞数据的主要分布区间,同时考虑压汞进汞饱和度小于100%对换算结果的影响是必要的,换算结果更加真实可信.     

应用PDF方法对甲烷射流火焰组分浓度分布的数值研究

本文用k-ε模型和PDF方程相结合的方法对甲烷湍流射流扩散火焰进行了求解，发现Peters等提出的四步反应模型在径向分布预示性能不好，本文对甲烷射流扩散火焰的实际工况进行了分析，提出反应模型的改进方案。改进后的模型所给出的组分浓度分布比原四步反应模型更符合实验结果。验证了修正模型所依据的思想．     

苹果盛果期冠层高光谱与其组分特征的定量模型研究

从分析苹果树盛果期冠层高光谱入手,结合同一时间的数码照片,在Erdas,ViewSpec Pro,DPS和LIBSVM等软件的支持下,采用相关分析、线性回归、逐步回归、基于BP人工神经网络分析、支持向量机回归方法,探析高光谱反射率及其转换数据与冠层组分指数间的关系。结果表明,冠层反射率受地表反光膜的影响显著;原始反射率与果叶比的相关性最好,611~680 nm为反映两者关系的特征波段;在特征波段内,依据原始反射率和果叶比所建立的4种模型都可满足预测需要,但基于BP人工神经网络模型和支持向量机回归模型整体上优于一元线性回归模型和多元线性回归模型,尤以支持向量机回归模型精度最高。研究结果可为后续的苹果遥感估产工作提供理论支持。     

基于多变量光谱数据分析方法的乳腺癌血清拉曼光谱特征研究

相比于细胞、组织等其他病理诊断样品,血液样本更易临床采集,其生化构成变化常表现于医学影像学检测到的临床症状出现之前,更有利于实现恶性疾病的早期筛查与诊断。拉曼光谱(RS)技术,具有快速、无标记、无损、非侵入等检测优势,且可获得特异性的生物分子结构和物质组成信息,在临床血液样品(血浆、血清)的癌变诊断检测中具有重大的应用前景。本工作采用显微拉曼光谱检测技术,在分析不同病变阶段(健康,早期癌变和晚期癌变)乳腺癌血清样品生化组成信息基础上,结合主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和偏最小二乘算法(PLS-DA)等多变量光谱分析手段,构建光谱特征归类鉴别模型;并采用留一交叉验证方法(LOOCV)评估、比较这些模型的灵敏度、特异性和准确率,探索基于血清拉曼光谱的乳腺癌诊断方法。研究工作在观察血清类胡罗卜素成分共振拉曼光谱现象基础上,进一步分析了乳腺癌病理演进过程中血清样品蛋白质与脂类光谱特征变化。此外,利用多种光谱数据模型,在提取、识别更具代表性的分子光谱特征信息后,实现了较为准确的血清特征光谱信息鉴别分析。其中,PCA-LDA模型的分类准确率达99%; PCA-S...     

利用多角度光谱数据探测冬小麦氮素含量垂直分布方法研究

作物氮素具有随植株高度层垂直分布的特性,快速、无损探测作物氮素垂直分布状况,对于指导合理施肥、提高肥料利用率和减少环境污染具有重要意义。本文提出了利用偏最小二乘(partial least square,PLS)算法,运用多角度光谱数据估计冬小麦氮素含量垂直分布的方法。分别选用前向和后向不同观测角度组合形成的光谱数据组建植被指数,建立不同高度层的叶片氮素含量探测模型,其中选用±50°和±60°的组合,建立了冬小麦上层叶位叶片氮密度反演模型;选用±30°和±40°的组合,建立了中层叶位叶片氮密度反演模型;选用±20°和±30°的组合,建立了下层叶位叶片氮密度反演模型。针对氮素反演容易受到作物背景(土壤、作物残渣)影响的问题,引入R₇₀₀/R₆₇₀比值,改进七种常见的植被指数,利用改进了的植被指数建立了冬小麦上层、中层、下层叶片氮密度垂直分布模型。建模实验结果改进了叶片氮密度上层、中层、下层垂直分布估算结果,验证实验选取建模实验中表现最好的三个植被指数进行进一步研究,结果表明改进后的绿光归一化植被指数(green normalized difference vegetation index,GNDVI)在反演上层、中层、下层叶片氮密度时效果最好,达到了极显著的水平,可用于植被氮素含量的垂直分布探测。     

基于衍射理论的哈达玛编码光谱成像数据重构

哈达玛变换光谱成像技术是一种在不牺牲分辨率的情况下,通过多通道复用的方法增加光学系统光通量,使得系统信噪比显著高于传统成像的新型计算光谱成像技术.本文针对系统成像过程中数字微镜器件衍射造成的图像降质问题,建立了基于标量衍射理论的哈达玛编码光谱成像图谱数据退化模型,提出以Lucy-Richardson (L-R)算法为核心的重构数据修正算法,提高重构数据立方体的图像质量和光谱精度.通过对成像过程的模拟和重构算法的仿真实验,数字化生成了系统成像衍射降质的物理过程,并验证了本文所采用修正方法的有效性.经过L-R修正之后的复原数据立方体的光谱角距离评价结果为0.1296,图像相似度评价因子优于0.85,相比修正前的重构数据质量有较大提升,表明算法对哈达玛编码光谱成像数据的重构及修正具有较好的效果.     

光学分层热成像法重建火焰三维温度场分布的研究

本文提出了用光学分层成像法（Optical Sectioning TOmography,OST）重建火焰三维温度场分布的理论和方法。用一个固定位置CCD摄像机分别聚焦火焰的不同截面,得到一系列的叠加火焰图像,对该组图像建立模型,采用图像反演算法,可以重建火焰不同截面的辐射分布。该测量方法实验设备简单,有一定的空间和时间分辨率。     

碲锌镉(Cd1-yZnyTe)晶体Zn组分的显微荧光光谱研究

利用激光显微Raman光谱仪测量了5块碲锌镉晶片的显微荧光光谱,通过对来自碲锌镉材料带隙的荧光峰进行拟合,得出碲锌镉材料Eg值,从而可以计算出材料的Zn组分值;利用激光显微Raman光谱仪的定峰位X-Y平面扫描技术,可以便捷和无损伤地给出碲锌镉晶片的Zn组分分布图。     

基于DCGAN的拉曼光谱样本扩充及应用研究

拉曼光谱检测方法依赖于化学计量学算法,深度学习是当下最炙手可热的方向,可应用于拉曼光谱进行建模.但是深度学习需要大样本进行训练,而拉曼光谱采集受制于器材和人力成本,获取大批量的样本需要更大成本,且易受荧光等因素干扰,这些问题都制约了将深度学习应用于拉曼光谱.针对以上问题,通过引入深度卷积生成对抗网络(DCGAN)提取拉...     

近紫外-可见-短波近红外多光谱成像数据的糯玉米种子热损伤粒的无损快速鉴别

为对糯玉米种子热损伤粒进行无损快速鉴别并探索热损伤过程对糯玉米种子的影响,以糯玉米种子京科糯2000为例,用Videometer近紫外-可见-短波近红外多光谱成像仪分别以胚面向上和胚面向下方式采集糯玉米种子对照组及热损伤组多光谱成像数据,分别提取胚面向上胚部、胚面向上胚乳部、胚面向下胚乳部单点多光谱数据,并对胚面向...     

黄土区金盏菊幼苗根部细胞壁对Pb/Cd复合胁迫响应的FTIR和Raman光谱

植物修复法是新兴的重金属污染土壤修复手段,也是未来极富应用潜力的主流技术之一。植物根部细胞壁作为重金属/土壤/植物相的交界面,天然地成为修复效能调控过程的关键部位和信号通道。植物细胞壁与重金属离子的作用行为具有物理化学和生理生化的双重属性,但以光谱技术为切入点,原位解析植物根部细胞壁对土壤重金属离子的响应关系还不多见。以黄土区修复植物金盏菊幼苗为研究对象,分析Pb/Cd复合胁迫对其根部细胞壁形貌的影响,借助X射线荧光光谱(XRF)、X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和拉曼光谱(Raman)揭示细胞壁对Pb/Cd胁迫的响应信号。结果发现:Pb/Cd胁迫导致金盏菊根部细胞壁弯曲萎缩,表面分布若干点状深色沉积物颗粒;XRF证实细胞壁Pb/Xd含量增加,但XRD图谱没有发现典型Pb/Xd结晶峰。FTIP图谱中—OH振动峰定位于3 416 cm~(-1)处,表明Pb/Cd离子与—OH间可能存在配位键合;1 701和1 593 cm~(-1)处的特征峰分别移动到1 736和1 618 cm~(-1),说明Pb/Cd胁迫改变了金盏菊根部细胞壁蛋白质结构属性。Raman光谱中2 960 cm~(-1)附近峰强增加,暗示Pb/Cd胁迫影响了细胞壁纤维素分子排列方向。可以认为,细胞壁组分(果胶、蛋白质、纤维素等)和典型官能团(—OH,N—H,C=O等)对于减缓Pb/Cd胁迫引起的金盏菊根部细胞壁毒害效应贡献较大。     

乙醇含量拉曼光谱检测中噪声与背景同时消除方法研究

乙醇含量拉曼光谱检测中,拉曼光谱信号中的各种噪声及光谱荧光造成的基线漂移和样品池背景等,影响了校正模型的预测精度。利用总体平均经验模态分解,将光谱信号分解成若干无模态混叠的内在模式分量,根据排列熵的信号随机性检测判据判断出代表背景信息和噪声信息的内在模式分量,将其置零即可同时消除拉曼光谱中的噪声与背景。将总体平均经验模态分解与排列熵相结合的预处理方法应用于乙醇含量的拉曼光谱检测中,并与小波变换和平均平滑滤波做了对比。实验结果表明：应用总体平均经验模态分解与排列熵相结合的方法能够有效的同时消除乙醇含量拉曼光谱检测中的噪声和背景信息,提高校正模型的预测精度,且使用简便,无需参数设置,对乙醇含量拉曼光谱检测具有实用价值。