基于光谱反射率数据的水面油种鉴别研究

为探讨一种快速、及时对水上油膜种类进行鉴别的方法,采用水上油膜反射率光谱数据结合聚类分析方法、主成分分析方法和小波变换分别对厚度为300,500和1 000 μm的煤油,300,1 000和1 500 μm的润滑油,50,300和500 μm的轻柴油和500,2 000 μm的180#柴油等四种常见溢油油种进行判别研究。聚类分析结果表明：采用欧氏距离计算样本间的聚类距离,在距离L=8.976以上能够将样本正确分类,准确率100%;对同一油种油膜而言,油膜厚度接近的更易聚类;主成分分析结果表明：对原始数据、小波概要系数和小波细节系数分别进行主成分分析,其中小波细节系数对油种区分效果最佳,四种油膜样品在主成分得分空间中独立分布。利用反射率光谱数据结合聚类分析和基于小波细节系数的主成分分析对水上油膜种类的鉴别是可行的。     

小米的傅里叶变换红外光谱研究

本文利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合主成分分析和聚类分析对白小米、黄小米、糯小米、青小米、陈黄小米、黑小米和大黄米进行鉴别研究。所有样品的傅里叶变换红外光谱整体相似,二阶导数光谱存在明显的差异。选取1800~1400cm-1范围内的二阶导数光谱数据对52份小米样品做多变量分析,结果显示,主成分分析的分类准确率为84.6%,系统聚类分析的分类准确率为92.3%。结果表明傅里叶变换红外光谱技术结合化学计量学能有效地区分不同品种的小米,为不同小米的分类鉴定提供新的方法与途径。     

FTIR结合主成分分析对棕榈科植物鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合主成分分析(PCA)对棕榈科植物2个亚科4个族的植物叶片进行了光谱研究。结果显示,棕榈科同族不同种和同科不同族的植物在红外光谱上表现出差异。用二阶导数光谱进行主成分分析,显示可以将样品进行正确分类。研究表明傅里叶变换红外光谱在鉴别分类植物方面具有应用潜力。     

不同产地双色牛肝菌FTIR光谱鉴别研究

同一种蕈菌子实体,由于外观形貌相似,凭传统外观形貌特征难以鉴别产地来源。应用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法测定了云南省5个不同地区58个野生双色牛肝菌子实体样品的红外光谱。借助于红外光谱具有的指纹特性,利用SPSS 13.0统计软件对1 350~750 cm-1范围光谱数据进行主成分分析(PCA),根据前三个主成分累积贡献率已达到88.87%以及主成分载荷分析,表明前三个主成分能够反映样品在该段光谱的主要信息。对前三个主成分作投影显示并进行比较,发现以主成分1和主成分2作二维线形投影,对不同产地的双色牛肝菌有较好的聚类和鉴别作用,所有样品被划分为5个区域,98.3%的样品被正确归类。研究结果提示,傅里叶变换红外光谱结合主成分分析方法可以快速、方便地对不同产地的同一种野生双色牛肝菌进行鉴别分类。     

傅里叶变换红外光谱结合SIMCA对宣威火腿鉴别研究

运用傅里叶变换红外光谱结合SIMCA模式识别方法对3种不同年限30个宣威火腿样品进行鉴别研究。结果显示,3种不同年限宣威火腿的傅里叶变换红外原始光谱差异不明显。选取1 800~800cm~(-1)范围光谱数据进行二阶导数处理,运用SIMCA模式识别法对3种不同年限宣威火腿样品的二阶导数光谱数据进行主成分分析(PCA)和系统聚类分析(HCA))。结果表明:利用傅里叶变换红外光谱结合SIMCA模式识别方法能够很好的对不同年限宣威火腿进行区分,其中PCA分析3种不同年限宣威火腿样品的组间和组内差异明显,系统聚类分析的正确识别率达到93%。表明傅里叶变换红外光谱结合SIMCA模式识别方法是一种有力的火腿鉴别工具。     

不同品种葡萄苗的FTIR光谱鉴别研究

利用傅里叶变换红外光谱技术结合主成分分析(PCA)及系统聚类分析(HCA)对不同葡萄品种苗的叶片进行鉴别研究。结果表明五个不同葡萄品种苗红外光谱整体相似,但在1800~750cm~(-1)范围内吸收峰的位置、峰形及吸收强度有一定差异。选取该范围内的二阶导数光谱数据做主成分分析和聚类分析,前三个主成分累计贡献率达到94.9%,其分类正确率达100%;而聚类分析,其正确率达到96%。结果表明傅里叶变换红外光谱结合统计方法能够很好地鉴别五个不同品种的葡萄苗,有望发展成为鉴别农作物品种的有力手段。     

基于主成分分析和聚类分析的不同产地绒柄牛肝菌红外光谱鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱结合主成分分析和聚类分析建立快速鉴别不同产地绒柄牛肝菌的方法。采集15个产地绒柄牛肝菌样品的红外光谱信息,用多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、二阶求导(Second derivative,SD)、Norris平滑的组合方法对原始光谱进行优化处理,MSC+SD+ND(15,5)预处理后的光谱数据进行主成分分析和聚类分析,并通过主成分载荷图分析不同产地绒柄牛肝菌样品差异的原因。结果显示,该方法的重现性,精密度及稳定性的RSD值分别为0.17%,0.08%,0.27%,表明方法稳定、可靠。主成分分析的前3个主成分累积贡献率达到87.24%,能表达红外光谱的主要信息,主成分得分散点图中同一产地样品成簇聚集,不同产地样品分布于相对独立的空间,能有效区分不同产地样品。主成分载荷图显示,随主成分贡献率降低,主成分所捕获的样品信息减少,其中PC1在3 571,2 958,1 625,1 456,1 405,1 340,1 191,1 143,1 084,935,840,727cm~(-1)波数捕获大量样品信息,归属为糖类、蛋白质、氨基酸、脂肪、纤维素等化学物质的吸收峰,表明这些化学物质含量的差异是区分不同产地绒柄牛肝菌样品的主要依据。基于离差平方和法(Ward method)及欧氏距离(Euclidean distance)进行聚类分析,能直观显示不同产地样品的分类情况及样品之间的相关性,15个产地样品基本能够按照产地来源正确聚类,正确率为93.33%。傅里叶变换红外光谱结合主成分分析和聚类分析,可以有效鉴别绒柄牛肝菌产地来源,并且能够分析不同产地样品具有差异的原因,为野生食用菌的鉴别分类和应用研究提供可靠依据。     

近红外光谱结合小波神经网络鉴别苹果种类

将近红外光谱与小波神经网络技术结合,实现对不同种类苹果鉴别.将80个样本随机分为建模样本集和预测样本集.其中建模样本集包含60个样本,预测样本集包含20个样本.应用小波变换与主成分分析对样品数据进行预处理与特征提取.建立一个10-45-2的三层小波神经网络,实现对未知样品预测.实验结果表明,该方法对苹果的种类鉴别率达到100％,说明这种方法有很好的鉴别作用,对苹果种类的准确、无损检测具有积极的实用性.     

藤梨根红外光谱聚类分析及可视化鉴别

探索傅里叶变换红外光谱技术在抗癌中药藤梨根快速鉴别、分析方面的应用。对不同品种藤梨根药材的红外光谱图进行了聚类分析和主成分分析,以样品的主成分数值为评价指标,并将谱图进行可视化表达。结果显示,应用傅里叶变换红外光谱法结合主成分分析和谱图的可视化转化,能够实现红外光谱无损快速鉴别藤梨根品种。傅里叶变换红外光谱法的应用能够快速、简便、准确地鉴别藤梨根的品种,是其质量监测一种直观有效的方法。     

六种速溶咖啡的傅里叶变换红外光谱鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合二阶导数、聚类分析等化学计量学方法对六种速溶咖啡共30个样品进行鉴别分析。根据各官能团的红外光谱特征峰得出各品牌速溶咖啡的主要成分,选取1 800~1 000cm~(-1)范围原始光谱进行二阶导数处理,并对该范围内的六种速溶咖啡进行相关性分析,得出六种咖啡之间的亲缘关系。利用1 800~1 000cm~(-1)范围内的二阶导数光谱数据对六种速溶咖啡进行聚类分析(HCA),准确率达到93.3%,结果表明,傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合二阶导数、聚类分析的方法可以有效、快速的将六种速溶咖啡区分开来。     

Fractional Radon Transform and Transform of Wigner Operator

Based on the Radon transform and fractional Fourier transform we introduce the fractional Radon trans-formation (FRT). We identify the transform kernel for FRT. The FRT of Wigner operator is derived, which naturallyreduces to the projector of eigenvector of the rotated quadrature in the usual Radon transform case.     

联合变换实现子波变换的理论分析

首次提出联合变换相关的概念,把Ｈａａｒ子波和Ｒｏｂｅｒｔｓ滤波器分别与目标图像一起作为联合图像,实现对目标图像的子波变换,提取出目标的角、边及边沿增强等特征,并设计了一套由计算机控制的光学联合子波变换系统,可实现对目标“真实”的光学子波变换,还给出了数值模拟结果。     

基于快速傅里叶变换和汉克耳变换的逆阿贝尔变换

激光等离子体实验中的轴对称的Ｘ光的体发射强度及光学全息干涉的测量,需要采用逆阿贝尔（Ａｂｅｌ）变换。用快速傅里叶变换（ＦＦＴ）和汉克耳（Ｈａｎｋｅｌ）变换的算法数值求解逆阿贝尔变换,具有精度高、可在频域内滤波的特点。     

Quantum Optical Squeezing Transform for Generalizing Fractional Fourier Transform

By establishing the relation between the optical scaled fractional Fourier transform （FFT） and quantum mechanical squeezing-rotating operator transform, we employ the bipartite entangled state representation of two-mode squeezing operator to extend the scaled FFT to more general cases, such as scaled complex FFT and entangled scaled FFT. The additiyity and eigenmodes are presented in quantum version. The relation between the scaled FFT and squeezing-rotating Wigner operator is studied.     

基于图像二维小波多尺度分解傅里叶变换轮廓术

应用傅里叶变换轮廓术测量物体三维面形时,当被测物体形状复杂或是被噪声严重污染时,导致频谱分布展宽,发生频谱混叠现象,基频提取困难,无法准确恢复物体的三维面型.提出了基于小波分解的傅里叶变换轮廓术,采用小波变换的方法对变形条纹图进行二维多尺度分解,重构被测物的背景图像,滤出图像的零频成分,得到相对变形条纹.运用小波变换与傅里叶变换轮廓术相结合的方法,只需拍摄一幅变形条纹图,将被测物体与背景分离,不受背景成分的影响,且易于基频信息的提取,降低了对滤波器的要求.实验证明该方法较好地防止了频谱的混叠问题,提高了测量范围与解相精度.     

基于拉普拉斯塔型变换的Contourlet变换频谱混叠特性分析

针对Contourlet变换存在频谱混叠的问题,立足于拉普拉斯(Laplace)塔型变换的分析研究,指出了Contourlet变换频谱混叠的根本原因在于Laplace塔型变换中两个低通滤波器不满足Nyquist抽样定律,致使阻带截全频率大于π/2,导致Contourlet变换的频谱混叠.基此.设计了满足Nyquist抽样定律的低通滤波器,提出了一种新型的Contourlet变换,即抗混叠Contourlet变换.抗混叠Contourlet变换有效地抑制了频谱混叠,基函数的空频局域件均明显优于Contourlet.通过对Barbara图像的硬阈值去噪实验研究结果表明,抗混叠Contourlet变换去噪在峰值信噪比(PSNR)上高出Contou[et变换2.3 dB(噪声均方差为30),去噪效果好,同时还有效抑制了Contoulet变换去噪后的"划痕"现象,图像的视觉效果更佳.     

From Complex Fractional Fourier Transform to Complex Fractional Radon Transform

We show that for n-dimensional complex fractional Fourier transform the corresponding complex fractional Radon transform can also be derived, however, it is different from the direct product of two n-dimensional real fractional Radon transforms. The complex fractional Radon transform of two-mode Wigner operator is calculated.     

From Complex Fractional Fourier Transform to Complex Fractional Radon Transform

We show that for n-dimensional complex fractional Fourier transform the corresponding complex fractional Radon transform can also be derived, however, it is different from the direct product of two n-dimensional real fractional Radon transforms. The complex fractional Radon transform of two-mode Wigner operator is calculated.     

Trim-to-Coherence Fourier Transform

We introduce a discrete Fourier transform technique which extracts more spectral information from a given time series data set than conventional discrete Fourier transform (DFT). Valid information is obtained between the spectral bins of conventional DFT, scalloping error is greatly reduced, and amplitude and phase of Fourier components are more true to the process under study as with conventional DFT. We call the general idea Trim-to-Coherence Fourier Transform, and its particular embodiment ‘Phase-Rotation Fourier Transform’. Treatment of the raw data is minimally invasive; e.g. there is no zero padding.     

基于霍夫变换与线性啁啾变换的粒子全息图分析方法研究

基于霍夫变换及线性啁啾变换,提出在空域及频域中分析数字全息图中颗粒粒径大小的方法.在对粒子全息图进行降噪滤波、边缘提取等预处理后,利用弦中点霍夫变换检测粒子的圆心位置,然后以圆心为起点径向扫描出归一化光强分布曲线,求出空域第一个极小值位置.对光强信号做傅里叶变换,结合线性啁啾变换做局部频谱细化,求出频域第一个极小值位置.利用所得极小值位置,代入公式,即可求解颗粒粒径大小.数值计算结果表明,对于粒子间距较大的粒子全息图,该方法误差在2.5%以内.