基于小波多尺度分解的红外光谱谱图比对检索方法研究

谱图比对检索是指计算提问谱和数据库中标准谱图的相似度,以查出与提问谱相同或近似的谱图,其中,提问谱的质量是影响谱图比对检索结果的一个重要因素.从削弱谱图的无关信息对谱图比对检索的影响、提高检索准确性出发,以提问谱噪声为例,分析了谱图噪声对相似度计算结果的影响;针对红外光谱谱图经过小波多尺度分解后,其有用信息主要集中在低频部分,高频部分主要是噪声的特点,提出了基于小波多尺度分解的红外光谱谱图比对检索方法;分析了小波分解层数对相似度计算结果的影响;选择去噪整波形比对检索作为参照方法,利用MATLAB 7.0分别设计了这两种比对检索程序,实验结果证实了基于小波多尺度分解的红外光谱谱图比对检索方法的可行性.     

TDLAS分析仪谱图微缓形变的复原算法

为了减小谱图的微缓形变对TDLAS气体分析仪精度的影响,提出一种传递复原方案.该方案通过比对校验气体的出厂校准谱图和现场测量谱图,得到其形变系数;由于校验气体与过程气体间拥有相同的形变机制,根据形变的传递性可将过程气体的实时谱图也复原到校准状态,从而维持分析仪的保真度.解决了动态过程气体谱图形变的复原问题,不需调节光学和电子系统硬件参数,通过信号滤波、特征提取、形变系数计算,使用拉格朗日插值公式或Sinc函数插值法复原.在仿真实验中,传递复原的谱图与校准谱图的相似度达到99.999%.实验采集不同程度形变的CO_2气体谱图,采用拉格朗日插值复原算法的复原谱图与校准谱图的相似度达到99.9%.     

基于脉冲耦合神经网络的拉曼光谱定性分析

通过对脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)和拉曼光谱定性分析的研究,提出了基于PCNN的拉曼光谱定性分析方法.首先,利用PCNN神经元的疲劳与不应期特性将拉曼光谱数据进行编码;然后,基于改进的Horspool算法将检测样品对应编码与基码数据库中的所有基码逐一匹配,并得到各对应的匹配相似度,进而判定样品类别.相关实验和数据分析证明了该文方法的准确性和有效性.同时,该文方法避免了目前基于谱模版定性分析方法中待测样品拉曼光谱特征谱峰难以确定以及匹配分析冗余度高等不足,且对存储空间的要求仅为后者的5.8%.     

基于移动窗口相关系数光谱法的白酒品牌快速判别技术研究

为满足白酒品牌判别领域快速检测的迫切需求,提出了一种以紫外光谱为输入,移动窗口相关系数法为手段的白酒品牌快速判别新方法。研究以海之蓝酒作为对象品牌,实验结果显示各批次海之蓝酒在实验波长区间存在较高的吻合一致性,基于紫外光谱原始谱图的相关系数值和基于移动窗口光谱计算所得的相关系数值均达到0.99以上。由于其他洋河系列白酒与海之蓝酒均属于洋河酒厂生产,原料来源、生产制备工艺等存在较高的相似性,此时若仅使用紫外光谱原始谱图数据结合相似度算法进行品牌判别,则定量化的判别区分存在一定困难。移动窗口法可有效提高谱图细节差异,突出光谱在特征谱段的形状、强度、变化趋势差异,提高实验谱图在细节结构差异辨认分析能力。经过研究筛选,发现以移动窗口相关系数结合紫外光谱特征谱段(270～295 nm)可提高洋河系列酒间的谱图差异,实现这种有较高相似性白酒品牌的判别区分。此外,市售六种其他品牌白酒及乙醇作为对照组,进一步论证了该方案的可行性。该研究的创新之处在于提出了一种移动窗口相关系数光谱法进行白酒品牌快速判别分析的新思路,该方法同时具备速度快,操作简便等优点,具有较高的实际应用潜在价值,并可为其他食品的质量安全判别分析研究提供借鉴。     

基于NMR指纹谱相关分析的生物类似药高级结构评价

建立了基于1H NMR指纹技术的生物类似药高级结构相似性分析方法,利用相关系数r和决定系数R2定量评估生物类似药与其原研药的结构相似度。将该方法应用在一种分子量为1620的抗菌性脂肽达托霉素上,比较了其类似药的活性原料成分(API)、类似药制剂与原研药克必信的高级结构相似性。实验结果显示,3个达托霉素样品的谱图存在显著差异,表明达托霉素类似药与其原研药在水溶液中存在结构差异。将该方法应用在分子量为145423的单克隆抗体药物曲妥珠单抗的高级结构比对上。对1个批次的赫赛汀原研药、4个批次的类似药的1H NMR谱进行相似性分析,相关系数r和决定系数 R2的结果显示,曲妥珠单抗的类似药与赫赛汀原研药相似度很高;进一步采用局部相关系数进行谱图分析,得到了曲妥珠单抗类似药与赫赛汀原研药之间的微小差异。研究表明,有效结合NMR指纹分析技术和统计分析方法,将在生物类似药质量控制中发挥重大的作用。     

神东煤镜质组结构模型红外光谱的量子化学计算

为了煤的洁净、高效和高附加值利用,需要从分子水平上了解煤的结构。在文献[5]中,作者以元素分析和13C核磁共振为依据构建了神东煤镜质组(SV)的结构模型,所建模型的13CNMR模拟计算结果能很好的和实验结果比对,为了进一步验证该模型的准确性,以半经验量子化学计算方法VAMP对SV模型结构的红外谱进行了计算。结果显示模拟计算得到的红外谱图与实验谱图相比峰形相似,但整个计算谱明显偏向高波数区域。经过对相关模型化合物的红外谱进行计算,其原因是半经验方法计算所得官能团结构的振动频率均高于实验测试结果。依此对SV结构模型的红外模拟谱进行修正,修正后实验和模拟谱图能很好地吻合,这进一步证实SV结构模型可以真实的反映神东煤镜质组的结构组成特点。     

量化计算在二芳基二硫代膦酸结构和光谱分析中的应用

在拉曼和红外光谱分析中，谱峰的归属直接关系到对分子结构的判定。本工作以量子化学理论计算为基础，探索对二芳基二硫代磷酸实验拉曼谱图进行谱峰归属的可行性。结果表明：二芳基二硫代膦酸理论计算谱图与实验谱图具有相关性，理论计算谱图可以指导实验谱图谱峰的归属分析。     

时频域分形维数分析的光谱信号重叠峰解析算法

由于光谱谱线存在自然展宽、多普勒展宽、碰撞展宽等,使混合气体中多种成分的吸收光谱信号出现相邻谱峰重叠现象,给混合气体组成成分的定性或定量检测带来较大的困难。现有的方法在获取先验知识、处理精度、运算效率等方面存在不足。提出基于时频域分形维数分析的光谱信号重叠峰解析算法,结合小波的多尺度观测能力和分形的自相似度的度量能力,识别、定位和解析光谱信号中的重叠峰。首先利用小波对具有重叠谱峰的光谱信号进行光谱频率域和尺度域的分析,然后对该时频域的光谱信号在同一光谱频率下的多尺度数据进行自相似性度量和分形计算。逐频率计算后得到光谱信号在频率域的分形维数曲线。该曲线体现了光谱信号在不同尺度的自相似性,其极值位置与光谱信号的各独立峰的位置具有相关性。依据此特性,结合分形曲线的特征参数,最后利用神经网络解析出对应混合气体成分的混叠在一起的各个独立谱峰。该方法利用小波的多分辨率特性,对信号进行不同尺度的精细度量。分形模型则提高了系统解析复杂信号的能力,对重叠程度高的多谱峰重叠信号也有很强的处理能力。借助人工神经网络,实现了整个算法的自动测量。通过实验结果分析,验证了算法的有效性,并讨论影响算法效果的主要因素。     

用于光谱分类的光谱峰谷沿匹配算法

针对超短脉冲激光与气体相互作用产生的非线性荧光光谱的特点,提出了一种新的光谱去噪、特征提取、特征匹配的有效方法.通过对三种气体不同浓度的荧光光谱进行小波压缩去噪,得到5层664个小波系数,重构后获得除噪效果满意而特征信息保持不变的光谱.对重构后的光谱进行光谱峰/谷沿相似度的分析,构造了三种气体的特征谱.在此基础上,经对三种气体光谱进行特征峰/谷沿的匹配分析,提出一种利用同种物质不同浓度下的光谱总体相似度来构造标准特征谱新方法,通过与标准特征谱的匹配分析得到分类结果.实验结果表明,该算法的分类结果受浓度变化影响小,对低至0.05%浓度条件下的全部27条光谱均获得100%的分类识别结果.     

激光诱导击穿光谱元素谱线自动识别方法研究

根据激光诱导击穿光谱谱线展宽机制,对NIST标准谱线数据库中的发射谱线进行了模拟,并与实验光谱进行对比,在对比分析中引入相似性测度,得到模拟光谱和实验光谱的相似程度。对元素谱线的自动归属识别方法进行分析和研究,通过相似性计算对土壤样品340～345nm波段光谱进行了识别分析,利用最小二乘原理计算各谱线之间的比例系数,实现了光谱识别,实验结果验证了基于相似性测度的光谱识别方法的可行性及其自动识别的优越性。     

基于小波系数图和卷积神经网络的太赫兹光谱物质识别

许多太赫兹光谱物质识别方法依靠寻找该物质在太赫兹波段范围内不同光谱表现出的不同特征来识别特定物质。吸收峰提取法是常用的光谱特征提取算法,但当光谱无明显特征吸收峰或峰位、峰值相近或难以识别时,难以利用吸收峰特征辨别物质。将机器学习和统计学习技术用于太赫兹光谱的识别中虽减少了吸收峰的干扰,但常常需要人为定义特征而导致分类误差。深度学习法能自动提取特征,但在识别前往往需要进行复杂的预处理操作,并且在特征提取的过程中容易丢失部分特征从而导致分类误差。针对以上问题,提出了一种基于小波系数图和卷积神经网络的太赫兹光谱识别方法。利用太赫兹光谱信号进行小波变换时,由于小波系数矩阵的每一行系数与原始光谱信号存在着对应关系,因此将太赫兹光谱的吸收系数通过小波变换在频率域上展开,能得到不同的二维的频率-尺度分布图,又称小波系数图。然后构造一个卷积神经网络(CNN)对小波系数图进行分类,可得到太赫兹光谱物质的分类结果。为了验证所提出算法的有效性,将三组小波系数图数据与原始光谱数据分别输入CNN、Support Vector Machin (SVM)、Multilayer Perceptron (MLP)三种不同的分类器作对比,从实验结果可以发现本文算法在三组数据中的识别率均达到了100%,说明相比于传统方法,本文方法能准确分类没有明显特征吸收峰的光谱,证明了使用卷积神经网络识别小波系数图的有效性。为了体现本文算法的优势,与小波脊线寻峰识别算法作对比,实验结果表明本文算法几乎不受峰频、峰位、峰值的影响,无论是识别不存在吸收峰的淀粉,还是识别相似度高的蔗糖和葡萄糖,都具有较高的识别率,分类准确率达97.62%,证明了所提算法的优越性。该算法为太赫兹光谱数据识别提供了一种新思路,同时也可以推广运用到其他谱图物质的识别中。     

吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。     

基于红外特征吸收法的烟草主流烟气中氨浓度检测系统

为了快速、 精确地从卷烟燃烧的主流烟气中求出氨的浓度信息,设计了基于红外吸收的检测系统。根据氨在中红外的特征吸收曲线,系统通过10.4 μm中红外固定波长激光器对准最强吸收峰波长位置。由红外探测阵列获取经被测主流烟气红外光的干涉条纹后,结合光谱数据库及光谱分析算法,由比尔朗伯定律求解主流烟气中的氨浓度。标准光谱数据选自NIST光谱数据库,结合对主流烟气中多种干扰气体的降噪处理,最终完成氨浓度信息的实时显示。实验采用UnicornTM固定波长激光器、 静态傅里叶变换干涉具、 标准抽吸引擎等,对五个不同品牌的卷烟进行测试。每个品牌随机抽取十支,分别采用传统的离子色谱法和本系统进行实验。结果显示,本系统的氨浓度检测与标准值基本一致,同时速度快、 抗干扰能力强。     

指数修正高斯拟合寻峰算法处理FBG传感信号

光纤布拉格光栅(FBG)传感系统因其检测精度高、重复性好和适应性强等优点而被广泛应用于不同领域。由于FBG传感器为波长调制型传感器,因此对于外界参量的检测即为FBG中心波长的检测,而FBG中心波长值对应于FBG反射光谱的峰值。因此,系统解调的核心即为FBG反射光谱的峰值检测,而高精度的寻峰算法是系统解调的关键技术。现有的寻峰算法对FBG反射谱进行峰值检测时,都是以FBG反射谱为标准高斯型为前提的。但由于实际制作工艺及环境的影响,FBG反射光谱并不是标准高斯型光谱,而是非对称的高斯型光谱,其非对称特性往往会对寻峰精度有一定的影响。针对现有算法这一缺陷,提出了一种指数修正高斯(EMG)拟合寻峰算法。利用三次判定定位实现粗定位,同时剔除假峰和无效峰值;在此基础上以粗定位点为中心进行光谱重构,再利用积分判定峰值偏向;然后根据不同的峰值偏向以给定的指数修正函数进行相应的峰值修正。实验仿真结果表明：定温条件下或变温条件下,与直接寻峰算法、高斯拟合算法和文献中的算法相比,EMG算法的峰值检测误差最小,寻峰精度提高。考虑了FBG反射光谱非对称特性对寻峰的影响,从光谱自身特性的角度,既克服了传统寻峰算法的局限性,又保证了高精度的寻峰效果。     

可调谐地物光谱辐射源研究

介绍了一种以半导体发光二极管(LED)和溴钨灯为光源的光谱可调谐地面景物光谱辐射源,及其系统结构和控制系统设计。利用地物光谱辐射源模拟了大量不同地物光谱,在控制系统中建立了地物光谱数据库,引进了改进型遗传算法匹配出了光谱数据库中的500余种地物光谱。进而详细分析了几种典型地物的光谱匹配相似度,平均光谱匹配误差以及全波段,红,绿,蓝和近红外波段光谱匹配相似度。目标辐亮度为50W·(m2·sr)-1时,地物光谱辐射源平均光谱匹配误差在10%以内,最低可达6.0%;全波段光谱匹配相似度高于0.895,最高可达0.983;对于同一景物光谱红、绿、蓝和近红外波段(特别是绿光和近红外波段)光谱匹配相似度低于全波段,绿光和近红外波段光谱匹配相似度与红光和蓝光波段相比,最大低幅为50%。地物光谱辐射源能够用于光学遥感器的辐射定标,能有效解决光学遥感器的工作目标与定标光源光谱不匹配造成的定标误差。     

基于区域对比度和SSIM的图像质量评价方法

在诸多图像质量评价方法中,结构相似度(SSIM)算法简单高效,准确性较高,但SSIM模型不能很好地评价存在局部失真和交叉失真类型的图像。针对SSIM算法对图像不同区域平等对待的不足并考虑了时域人眼视觉特性,提出一种改进的基于区域对比度和结构相似度(RCSSIM)的图像质量评价方法。该算法将图像区域灰度信息对比度与SSIM算法融合,加权归一为参考图像与失真图像的对比度结构相似度值,以其评价图像质量。在LIVE图像数据库上的实验结果表明,与SSIM算法相比,RCSSIM评价结果的皮尔逊线性相关系数提高约0.015,均方根误差减小约0.55,更接近于人眼主观测试结果,具有更好的评价性能。     

基于高斯锐化法的重叠峰分解方法研究

在放射性能谱测量中,由于探测器分辨率较低、待测样品中原子能级相近,往往会出现全能峰的重叠现象,对放射性核素的定性或定量检测带来较大的困难;常规的分离算法一般需要复杂的谱变换或大量的标准谱样本,不适用于现场测量中重叠峰的实时分解。因此,提出一种基于高斯锐化法的能谱重叠峰解析方法(GSM),结合峰锐化法的分辨率增强能力和褶积滑动变换法的平滑特性,可快速地识别、定位和解析γ能谱中的重叠峰。该方法首先对高斯函数进行锐化并做归一化处理,并以此作为变换算子,选择合适的高斯参数及窗宽度,通过对原始γ能谱数据进行褶积滑动变换,达到滤波和提高重叠峰分离度的目的;然后求解GSM成形处理后的谱线近似函数作为目标函数,并选取峰位中心附近若干点作为初始参数,最后以非线性拟合的方法进行重叠峰特征峰参数的解析。实验中,首先验证了该方法变换前后峰位、峰面积特征值的不变性,其次分别对重叠峰能谱段以及MCNP模拟的131I,137Cs,214Bi,206Bi和26Al混合放射源γ能谱进行方法验证。实验结果表明,该方法对于分离度大于0.375、信噪比大于40 dB的重叠峰具有较好分解效果,分解前后的峰位和峰面积的相对误差分别在1%和4.5%以内;对于γ能谱进行全谱解析后,重叠峰的峰位分离相对误差在1%以内,单峰的分离相对误差约为0.1%以内,且当变换算子的半宽度接近探测器能量分辨率时,重叠峰的分解结果更准确。该方法具备较好的噪声抑制性能,在全谱解析中无需进行能谱光滑及本底扣除等谱线预处理操作,且计算资源耗费少,分解精确度较高,便于能谱测量系统的嵌入式实时解谱应用,对放射性测量中能谱的现场快速解析具有实用性。     

物联网环境下的差异网络数据库异常数据检测

当前的物联网环境下,各个智能网络的数据库的使用没有统一标准,不同生产商的数据库中的异常数据标准也不同,这就使得传统的以模式识别为基础的网络数据库异常检测方法在进行异常阀值设置时,无法形成统一标准,数据库数据量庞大且存在无序性,无法保证检测的准确性和检测效率。提出基于混沌特征分析算法的物联网环境下的差异网络数据库异常数据检测方法。依据混沌特征分析相关理论构建物联网环境下的差异网络数据库模型,构建一种异常数据的偏差函数,对不同数据库下的异常数据进行偏差统计,通过对偏差函数的统计结果进行最小值求解,根据求解描述最小化的阀值请求,实现物联网环境下的差异网络数据库异常数据的检测。实验结果表明,利用改进算法进行异常数据检测,能够提高检测的有效性与准确性。     

Rules of probability in quantum mechanics

We show that the quantum mechanical rules for manipulating probabilities follow naturally from standard probability theory. We do this by generalizing a result of Khinchin regarding characteristic functions. From standard probability theory we obtain the methods usually associated with quantum theory; that is, the operator method, eigenvalues, the Born rule, and the fact that only the eigenvalues of the operator have nonzero probability. We discuss the general question as to why quantum mechanics seemingly necessitates different methods than standard probability theory and argue that the quantum mechanical method is much richer in its ability to generate a wide variety of probability distributions which are inaccessibe by way of standard probability theory.It is a pleasure to dedicate this paper to David Bohm in honor of his 70th birthday.This work is supported in part by The City University Research Award Program.