红外光谱结合X射线荧光光谱分析鉴定合成橡胶粒子

利用超声波萃取技术,对合成橡胶粒子中的高聚物和其他成分进行分离,然后利用红外光谱和X射线荧光光谱对分离后的组分进行分析鉴定,获得了较好的结果。本方法具有简便、快速、准确的特点,适用于橡胶及其制品的快速鉴定。     

微分谱结合独立成分分析对三维荧光重叠光谱的解析

多组分三维荧光重叠光谱是三维荧光光谱的数据解析中的难点之一。本文基于二维微分谱的计算原理, 充分利用三维荧光光谱具有激发光谱和发射光谱的特点, 获得了三维荧光光谱展开后的激发微分谱和发射微分谱. 之后利用独立成分分析对激发光谱或发射光谱的多组分混合微分谱分别进行解析, 得到了单一组分的激发微分谱和发射微分谱。其中三次样条插值有效的弥补了实测激发波长数据点少的缺点, 而粗糙惩罚平滑技术的引入则很大程度上减少了发射光谱的噪声,为微分谱的计算提供了有利的条件。单一组分的标准谱与解析谱的相似性系数的计算表明, 利用独立成分分析对微分谱进行解析更有利于多组分混合三维荧光光谱所含成分的识别。     

数字图像识别在混合油类三维荧光光谱分析中的应用

海上溢油已成为全球环境污染的重要问题之一,溢油严重破坏了海洋生态的平衡,并导致人类健康受到危害。因此,研究高效的溢油检测方法对保护海洋生态环境具有重要意义。三维荧光光谱技术因能获得溢油的“指纹”图谱而成为溢油鉴别领域的有效分析手段,其与平行因子分析算法相结合获得了良好的溢油鉴别效果。但平行因子算法在使用过程中需要确定不同石油产品本身所适用的浓度范围,且其对预估计组分数敏感,组分数选择是否准确直接影响最终定性定量结果,这些问题都会对油类检测造成使用上的限制。油类组分极为复杂,其中各组分间不存在统一的线性浓度范围,其相互之间还受到荧光猝灭效应的影响。直接对未经稀释的油类样本进行光谱数据采集,所获得的三维荧光光谱会因样本中组分的种类及其含量不同而存在较大差异,导致对三维荧光光谱数据进行解析的平行因子分析算法不再适用。但组分的种类及含量相近的油样其光谱特征相似度较高,并且随着特定组分及其含量的改变,其光谱形状的变化规律也较为明显。基于此,将三维荧光光谱和数字图像识别相结合,提出一种针对混合油类样本的辨识方法。首先,利用五种矿物油（汽油、柴油、航空煤油、机油和润滑油）配制三类混合油样本,其中每类混合油是用其中两种不同矿物油以不同体积比直接混合配制而成;然后利用FS920荧光光谱仪获取样本的三维荧光光谱数据,并对该数据进行求导及灰度化预处理,进而得到三维荧光导数光谱灰度图;其次提取样本三维荧光导数光谱灰度图的颜色、纹理和形状等数字图像特征;最后,通过Fisher判别分析建立样本的分类模型,采用逐步回归建立混合油样本各组分相对体积的定量模型。分类模型对三类混合油样本的分类及识别效果良好。所建立的定量模型的线性相关性R大于0.99,显著性检验p值小于0.05。研究结果表明,三维荧光光谱的数字图像特征可以被本文所述方法有效提取并用于对油类样本的定性定量分析。该研究为海面溢油检测提供了一种简单、可靠的识别方法。     

微含量石油类污染物三维荧光光谱及平行因子解析

为解决微含量石油类污染物识别问题,采用三维荧光光谱(EEMs)与平行因子(PARAFAC)相结合的技术,研究了石油类样品荧光组分特征及平行因子组分识别方法。依据水体中石油类含量的标准规定,配制出与Ⅰ—Ⅴ类水体对应的CCL₄含油样品,用来模拟油类污染物成分。首先对97#汽油、0#柴油、普通煤油及CCL₄溶剂进行三维荧光光谱扫描,得到纯组分样品的三维荧光光谱图,其次对97#汽油、0#柴油及普通煤油的标准样品进行三维荧光光谱图测定,最后对97#汽油、0#柴油、普通煤油在CCL₄溶剂中的混合样品进行三维荧光光谱图测定。在掌握上述不同组分样品的三维荧光光谱特性的基础上,重点分析微含量下97#汽油、0#柴油及煤油混合液的三维荧光光谱,应用平行因子方法解析出样品中三种组分的激发与发射特征光谱以及组分间的浓度比。解决了混合样品荧光光谱出现叠加,用化学分离或单纯荧光分析方法较难识别荧光组分的问题,实现了对微含量含油混合样品的主要组分的识别,并得到混合样品溶液中不同组分间浓度比。     

基于拉曼光谱解析的对二甲苯装置吸附塔循环液成分分析

采用拉曼光谱分析法实现PX(对二甲苯)装置中吸附塔循环液快速、准确的在线分析。由于循环液中各组分的拉曼谱峰相互重叠,且各组分的含量变化范围很大,需要收集大量的训练样本。为此,提出了基于拉曼光谱解析的循环液成分分析方法。首先,要获得循环液所含各组分纯物质的拉曼光谱,以及少量训练样本的拉曼光谱,对这些拉曼光谱进行基线扣除和均值归一化;其次,选取特征波段680～880 cm-1,对每一个训练样本预处理后的拉曼光谱在特征波段进行光谱分解,得到该训练样本中各组分的分解系数;然后,基于全部训练样本各组分的分解系数与对应的浓度数据,建立分解系数与浓度之间的定量分析模型。而对于某一测试样本,先获取其拉曼光谱,进行上述相同的光谱预处理,并在相同的特征波段基于纯组分的拉曼光谱对其进行谱分解,以获得该样本的光谱分解系数;再根据得到的分解系数和上述定量分析的模型,预测出该测试样本中各组分的含量。实验结果表明,一方面,由各纯组分混合得到的训练样本的拉曼光谱可以较精确地分解成各组分的拉曼光谱的线性加权和;另一方面,基于拉曼光谱分解系数建立的定量分析模型可以准确地预测出循环液中各组分的含量,对测试样本中甲苯、乙苯、对二甲苯、间二甲苯、邻二甲苯和对二乙基苯含量的标准预测误差分别为0.301%,0.088%,0.563%,0.384%,0.366%和0.536%。为PX装置中吸附塔循环液的在线分析提供了改进方法。     

不同数据重构方法对多元曲线分辨的影响

多元曲线分辨在实际应用中能够对未知体系解析获得其中的主成分对应的纯光谱信息和浓度信息。但是当信号响应中存在非线性响应的情况下往往会出现一些难以解释的结果。为此本文分别采用主成分分析、小波变换、流形学习等线性和非线性的方法对原始数据进行重构,去除其中可能存在的干扰背景和非线性主成分,然后通过MCR的方法在特定约束条件下解析其中的主成分信息,获得更接近于真实情况的结果。本文通过MCR方法分析了重构后的宫颈癌组织切片成像和萌发种子成像数据,消除了拉曼光谱中的荧光背景的影响,也降低了一部分极强的拉曼吸收峰波段产生的非线性影响,提供了更为清晰地光谱解析结果,使光谱中更为细微的特征峰凸显出来,并提高了分析结果的可解释性。     

厦门湾溶解有机物的三维荧光光谱特征及其来源解析

利用三维荧光光谱-平行因子分析(EEM-PARAFAC)技术,研究了2009年春、秋季厦门湾有色溶解有机物(CDOM)的荧光组分特征,并利用主成分分析方法对影响该海域CDOM分布的主控因素及其相对贡献进行了解析。厦门湾CDOM中含有3个类腐殖质荧光组分(C1,C2和C5)及2个类蛋白质组分(C3和C4)。所有类腐殖质组分之间、以及所有类蛋白质组分之间均有很好的相关性,表明同一类型的荧光组分具有相似的来源属性及地球化学行为。类腐殖质组分的高值区分布在九龙江河口区上游,而类蛋白质组分的高值区则位于厦门西海域北部,低值区都位于东部的厦金海域。排污口附近的局部海域存在污染输入的贡献。对荧光组分进行的主成分分析结果显示,陆源径流输入是厦门湾水体中CDOM荧光组分的主要来源;海区现场生物活动的贡献不大。这表明对PARAFAC识别的荧光组分进行主成分分析,有助于实现对水环境中CDOM的不同来源及其相对贡献率的定量解析。     

基于FastICA的高光谱图像目标分割

针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.     

基于FastICA的高光谱图像目标分割

针对高光谱图像目标识别与分类的应用背景,提出了一种基于快速独立成分分析的高光谱图像目标分割算法.通过引入虚拟维数对图像中的目标端元数量进行估计,利用基于非监督正交子空间投影的异常端元提取算法自动获取目标端元光谱,并将其作为快速独立成分分析的初始混合矩阵.采用最小噪声分量变换对原始数据进行降维,利用快速独立成分分析从降维后的主成分中依次提取出图像中的独立分量.最后,对各独立分量进行恒虚警率检测与形态学滤波,从而得到最终的目标分割结果.对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该方法可有效探测出图像中的目标,并可获得较好的分割结果.     

X射线管激发X荧光光谱连续本底扣除方法研究

X射线管是目前X射线荧光光谱分析中最常采用的激发源,它所产生的原级谱成为了X荧光光谱中本底成分的主要来源,在对这种光谱进行进一步的分析处理之前需要对其本底进行扣除,对本底估计的准确性直接影响后续处理步骤的效果。对射线管激发X荧光光谱的成分进行了分析,针对其本底特点构造了一种本底强度的估计方法,并根据实测谱线构建了理论测试谱线以便对光谱处理算法的效果进行评价。该方法利用测得X射线荧光光谱中不包含特征峰的谱段对X射线管原级谱造成的本底成分进行估计,使用只包含连续本底的谱段对整个测量谱段进行插值,从而避免了谱线特征峰重叠或对半高宽估计不当时所产生的影响。利用构建的测试光谱对SNIP法、傅里叶变换法和本文的本底估计方法的使用效果进行了比较,使用该方法估计的本底与理论本底更加接近。结果表明使用的方法对X射线管激发的X荧光光谱的本底估计准确,可以采用这种方法对连续本底进行扣除,在对实际测得的X射线荧光光谱的本底扣除中取得了较好的应用效果。     

多区间主成分交互验证法用于气体光谱定性分析

提出了一种多区间主成分交互验证法.该方法根据目标气体的光谱特征吸收峰,在全光谱范围内划分出多个特征波数区间,同时,对单组分气体构成的参考光谱矩阵在划分出的特征波数区间内做主成分分析,依据特征波数区间内累计贡献率大于99%的主分数和单组分气体在特征区内光谱最大值的排序,识别出目标气体可能含有的组分,再提取这些可能组分的特...     

基于三维荧光光谱和四元数主成分分析的食醋品牌溯源研究

提出基于四元数主成分分析的三维荧光光谱特征提取新方法,并将其运用于品牌食醋溯源研究。首先利用F7000荧光光谱仪测得不同品牌食醋样本的三维荧光光谱数据,获取样本的等高线图和三维投影图,并进行三维荧光等高线图分析;然后利用激发波长分别为380,360和400 nm下的发射光谱数据建立食醋三维荧光光谱数据的四元数并行表示模型,对四元数荧光光谱矩阵进行四元数主成分特征提取,并基于乘积运算、模值运算和求和运算三种方法对提取出来的四元数主成分特征进行特征融合;最后将融合特征作为K近邻分类器的输入,得到不同食醋品牌的最优分类模型。分别讨论三种不同特征融合方法和四元数主成分个数与最终模型分类正确率之间的关系。针对四个不同食醋品牌120个样本的分析结果可得：基于求和特征融合运算所得到的融合特征可以利用最少的特征数目,建立最优的溯源模型,样本预测集溯源正确率可达100%。研究结果表明：四元数主成分特征提取和特征融合方法能够并行表示三维荧光光谱数据所蕴含的丰富信息,为三维荧光光谱数据分析提供新思路。     

近红外光谱的不同产地柑橘无损鉴别方法

柑橘是世界第一大水果。不同产地的柑橘内部品质和价格有所不同,但其外观差别较小,外行人较难通过肉眼实现准确鉴别分析。DNA标记法与仪器分析操作复杂、成本较高,且对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析,影响了产品的二次销售。近红外光谱技术是一种快速无损的新型检测手段,可以用于不同产地农产品的鉴别分析。由于柑橘皮对光谱的干扰较大,导致现阶段柑橘产地无损鉴别研究匮乏。此外柑橘体积较大,因此需要对光谱采样点进行优化。为此,基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种用于不同产地柑橘无损鉴别的新方法。使用近红外光谱仪得到了120个来自云南、湖南、广西武鸣、广西来宾的沃柑漫反射光谱数据。采用单一和组合光谱预处理方式以消除光谱中的多种干扰;采用主成分分析方法对数据进行降维处理,并以此作为输入值结合Fisher线性判别分析方法构建柑橘产地鉴别模型,并与主成分分析模型进行对比。此外,考察了不同光谱采样位置（赤道线4个采集点、果梗部以及果顶部）对结果的影响。结果表明：主成分分析方法结合优化光谱预处理的方法不能实现不同产地柑橘的准确鉴别分析,最优鉴别率仅为5%;而采用主成分分析-Fisher线性判别分析方法,利用赤道线4个点的平均光谱结合去偏置校正或多元散射校正预处理方法可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析;采用主成分分析-Fisher线性判别分析对6个点的平均光谱数据进行处理时,采用原始光谱便可实现不同产地柑橘的100%鉴别分析。为此,通过对光谱预处理方法以及光谱采集点的优化,利用主成分分析-Fisher线性判别分析方法即可建立准确的柑橘产地鉴别模型,为不同产地柑橘的快速鉴别提供了新途径,为后续各种柑橘类水果的鉴别分析提供了参考。     

荧光光谱成像技术结合聚类分析及主成分分析的藻类鉴别研究

为探讨快速、实时藻类检测方法,实验通过荧光光谱成像技术结合模式识别方法对不同藻类进行鉴别研究。发现藻类样本存在着显著的荧光特性,通过采集40个藻类样品的荧光光谱图像,对图像进行去噪、二值化处理,确定有效像素后,根据光谱立方体绘制每个样本的光谱曲线,将所得400～720 nm区段范围内的光谱数据作鉴别分析,再利用系统聚类分析及主成分分析两种不同的模式识别法对光谱数据进行处理。系统聚类分析结果表明： 采用欧氏距离法及平均加权法计算样本间的聚类距离,在距离L=2.452以上水平处可将样本正确分类,准确率为100%;主成分分析结果表明： 通过对原始光谱数据进行一阶微分、二阶微分、多元散射校正、变量标准化等预处理后,再对数据进行主成分分析,其中二阶微分预处理后鉴别效果最佳,八种藻类样品在主成分特征空间中独立分布。因此,利用荧光光谱成像技术结合聚类分析法及主成分分析法对藻类进行鉴别是可行的,操作简便、快速、无损。     

基于自适应核独立成分分析的活性二氧化锰助剂光谱信息的提取

利用乙醚、丙酮、氯仿、甲苯四种有机溶剂提取活性二氧化锰助剂,提取液经过滤浓缩后应用FTIR(ATR附件)测定其红外光谱.采用绝对中位差法(MAD)确定混合体系中吸光物组分数,利用核独立成分分析(KICA)提取混合光谱信号中的纯组分光谱信息,建立了自适应核独立成分分析方法(AKICA).采用AKICA提取得到的助剂光谱信...     

近红外光谱法对液态样品的非破坏分析

应用主成分分析研究了液态样品的近红外光谱，在所得主成分权重图中显示出纯物质的光谱特征，将样品的前两个主成分得分做图可对样品分类。对样品进行主成分顺归分析，所得结果与参考值基本一致，同主成分分析相结合，近红外光谱的优点在于它的非破坏性，非常知宇现场在线分析。     

荧光光谱成像技术结合主成分分析与Fisher判别快速鉴别肉苁蓉

为探究一种快速、可靠的肉苁蓉属中药材检测方法,实验采用荧光光谱成像技术结合模式识别方法对肉苁蓉属三种中药材：荒漠肉苁蓉、管花肉苁蓉和沙苁蓉进行鉴别研究。实验中发现肉苁蓉样品存在较显著的荧光特性,采集来自不同产地、不同批次以及不同超市购买的三种肉苁蓉属药材的40个样品的荧光光谱图像,对图像进行去噪、二值化处理后,根据光谱立方体绘制每个样本的光谱曲线,将所得450～680 nm波段范围内的光谱数据作为鉴别分析的研究对象,应用主成分分析法(PCA)对三种肉苁蓉的光谱数据进行降维处理,再结合Fisher判别方法对三种肉苁蓉进行鉴别。分别比较多元散射校正(MSC)、标准正态变量校正变换(SNV)以及一阶微分(FD)三种数据预处理方法对鉴别模型的影响,并根据主成分的累积贡献率和主成分因子数对判别模型效果的影响对主成分因子数进行优化。分析结果表明：一阶微分预处理后提取前四个主成分进行Fisher判别的鉴别效果最佳,PCA结合Fisher判别建立肉苁蓉属三种药材的判别模型原始判别的准确率达到100%,交叉验证的准确率达到95%。由此可见,利用荧光光谱成像技术结合主成分分析及Fisher判别对肉苁蓉属三种药材的鉴别分析是可行的,而且具有操作简便、快速、可靠等优点。     

基于反向传播神经网络的激光诱导荧光光谱塑料分类识别方法研究

塑料具有成本低、质量好,可塑性强等优点被广泛用于生产生活等领域,但废弃塑料处置不当容易引发二次污染。回收再利用有望成为解决废弃塑料污染问题的关键手段,其前提是对废料的准确分选。传统分选手段耗费时间,效率低下,难以实现废弃塑料的快速、经济、有效分类。激光诱导荧光技术是一种快速灵敏的光谱检测技术。具有操作简便,检测效率高,样品使用量小等优点常被应用于水体、土壤中油类,多环芳烃等有机污染物的快速识别与定量分析。利用激光诱导荧光技术可以快速采集不同塑料的荧光光谱,结合相应的模式识别算法,可实现塑料材质的快速准确识别。实验采集了8种塑料（ABS,HDPE,PA66,PLA,PP,PET,PS,PVC）共358组激光诱导荧光光谱,依据特征峰信息构建358×10的光谱矩阵。利用主成份分析法削减原光谱矩阵中的线性相关量,提高数据精度。结果显示前3个主成分的累计方差贡献值达98.085%,足以表征原光谱矩阵的主要信息。将降维的主成分PC1, PC2, PC3作为输入进行光谱分类,其中同种塑料光谱聚合度高,元素构成不同的塑料如PA66,PLA,HDPE和PVC的光谱分离度较好,而元素构成相同的塑料如PET和PLA的光谱分离度较差。PCA算法并不能准确的对未知塑料进行识别。BP-神经网络具有收敛速度快,预测精度高等特点被广泛用于模式识别和分类研究。将经PCA算法得到的简化特征矩阵作为BP-神经网络算法的输入集,其中随机抽取256组数据作为BP-神经网络算法模型的训练集,剩余的102组数据作为模型检测集。BP神经网络的隐藏层设定值为1,激活函数选择双极性Sigmoid函数,输出层为8种塑料样品。识别结果显示,102组数据中只有一组HDPE光谱数据被错识为PS,其余101组数据全部正确识别。8种塑料荧光光谱的综合识别准确率达到99%。研究结果表明激光诱导荧光技术结合BP-神经网络算法可实现不同材质塑料的快速准确识别。为实现废弃塑料的自动化智能分选,降低回收成本,减少废弃塑料危害提供新的参考。     

基于可见-近红外光谱技术的葡萄酒真伪鉴别的研究

研究收集了不同品牌的90个葡萄酒样品,为了消除各光谱基线不同带来的影响,对所有光谱曲线都进行了一阶求导,以一阶导数谱线作为有效数据,通过独立主成分(PC)分析可知,前两个主成分的贡献率达到80%以上,主成分聚类使得真伪葡萄酒样品明显分为两类;以前四个主成分作为BP神经网络的输入建立了一个三层人工神经网络的识别模型,该模型对葡萄酒样品的预测识别率达到100%。研究表明,可见-近红外透射光谱结合主成分分析建立的BP神经网络模型能为快速、无损鉴别葡萄酒真伪提供一种准确可靠的新方法。