三维荧光光谱的特征区域选择方法

将数学中的二元凸函数判定和数据挖掘中的聚类分析方法结合,提出了针对三维荧光的光谱区域选择方法,并利用此种方法从光谱图中提取出含有丰富光谱信息的凸集区域。对水体中总有机碳的检测和白酒中黄曲霉素的检测进行了实验研究,实验结果表明,采用本文提出的三维荧光光谱区域选择方法提高了模型的精度,与利用全光谱所建立的回归模型相比,模型精度分别提高了6.17%和4.97%。     

阻尼最小二乘法用于激光诱导击穿光谱重叠特征谱线分离提取

近年来,激光诱导击穿广谱技术发展迅速。作为一种用于物质成分探测的新技术,它具有简单、快速、无需复杂样品制备、多种元素同时检测等优点,可实现待测样品物质成分现场、在线的检测,在很多领域都极具应用前景。激光诱导击穿光谱特征谱线的分离拟合提取是光谱特征识别与后续元素浓度定量反演研究的基础。为实现激光诱导击穿光谱重叠特征谱线的有效分离拟合提取,采用阻尼最小二乘法,分析并确定了迭代前的初始拟合参数值,实现了在重叠特征谱线情况下对某火力发电厂粉煤灰中的铬元素特征谱线的分离提取。阻尼最小二乘法基于高斯-牛顿迭代,在迭代步长中引入阻尼因子,在迭代的过程中根据每一步迭代后所反馈的信息动态的调整迭代步长,从而有效防止了迭代的发散,保证了迭代的快速收敛,最终使得元素特征谱线拟合提取的效果更佳、所得到的特征谱线强度值更准确。分别采用阻尼最小二乘法和最小二乘法对不同浓度的样品中铬元素特征谱线进行分离拟合提取并给出特征谱线的强度值,作出特征谱线强度值关于元素浓度的定标曲线并对比两种方法所得结果的线性相关性。结果表明,阻尼最小二乘法所得结果的线性相关性更高,该方法稳定、可靠,适用于激光诱导击穿光谱重叠特征谱线的分离拟合提取。     

近红外特征光谱的羊肉TVB-N浓度预测模型

为提高生鲜羊肉储存期内（4,8和20 ℃环境）挥发性盐基氮（TVB-N）的近红外光谱（NIR）检测的稳定性和准确性,选取特征光谱和预测模型是关键步骤。以121个羊肉样品为实验对象,采集生鲜羊肉680~2 600 nm波段的近红外光谱。以多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等散射校正方法,Savitzky-Golay卷积平滑（SGS）、移动平均平滑（MAS）等平滑处理方法,以及归一化（Normalization）、中心化（Centering）、标准化（Autoscaling）等尺度缩放方法分别预处理光谱数据后建立偏最小二乘法（PLS）预测模型。比较发现SGS处理的光谱建模效果最好。利用蒙特卡洛采样（MCS）法及马氏距离法（MD）消除了羊肉光谱的5个异常数据。运用光谱-理化值共生距离（SPXY）算法划分总样本的75%（87个）为校正集样本,剩余29个为验证集样本,利用竞争性自适应重加权法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）、改进的无信息变量消除法（IUVE）和连续投影算法（SPA）提取特征光谱得到的波长个数分别为14,713,144和15。将全光谱和4种方法提取的特征波长作为输入变量建立预测模型,CARS提取的波长所建立模型的性能优于UVE、IUVE和SPA提取的波长所建立模型的性能,表明CARS方法可以有效简化输入变量并提高预测模型的性能。改进后得到的IUVE法相比于UVE法,筛选出的波长数更少且模型性能有所提升。以提取的特征波长建立PLS,支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型,SVM模型得到最优的校正集预测结果,其中CARS-SVM预测模型的校正决定系数（R2_C）和校正均方根误差（RMSEC）分别为0.939 1和1.426 7,最优的验证集预测效果为LS-SVM预测模型得到,其中IUVE-LS-SVM预测模型的验证决定系数（R2_V）和验证均方根误差（RMSEV）分别为0.856 8和1.886 2。基于近红外特征光谱建立简化、优化的生鲜羊肉储存期TVB-N预测模型,为实现快速无损检测生鲜羊肉中的TVB-N浓度提供技术支持。     

瓦斯煤尘爆炸火焰光谱的实验研究

本文概述了瓦斯煤尘爆炸火焰光谱实验研究的重要性,我们在弱爆炸和探测器小视场角的条件下,利用自己研制的多波道仪,在一端开口的Φ200cm×2900cm大型管道里,得到了CH4、空气和煤尘的混合物在不同状态下,特征波长λ等于0.8875、1.000、1.505、2.801和4.346微米(μ)的绝对辐射强度及其有关的变化规律,对结果进行了分析讨论,并与国外实验结果进行了对比,根据测量λ=4.346μ绝对辐射强度和我们选择的黑体辐射模型,获得了爆炸火焰的温度,该项研究不仅在工业中具有重要意义,而且对燃烧和化学动力学的研究也具有参考价值。     

光谱成像检测法鉴别中药材

使用基于液晶可调谐滤光器的光谱成像检测系统,对西洋参及市面上常用做假冒西洋参的伪品桔梗进行了在体检测.该系统能对检品进行连续光谱成像,光谱分辨率可达0.5 nm,配合使用Matlab软件对图像信号进行处理和分析.获取了400 nm～680 nm之间的连续荧光光谱图像,通过对比西洋参、桔梗的特征光谱曲线,及进行相关系数的计算,有效地区分了西洋参及桔梗.为西洋参的真伪鉴别提供了一定的帮助.     

拉曼光谱的16种多环芳烃（PAHs）特征振动光谱辨识

借助密度泛函理论中B3LYP/6-311++G(d, p)方法对美国EPA优先控制污染物中的16种多环芳烃(PAHs)：萘、苊烯、苊、芴、菲、蒽、荧蒽、芘、苯并[a]蒽、稠二萘、苯并[b]荧蒽、苯并[k]荧蒽、苯并[a]芘、二苯并(a, h)蒽、二苯并[g, h, i]芘以及茚苯(1, 2, 3-cd)芘进行结构优化,并计算拉曼光谱振动频率和去偏振度,在此基础上辨识多环芳烃的拉曼特征光谱。研究显示,16种PAHs的拉曼振动主要分布在3个频区：200～1 000 cm-1（指纹区）、1 000～1 700和3 000～3 200 cm-1（基团频率区）,3个频区主要振动归属分别为环变形(ring def),碳碳伸缩(CCStr)、碳氢摇摆(CHw)及其耦合振动(CCStrCCw),碳氢伸缩(CHStr)。进一步分析显示,指纹区16种PAHs的去偏振度随苯环变形振动对称性增强而降低,在该频区去偏振度最小的频移处苯环呼吸振动的对称性最强,指纹区的峰强也在此处出现最大值。任意PAHs在指纹区的最强峰之间的波数差较大,在显微拉曼光谱的可分辨范围内,因而利用指纹区的去偏振度和最强峰可将16种PAHs逐一识别。烷烃、烯烃、炔烃、醇类和酚类、脂肪醚、芳基烷基醚、醛类、酮类、羧酸、酯类、胺类、腈类、酰胺类、酸酐、芳烃的振动频率和峰强分布不完全一致,利用PAHs与这几类物质拉曼频率和峰强分布的差异可以逐一排出干扰。     

微型X射线管靶材厚度理论计算与出射光谱模拟研究

根据端窗透射微型X射线管阳极靶的结构,建立了数理模型,讨论了电子束打靶的平均厚度与光管高压的关系,得到了X光管出射特征光谱强度的角度分布特征。同时利用Monte Carlo方法,对出射光谱在2π方向上的强度分布特征开展模拟研究。结果表明,微型X射线管阳极靶材平均厚度在2 μm左右,在与入射电子束垂直方向几度的范围内获得的出射光谱其单色性较好。这些结论对于微型X射线管的结构设计和出射光谱单色化应用具有一定的理论指导意义。     

近红外光谱小波分析在土壤参数预测中的应用

从田间采集了150个田间土壤样本,在分析了所有样本的土壤参数统计特征之后,对原始近红外光谱数据进行了聚类分析,分别得到了50个土壤全氮和50个土壤有机质的等价样本及其对应光谱。对样本光谱曲线进行8层Biorthogonal小波包分解,分解得到的最低低频[80]结点对应着土壤水分以及土壤质地的光谱变化趋势,最高高频[8 255]结点对应着土壤粒度、光谱仪精度等引起的高频震荡。对以上两个结点进行重构并从样本光谱曲线中剔除以上影响成分,得到了对应的土壤参数特征光谱。基于特征光谱建立了土壤参数偏最小二乘回归模型：全氮偏最小二乘预测模型的预测系数r_c达到了0.960,验证系数r_v达到了0.920;有机质偏最小二乘预测模型的预测系数r_c达到0.922,验证系数r_v达到0.883。模型精度明显提高,满足实际生产的需要。     

中药黄柏主要活性成分的光谱成像检测技术

为了实现中药主要活性成分的在体检测,运用光谱成像技术检测中药活性成分.使用自行开发的液晶光谱成像装置对中药黄柏的主要活性成分盐酸小檗碱进行了在体检测,选取紫外光源波长254 nm,获取了检品480～700 nm之间的连续荧光光谱图像.在分析检品光谱剖面图的基础上,以中国药品生物制品检定所提供的盐酸小檗碱标准品的光谱剖面图为依据,设计了高通滤波器得到了检品的特征光谱数据.对八种不同来源的市售黄柏饮片特征光谱,以及黄柏与其同科植物黄皮特征光谱的比较显示,使用本方法对中药进行定性、定量的检测,样品无需特殊处理,可在原生态的情况下进行;检测过程无损、实时;检测结果指纹特征明显.     

问答

<正>Q:非常遥远的星球,是如何确定元素组成的?A:通过分析元素特征光谱来实现的。量子力学告诉我们,原子的核外电子分布且只能分布在一些分立的轨道上,不同轨道能量不同,电子在不同轨道之间跃迁时,能量的差值表现为放出或吸收相应能量(频率)的光子。当原子放出光子时,其对应的光谱是一组离散的亮线(发射谱),反过来,当原子从连续的光谱背景中吸收光子时,将在背底上留下一组离散的暗线(吸收谱),频率位置和发射谱亮线一一对应,这样的吸收谱或发射谱就是元素的特征光谱。不同元素原子的特征光谱是唯一的,对于已知元素的光谱我们也已悉知。