基于二维重组和动态窗格的水质检测紫外-可见光谱去噪算法

立足于成功研制的紫外-可见光谱水质检测多参数测量系统,针对紫外-可见光谱水质多参数原位实时检测在精度、灵敏度、稳定性等方面的实际需要,开展了基于二维重组和动态窗格的水质检测紫外-可见光谱去噪算法的研究,以此提高紫外-可见光谱水质检测的测量精度。光谱法水质检测系统通常使用工业级低成本光谱仪,其输出光谱包含明显的非平稳噪声。传统去噪法难以在滤除噪声的同时保留谱线细节。而且,原位实时水质检测条件下,被测水样可能快速变化,传统去噪法中常用的多次采样求均值法将产生额外的测量误差。引入的去噪算法通过对水样光谱进行等间隙连续采样,将光谱数据张成由光谱轴和时间轴构成的二维矩阵,经过二维小波变换后,设置一个可变宽度的窗格在系数矩阵中水平滑动,使用窗格内的小波系数计算得到动态去噪阈值,并随窗格滑动构建去噪阈值向量,由此进行光谱去噪。其中,窗格宽度由相邻区域的噪声方差变化率决定,变化率较高的区域缩小窗格宽度,反之则扩大宽度。实验结果表明,这种去噪算法不仅能有效去除光谱中的非平稳噪声,而且能保留光谱的细节信息,有助于提高仪器的测量精度。与此同时,由于该算法并未使用时域平均,样本的快速变化对去噪性能的影响较小,适合在线或原位水质检测的水样本环境。     

尿微量白蛋白的可见-近红外光谱检测

尿微量白蛋白是临床上检测肾损伤最可靠的诊断指标.为实现尿微量白蛋白快速无试剂检测,本文采用多光程方式得到207例尿液样品可见-近红外双波段的多光程光谱,基于多光程光谱的非线性特性,获得更多样品成分含量的信息.在首先进行PLS建模的基础上,使用PLS-ANN建模方法引入非线性信息,对样本的可见-近红外波段多光程光谱与尿微...     

基于Mie散射的水体紫外-可见光谱浊度干扰补偿

紫外-可见光谱法水质检测中,检测设备面对多样性的地表水体容易受到悬浮颗粒物引起的浊度干扰,导致谱线整体非线性抬升,测量精度显著下降。研究了一种基于Mie散射理论的紫外-可见水质光谱浊度干扰补偿算法,借以提高可溶有机物含量的检测精度。通过截取水样本紫外-可见光谱中主要由颗粒物散射引起的450~1100nm段光谱,采用基于Mie散射理论的光全散射颗粒物粒径分析法,重建了水样本所含颗粒物的粒径分布。利用粒径分布的二次反演,估计了220~450nm可溶有机污染特征光谱段中由颗粒物引起的消光值,实现了对浊度干扰的精确补偿。实验结果表明,该算法对不同地表水样本均表现出了良好的浊度补偿效果,化学需氧量解算精度得到较大提高。且补偿算法无需大量实验获取先验数据,可提高紫外-可见光谱法水体可溶有机物检测的准确性和检测部署的灵活性与适应性,具备实用价值。     

基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外-可见光谱数据的去噪研究

消除噪声影响对提高直接光谱法水质检测系统的测量稳定性和精度都具有重要意义。直接光谱法在线水质检测系统通常采用长寿命、无需预热的脉冲氙灯和适用于复杂检测环境的工业级光谱探测装置。针对整个光谱探测系统受到光源、光路和光电转换器件的严重影响,测定的光谱数据含有大量噪声这一实际问题,提出了基于小波变换的压缩感知去噪算法,并与传统小波阈值去噪方法进行了比较实验。针对化学需氧量为200 mg·L-1的邻苯二甲酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪处理,采用压缩感知去噪算法,将信号在小波域内分解,得到含噪高频系数;采用随机高斯矩阵作为压缩感知算法的观测矩阵,压缩比设置为2,对高频系数进行观测;选择正交匹配追踪算法恢复高频小波系数的稀疏性,从而达到去噪目的。同时针对传统的小波阈值去噪,采用daubechies4作为小波基的软阈值滤波方法对光谱数据进行去噪处理。为验证去噪算法的可行性,采集某溪水和城市生活污水的光谱信号分别采用以上两种方法进行去噪处理,实验结果表明：基于小波变换的压缩感知去噪算法适用于紫外-可见光谱法在线水质检测系统,该方法能在保留水样原始光谱信号的吸收特征的前提下有效地去噪,且去噪效果优于小波阈值去噪算法。与小波阈值去噪算法相比,信噪比提高了12.201 5 dB,均方根误差减小了0.009 3,峰值信噪比增加了5.299 dB。不仅避免了小波阈值去噪过程中阈值的选取依靠主观判断问题,而且在重构过程中有效地抑制了噪声,为直接光谱法检测水质参数提供了一种新的解决方案。     

一种基于EWMA-PCA的水质光谱数据标准化方法研究

模型传递对于解决由于样本与各仪器响应函数不同所导致的量测信号不一致具有重要意义,而解决模型传递的有效方法是仪器或数据标准化。针对现有的光谱标准化方法中,鲜有对紫外-可见吸收光谱的应用研究,且紫外-可见光谱法水质多参数检测光谱探测单元存在分辨率、精度、响应范围不统一,难以进行不同仪器间测试数据的比对及多参数数据拟合的问题,提出采用EWMA-PCA归一化算法,实现紫外-可见水质光谱在不同仪器上的模型传递。EWMA(exponentially weighted moving-average)是一种指数加权平均移动算法,用以寻找以较高概率产生观察紫外-可见水质光谱数据的系统发生树,最大概率复原理论紫外-可见水质光谱数据,使紫外-可见光谱特征不丢失、不偏移,减小由于数据处理对紫外-可见水质光谱数据的影响。采用不同浓度的邻苯二甲酸氢钾溶液,对日本滨松C10082CAH光谱仪、美国海洋光学Maya2000Pro光谱仪以及厦门奥谱天成ATP2000光谱仪进行对比测试实验。对比组1选取源机滨松C10082CAH光谱仪和目标机海洋Maya2000Pro光谱仪,对比组2选取源机滨松C10082CAH光谱仪和目标机奥谱天成ATP2000光谱仪,对比组3选取源机海洋Maya2000Pro光谱仪和目标机奥谱天成ATP2000光谱仪。三组比对实验结果表明,该算法能很好地应用于不同的比对光谱仪中,在采用EWMA-PCA归一化算法对水质吸收光谱数据标准化后,相关系数达到99.576 5%,方差达到0.082 3%,且波峰偏移量可降低至0.000 5%,基于EWMA-PCA归一化光谱标准化算法具适应性广、所需传递样本少、传递精度高等优点,研究结果对光谱法水质检测仪器的广泛应用具有重要理论指导意义和工程应用参考价值。     

基于FFT奇异值分解的光谱信号去噪算法

微型光谱仪在采集光谱信号过程中,光谱数据经常受到来自仪器光学系统和电子电路中的干扰出现噪声和光源特征峰,严重干扰了真实光谱信号的图谱特征,因此需要使用合理的预处理方法保留光谱信号中有用信号并尽可能过滤噪声信号同时将光源特征峰滤除,从而提高光谱信息定量分析的稳健性和准确性。并且在线检测系统要求尽可能减少人为参数选择对去噪效果的影响,奇异值分解经常应用于由系统电路引起的噪声去噪,奇异值降噪阶次的选取对提高信号信噪比十分关键,但是往往参数选取主要依赖经验调试和实验验证。因此,提出了一种基于奇异值重构信号分量频率的光谱信号去噪算法。该算法首先重构原始光谱信号单个奇异值分量信号,然后对每个奇异值分量信号作快速傅里叶变换,得到每个奇异值分量信号快速傅里叶变换结果中振幅最大所对应的频率值,最后按照奇异值递减方式对相应分量信号频率值进行一阶滞后差分,得到频率差分谱,研究表明,差分谱第一个谱峰值在大于设定阈值处所对应的奇异值即为奇异值分解降噪的有效阶次。结果表明：对包含多种重金属离子的溶液在线测量的紫外可见光谱信号,添加不同强度的随机噪声,并进行去噪处理,使用信噪比和均方根误差两个性能指标进行对比。所提算法相较于SG滤波算法和小波变换去噪算法信噪比分别提高了22.05%,10.88%,均方根误差分别降低了74.28%,41.29%。所提算法完全基于数据驱动,在处理真实紫外可见光谱信号中不仅抑制了噪声影响,而且将微型光谱仪的光源特征峰有效滤除,在紫外可见光谱信号的定量分析中具有较好的应用前景。     

水体细菌微生物多波长透射光谱快速准确获取方法研究

为实现水体细菌微生物快速在线监测,搭建了多波长透射光谱快速测量实验系统,利用该系统分别测量了重铬酸钾标准溶液紫外波段及中性滤光片可见波段的透射光谱,并与紫外-可见分光光度计测得的透射光谱进行对比分析,验证了实验系统测量透射光谱的准确性;以水体中常见的金黄色葡萄球菌作为研究对象,利用搭建的实验系统获取金黄色葡萄球菌溶液在220～900 nm波段的前向小角度透射光谱,进一步验证了实验系统测量细菌微生物透射光谱的准确性和快速性。结果表明,由实验系统和紫外-可见分光光度计测得的重铬酸钾标准溶液,与中性滤光片紫外波段及可见波段透射光谱的线性拟合相关系数分别为0.999 7和0.999 5,光密度误差分别在5.00%和4.58%以内,说明两个系统测量光谱的一致性较好,所搭建的实验系统测量标准样品紫外-可见透射光谱准确度较高;对于金黄色葡萄球菌,实验系统测得的透射光谱经过校正后,与紫外-可见分光光度计测得的透射光谱线性拟合的相关系数为0.999 97,两者相比的光密度误差在0.74%以内;系统重复30次细菌光谱信号采集获得平均透射光谱单次测量时间为15 s,说明该实验系统相对于紫外-可见分光光度计能够快速准确获取水体细菌微生物多波长透射光谱,在保证测量结果准确的同时缩短了光谱测量时间,为水体细菌微生物快速检测提供技术支持。     

紫外可见光谱结合多元分析法在线检测混合染料溶液化学需氧量

为了实现对经过污水处理后的染整废水化学需氧量(COD)的在线监测,同时为了克服国标标准法和快速分光光度法快速在线检测COD的诸多不足,进行了紫外可见光谱结合多元分析方法检测混合染液COD的研究。研究样本为自行配制的混合染液,通过自主研发的紫外可见光纤传感检测系统检测混合染液的紫外可见光谱。该检测系统可实现对较高浓度溶液在线原位检测,而无取样、稀释过程。通过标准化(z-score)、平滑(smoothing)、一阶导数(1st derivation)等方法对原始光谱进行预处理并结合主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归法(PLS)等对混合染液建立吸光度-COD的回归预测模型,并利用该回归模型预测预测集COD值。实验结果表明,针对混合染料溶液样本,在PCR算法中,采用3种光谱预处理方法,其中标准化法得到的PCR回归模型预测精度最高,决定系数R2=0.961,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)=21.8。进一步研究发现,使用标准化法预处理结合PLS算法得到PLS回归模型预测精度(R2=0.974,RMSEP=19.6)高于PCR模型。说明针对该样本,利用标准化法进行光谱预处理后,再建立PLS回归模型,能够比较快速准确地进行混合染液COD预测。同时也说明该自行研制的检测系统能够适用在线检测染液COD。该研究可以为进一步实现在线原位检测染整废水COD以及其他水质参数奠定基础。     

基于密度泛函理论下多肽光谱性质研究

多肽类物质在生物医药等领域是一种重要的生物大分子,而紫外-可见吸收光谱和荧光光谱是研究生物分子精细结构的重要手段。采用密度泛函理论（DFT/RI）计算了生长激素释放肽（GHRP-6）和催产素（Oxytocin）两种多肽的结构模型和分子前线轨道;在含时密度泛函理论（TDDFT）的基础上,引入了TDA等近似,建立了多肽类物质的紫外-可见吸收光谱和荧光光谱的理论模型。结果表明,实验测得到GHRP-6的紫外-可见吸收光谱最大吸收波长为279 nm,计算得到的最大吸收波长为282 nm,误差为3 nm,误差百分比约为1%;Oxytocin紫外-可见吸收光谱的实验值为275 nm,计算值为269 nm,误差百分比约为2%。GHRP-6荧光光谱计算值为368 nm,实验值为360 nm,误差百分比约为2%;Oxytocin荧光光谱计算值为305 nm,实验值为312 nm,误差百分比约为2%。GHRP-6产生荧光的发射波长与色氨酸产生的荧光波长范围相近,说明GHRP-6产生荧光的主要贡献为色氨酸残基上的π→π*轨道跃迁,Oxytocin荧光峰位置与酪氨酸产生的荧光波长范围相近,Oxytocin产生荧光的主要贡献为酪氨酸残基上的π→π*轨道跃迁。根据该模型计算得到的光谱与实验结果吻合度较高,表明该模型能够准确计算多肽类物质紫外-可见吸收光谱和荧光光谱,为实验提供可靠的理论依据。     

基于基线校正和主元分析的紫外-可见光光谱在线水质异常检测方法

近年来,饮用水安全问题引起社会的广泛关注。采用紫外-可见光吸收光谱对水质进行异常检测,具有现场原位、无需试剂、分析快速等优点,适合快速在线监测。然而,紫外-可见光光谱数据量大,且易受仪器和水质正常波动的干扰,从而影响水质异常检测结果。提出一种基于基线校正和主元分析的紫外-可见光光谱法来检测污染物引起的水质异常,该方法利用非对称最小二乘校正基线,采用主元分析法从基线校正后的光谱矩阵中降维并提取特征,然后根据残差子空间的Q统计量评估测试样本的离群点,最后采用累计概率来更新异常报告结果。通过苯酚注入的实验,验证了该算法的有效性,实验结果表明,提出的方法与单波长法相比,有效地提高了污染物的检出下限;与未经基线校正采用主元分析进行的异常检测方法相比,提高了检出率,降低了误报率。     

改进阈值提升小波和自适应滤波器的开放光路红外光谱去噪

大气污染物的主要组成成分为挥发性有机物(VOCs),傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)是现阶段应用广泛的挥发性有机物在线测量方法。开放光路获取到的大气红外光谱(OP-FTIR)易受各种噪声污染,如何有效、快速的去除红外光谱中的噪声是大气在线实时监测系统研究的热点。综合利用提升小波变换结构简单、运算量低的优点以及最小均方误差自适应滤波器的自动调节参数以达最优化滤波的性能,提出了一种改进阈值提升小波结合自适应滤波的红外光谱去噪算法。该算法先通过改进阈值小波系数的提升小波去噪,在去噪的同时保留更多光谱特征信息,然后使用提升小波变换分解出的高频系数重构出噪声相关信号,将其作为最小均方误差自适应滤波器的参考输入进行二次滤波处理,最终获得的去噪信号很好的去除了与特征光谱频谱重叠的噪声信号。分别对人工添加噪声的标准红外光谱和合肥市市区上空实测开放光路红外光谱进行去噪处理,结果显示使用该算法处理后的光谱信噪比(SNR)较离散小波传统阈值去噪方法高出3db,均方根误差(RSME)平均减少30%左右,运行时间减少46%。表明该算法计算简单、运行速度快,对于大气环境监测实时消噪系统具有重要的实际应用意义。     

Reduced quantum noise in waveguide coherent Raman scattering spectroscopy

Waveguide regimes of nonlinear-optical interactions allow a reduction of quantum noise in spectra of coherent Raman scattering (CRS). We will find the optimal waveguide length providing the maximum quantum limit for the signal-to-noise ratio in waveguide CRS and assess this ratio for laser intensities right below the optical breakdown threshold. This analysis shows that the quantum-limit signal-to-noise ratio of coherent femtosecond CRS spectroscopy of the gas phase can be increased in the waveguide regime by more than four orders of magnitude relative to the regime of tight focusing.     

多谱段短波红外小鼠静脉荧光观测成像研究

短波红外(short-wave infrared,SWIR)一般指900～1700 nm的光波段,是肉眼不可见的光波段,这种波段目前主流的探测器以InGaAs为主,主要用于军事、生物以及材料光谱分析等领域.短波红外荧光成像以其对生物组织光学损伤小、成像深度大、成像信噪比高、空间和时间成像分辨率高等特点,使得基于InGa...     

Bi(2)O(3)-based erbium-doped fiber laser with a tunable range over 130 nm

A Bi(2)O(3)-based erbium-doped fiber (BIEDF) ring laser with a 134 nm tunable range is demonstrated with only 0.2 m of BIEDF as a gain media. The widely tunable range corresponds to the broad amplified spontaneous emission spectrum obtained from BIEDF. The pump power dependence and BIEDF length dependence of fiber laser properties are investigated. The tunable range varies depending on both pump power and BIEDF lengths. A high optical signal-to-noise ratio of over 70 dB for a 120 nm tunable range is also shown.     

氢气拉曼光谱压缩感知方法分析研究

气体监测与我们的生活息息相关,氢气作为一种理想的研究模型更是受到广泛关注.拉曼光谱作为一种气体分析手段,具有无损非接触等优点.气体拉曼光谱测量存在的一个主要问题是拉曼散射信号弱.在一些特定场景下,需要信号采集时间较短,因此获得的拉曼光谱信噪比低.压缩感知方法作为一种新发展起来的信号处理手段,不仅可以压缩采样,缩短采样时...     

Experimental Study on Double Resonance Optical Pumping Spectroscopy in a Ladder-Type System of ~(87)Rb Atoms

Double resonance optical pumping spectroscopy has an outstanding advantage of high signal-to-noise ratio, thus having potential applications in precision measurement. With the counter propagated 780 nm and 776 nm laser beams acting on a rubidium vapor cell, the high resolution spectrum of 5S_(1/2)-5P_(3/2)-5D_(5/2) ladder-type transition of ~(87)Rb atoms is obtained by monitoring the population of the 5S_(1/2) ground state. The dependence of the spectroscopy lineshape on the probe and coupling fields are comprehensively studied in theory and experiment.This research is helpful for measurement of fundamental physical constants by high resolution spectroscopy.     

光程对黄酒金属元素近红外透射光谱分析精度的影响

应用近红外透射光谱分析技术开展了不同光程对黄酒中金属元素(钾、钙、镁、锌和铁)分析结果影响的研究。实验采用傅里叶变换近红外光谱仪(800～2 500 nm)及不同光程(1,2,5,10 mm),石英比色皿以空气为参比进行了光谱采集,并采用偏最小二乘法进行了数据分析。金属含量采用原子吸收光谱分析法测定。分析结果表明, 5 mm光程的分析结果最优,对于钾、钙、镁、锌和铁的相关系数(r2)分别为0.93,0.85,0.93,0.72,0.66,交互验证误差(RMSECV)分别为26.5,35.6,4.63,0.26,0.64 mg·L-1;而10 mm光程的光谱分析结果最差,其r2分别为0.61,0.65,0.63,0.09,0.25。通过实验说明, 光程对近红外透射光谱分析的影响,不是光程越长或越短越好,需要通过测试及对比分析确定。     

基于近红外胶体量子点阵列和光谱重构算法检测多种化学物质的方法研究

在众多化学物质检测技术手段中,红外检测技术由于具有非破坏性、灵敏度高、检测速度快、准确性好等特点,广泛应用于化工、生物医学、食品安全等领域。量子点光谱仪是使用量子点代替光栅作为分光器件,结合阵列探测器及光谱重构算法实现光谱检测的新型微型光谱仪,具有体积小、成本低等优点。为了进一步提升现有量子点光谱仪和量子点器件检测化学物质的普适性,为微小型近红外分光器件研制提供有效技术途径,以危险化学品乙醇、化学战剂模拟剂甲基膦酸二甲酯、二氯甲烷为目标物,通过将多种量子点材料与紫外固化胶混合后沉积在RGB点阵模块并固化,制备了发射光谱波段为900～1 600 nm的近红外胶体量子点阵列。采用经验模态分解方法提取输入光谱的高频信号以减小随机噪声干扰,并基于最小二乘法建立了相应光谱重构算法。实验结果表明,近红外胶体量子点阵列制备方法简单,成本低、稳定性较好。具有144条光谱通道的近红外胶体量子点阵列实现的重构光谱分辨率可以达到4.861 nm,与标准吸收光谱相比,其特征峰最小偏差仅为0.043%。因此,使用近红外胶体量子点阵列结合光谱重构算法可以实现气态、液态目标物的光谱重构和检测识别。未来,通过增加阵列数量可有效提升重构光谱的光谱分辨率;通过增加所选量子点材料,还可以实现从紫外到红外波段范围内的光谱检测;通过优化检测光路和重构算法参数提高目标物检测信噪比。     

多光谱数据融合和GANs算法的COD浓度预测

水体中过高浓度的有机污染物含量危害巨大,不仅会造成严重的环境污染,而且会危害人类身体健康。化学需氧量(COD)表征了水体中有机污染物的污染程度。提出了一种将紫外(UV)光谱和近红外(NIR)光谱进行多光谱数据级融合(LLDF)和特征级融合(MLDF),进而构建基于生成对抗式网络(GANs)算法的COD浓度定量预测模型。首先按照一定的浓度梯度配制COD标准液样本,分别采集标准液的UV光谱(190～310 nm)和NIR光谱(830～2 100 nm),对获取到的UV和NIR光谱数据进行一阶导数和Savitzky-Golay (S-G)平滑的预处理,消除基线漂移和干扰噪声;基于预处理过的光谱,直接进行数据级和特征级的数据融合,结合GANs算法搭建COD浓度预测模型。并使用评价参数相关系数的平方(R2)、预测值与真实浓度值的均方根误差(RMSEP)和预测偏差来对模型进行评价。结果表明,不论是特征级融合模型还是数据级融合模型都不够理想。分析原因可知,由于UV和NIR波段数据量不均衡,导致NIR波段掩盖掉了UV光谱的模型贡献度,让光谱融合失去意义。为了避免融合失败,拟采用归一化的方法处理多光谱数据,并讨论了标准归一化(SNV)、最大最小归一化(MMN)和矢量归一化(VN)对建模的影响。将经过归一化后的UV和NIR光谱数据再次进行融合,分别作为GANs模型的输入X,将真实测量COD值作为输出值Y,建立不同归一化方法处理后的COD浓度预测模型。建模结果显示,采用不同归一化方法对多光谱数据融合模型的影响较大,不论是数据级融合模型还是特征级融合模型的预测精度较未归一化之前有明显的提升,其中采用最大最小归一化的预测模型效果提升最为明显。与单一谱源的全波长UV波段的GANs预测模型、全波长NIR波段的GANs预测模型进行对比来验证多光谱数据融合GANs预测模型的精度,结果表明：基于UV和NIR光谱的特征级光谱融合模型的R2为0.994 7,RMSEP为0.976,比数据级融合的预测模型误差降低了52.9%,预测回收率为98.4%~103.1%,远好于其他几组,模型的泛化能力更强,预测精度也更高。与单一谱源的预测模型相比,多光谱数据融合能反应更多的水体样品的化学信息,更加全面揭示水体的污染物程度,从不同的层面上反应水体中污染物的差异,为在线监测水体中COD浓度提供一定的技术支持。     

基于量子级联激光器和长光程气室的甲烷传感器

根据中红外光谱吸收原理,利用甲烷(CH₄)气体分子在7.5 μm处的基频吸收特性,设计了一种基于量子级联激光器(QCL)和新型多反射长光程气体吸收气室(MPC)的甲烷气体传感器。该仪器使用了可进行热电冷却、工作在脉冲方式下、中心波长为7.5 μm的QCL,通过在室温条件下调节其注入电流(500 mA～1.6 A调节范围),其出射光波长可以扫过CH₄(1 332.8 cm-1)气体吸收线。同时使用了一种紧凑型MPC(40 cm长,800 mL采样容积),使得系统有效总光程达到16 m。此外,系统中使用了参考气室,并加入了空间滤波光学结构以满足MPC对入射光束的要求,配合差分吸收光谱检测原理,有效地改善了光束质量,降低了由光源波动引起的噪声,提高了仪器的检测灵敏度。通过对不同浓度的甲烷气体进行多次检测,该仪器的稳定性能良好,按信噪比为1计算,可实现对甲烷气体的检测下限为1 μmol·mol-1。