基于拉曼光谱结合CNN-LSTM深度学习方法的铁皮石斛总黄酮含量快速检测研究

铁皮石斛具有很高的商业价值和营养价值,将云南文山、广西金秀、安徽霍山、浙江台州四个产地共130个样品作为研究样本,在785 nm激光下利用便携式拉曼光谱仪获得了铁皮石斛拉曼光谱,采用NaNO₂-Al(NO₃)₃-NaOH比色法测定铁皮石斛总黄酮含量。以每条经过归一化后的拉曼光谱数据作为输入,利用Savitzky-Golay卷积平滑(SG平滑)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)等不同预处理方法对光谱数据进行处理,以偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)模型作为比较,竞争自适应重加权采样(CARS)作为波长选择方法,对不同的机器学习模型进行比较研究。采用以下预测质量指标：校正集、测试集相关系数(R_c、R_p),校正集、测试集均方根误差(RMSEC、 RMSEP),评价铁皮石斛总黄酮含量预测模型的性能。结果表明：光谱在经过SNV预处理之后,CNN-LSTM方法预测铁皮石斛总黄酮含量准确率最高,R_c     

基于机器学习的马铃薯叶片叶绿素含量估算

为了提高马铃薯叶绿素含量估算模型的精度,使用无人机平台搭载多光谱相机,获取对照处理和干旱处理下马铃薯关键生育期的遥感影像,选取13种植被指数作为叶绿素含量反演模型的输入变量,使用多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)、随机森林回归(RFR)、决策树回归(DTR)构建马铃薯叶绿素含量估算模型。首先分析了植被指数与叶绿素含量之间的相关性,结果表明,在对照处理块茎形成期,CIre、 GNDVI、 NDVIre、 NDWI、 GRVI、 LCI与叶绿素含量之间的相关系数绝对值在0.5以上,且存在显著(p<0.05)或极显著(p<0.01)相关性;在马铃薯其他生育时期,13种植被指数与叶绿素含量之间的相关系数绝对值均在0.5以上,且存在极显著(p<0.001)相关性。然后对MLR、 SVR、 RFR和DTR等模型的精度进行比较,结果表明：SVR模型在对照处理块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期的预测效果均是最佳,R²和RMSE在块茎形成期为0.89和2.11,块茎膨大期为0.59和4.03,淀粉积累期为0.80和3.18; RFR模型在干旱处理块茎形...     

时间分辨动态LIBS测量方法

针对激光诱导击穿光谱(LIBS)研究对时间分辨动态光谱测量方法的需求,建立了基于多通道光纤束的动态LIBS测量方法。该方法首先利用不同长度的光纤组成多通道光纤束,对瞬态LIBS信号进行差异延迟,使按照特定时间序列发射的光谱信号同步到达探测器,而后采用面阵ICCD相机对同步到达的多通道光谱信号进行高时间分辨探测。该方法单次测量即可获得LIBS辐射不同时刻的时间分辨光谱。为了验证基于多通道光纤束的动态LIBS测量方法,研制了具有19个通道的光纤束,光纤束中包含的各个单根光纤长度呈等差数列排布,长度差设置为10 m,对应测量的时间间隔约为50 ns,单次测量记录的总时间长度近900 ns。分别基于短脉冲激光光源和标准光源,开展了系统时间响应和光谱响应特性研究,获得了系统的时间响应数据和光谱响应曲线。用YAG激光器的二倍频激光(532 nm)诱导Si产生等离子体辐射光谱,在线测量了辐射光谱的时间演化历程,获得了Si等离子体辐射过程中SiⅠ390.52 nm,SiⅡ385.51 nm,SiⅡ413.12 nm谱线从0～898 ns时间范围内19个时刻的光谱信息,获得了特征光谱的演化规律,验证了该...     

Eu3+掺杂硼酸盐玻璃的光谱性质研究

测试了不同浓度掺杂下Eu^3＋离子在硼酸盐玻璃的吸收光谱、激发光谱与发射光谱,根据荧光光谱计算了各样品的强度参数力2与／24,分析了Eu^3＋离子掺杂浓度对其发光强度的影响．研究结果表明：在Eu^3＋离子高掺杂浓度时,会发生浓度猝灭效应,但由于Eu^3＋激活离子之间能量传递几率很小,使得Eu^3＋离子猝灭浓度较高。     

等离子体隐身技术的WKB方法

研究了非磁化等离子体的碰撞吸收隐身技术机理。用WKB方法给出了垂直入射、斜入射情况下,非磁化不均匀等离子体密度覆盖导体平板的等离子体对不同频率电磁波的反射系数。给出了不均匀非磁化等离子体密度、等离子体碰撞频率、电磁波频率与碰撞吸收的关系。     

传输线方程的高精度龙格−库塔数值求解方法

提出了一种求解传输线方程的高精度龙格-库塔（RK）方法。此方法在空间上采取高阶泰勒展开,提高了对空间微分的近似精度,减少了数值色散所带来的误差。与传统的时域有限差分法（FDTD）方法相比,在每波长采样数相同时,RK方法的计算精度更高。同时,根据Taylor模型,对外界平面波激励源进行离散,成功利用RK方法对外部场激励传输线进行求解,扩大了龙格−库塔方法在求解传输线方程时的应用范围。通过编程对平面波辐照下无限大地平面上的单导体与双导体的算例分别应用FDTD方法与RK方法进行了计算,验证了RK方法的正确性。结果表明同等计算条件下RK方法的计算精度更高。     

光学诊断专题序言

光学诊断技术主要是以激光技术、光谱技术、光电探测技术、数据图像处理技术等为基础的一种综合性测试诊断技术可以实现复杂流场温度、组分浓度、速度、流场结构等参量信息的高时空分辨精确测量而且对测量流场无扰动.近年来光学诊断技术已开始从实验室基础研究走向于各类风洞、发动机等重要设备的工程应用这对于深入研究高超声速流动和燃烧化学反应动力学过程如高焓非平衡流动、高超声速边界层转捩、超声速燃烧动力学、汽车/飞机/火箭/卫星等发动机燃烧不稳定性和污染控制等具有重要意义.     

三维荧光光谱结合二阶校正方法同时测定水中两种酚类

水是生命之源,人们日常生产生活离不开水。近年来水体污染日趋严重,已经危害到人类的健康。酚类化合物(Phenolic Compound)是一种广泛存在且很难降解的有机污染物,指的是芳香烃中苯环上的氢原子被羟基取代所生成的含羟基衍生物,毒性很强,对动植物及人类的生命活动有严重危害。实验研究对象选取间苯二酚(resorcinol,RES)和对苯二酚(hydroquinone,HYD)来配制待测样本,并且在其中3组预测样本中加入苯酚(phenol,PHE)作为干扰物,待测样本和空白溶剂分别用FS920稳态荧光光谱仪(edinburgh instruments,EI)扫描得到荧光光谱数据。对所得到的数据通过扣除空白溶剂法来消除拉曼散射的影响,得到的数据在消除干扰的同时最大程度保留下来原光谱所包含的重要信息。校正后光谱变得更加圆滑,荧光强度显著增强,因此,校正处理后的光谱信息更为准确。利用三维荧光光谱(EEM)结合平行因子分析(PARAFAC)和交替惩罚三线性分解(APTLD)两种二阶校正方法,分别完成在不含干扰物和含有干扰物、同时激发-发射光谱严重重叠时对间苯二酚、对苯二酚的快速、直接、准确测量,并给出定性、定量分析结果。PARAFAC算法对混合体系的组分数(即化学秩)较敏感,组分数选取过大易使其陷入计算"沼泽",迭代次数增多,计算耗时变长。故本文利用核一致诊断法(CORCONDIA)预估计出准确的组分数,保证PARAFAC算法更加快速准确。从定性分析结果知,当不含有干扰物时,PARAFAC能够准确分辨出间苯二酚和对苯二酚,二者荧光峰位置极为接近,很难用传统方法分辨,体现出将三维荧光光谱技术与化学计量学二阶校正方法相结合所具有的"二阶优势";定量分析结果给出,在有干扰物共存时,分别应用两种二阶校正法解析光谱数据结果显示:PARAFAC的浓度预测回收率为93.4%±0.5%~97.1%±1.0%,预测均方根误差小于0.190 mg·L^-1;APTLD的浓度预测回收率为95.9%±1.6%~97.2%±0.8%,预测均方根误差小于0.116 mg·L^-1,通过比较两种方法性能得:PARAFAC对待测物组分数敏感,对待分解的光谱数据严格线性要求高;而APTLD对混合物组分数不敏感,计算速度快,抗噪声能力较强,结果稳定,具有较明显的优势。     

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。     

基于三维荧光光谱法和PARAFAC对多环芳烃定性定量分析

三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。