An Improved Composite Multiscale Fuzzy Entropy for Feature Extraction of MI-EEG

Motor Imagery Electroencephalography (MI-EEG) has shown good prospects in neurorehabilitation, and the entropy-based nonlinear dynamic methods have been successfully applied to feature extraction of MI-EEG. Especially based on Multiscale Fuzzy Entropy (MFE), the fuzzy entropies of the τ coarse-grained sequences in τ scale are calculated and averaged to develop the Composite MFE (CMFE) with more feature information. However, the coarse-grained process fails to match the nonstationary characteristic of MI-EEG by a mean filtering algorithm. In this paper, CMFE is improved by assigning the different weight factors to the different sample points in the coarse-grained process, i.e., using the weighted mean filters instead of the original mean filters, which is conductive to signal filtering and feature extraction, and the resulting personalized Weighted CMFE (WCMFE) is more suitable to represent the nonstationary MI-EEG for different subjects. All the WCMFEs of multi-channel MI-EEG are fused in serial to construct the feature vector, which is evaluated by a back-propagation neural network. Based on a public dataset, extensive experiments are conducted, yielding a relatively higher classification accuracy by WCMFE, and the statistical significance is examined by two-sample t-test. The results suggest that WCMFE is superior to the other entropy-based and traditional feature extraction methods.     

基因芯片共焦扫描仪的分辨率与信噪比

介绍基因芯片共焦扫描仪的系统结构和工作原理，讨论基因芯片共焦扫描仪的光学成像系统二维分辨率与信噪比之间的定量关系。所得出的结果对于选择共焦显微成像系统的参数和评价共焦显微成像系统的性能具有重要的意义。     

基于非同步替代光谱定标的地表下垫面影响分析

对760nm附近的氧气吸收带,选用植被、枯萎植被、人工地物、沙地和雪地五种典型地表类型,基于模拟数据进行非同步替代光谱定标方法的误差分析,比较不同地表类型得到的光谱定标准确度,为高光谱成像仪的非同步替代光谱定标提供定标图像选择策略.结果表明:运用两种光谱匹配方法——光谱角度匹配和欧氏距离法得到的定标误差基本一致;730~800nm的地表反射率曲线标准差在0.05nm以内时,定标误差集中在±0.5nm范围内;人工地物类型中个别地物如橄榄绿光泽涂料和植被大面积覆盖的图像数据不适合用于非同步替代光谱定标.     

Ca~(2+)增敏米诺环素荧光显微成像技术应用于米诺环素的检测

应用固载表面毛细流自组装环荧光显微成像技术,建立了Ca2+增敏米诺环素荧光体系测定牛奶中米诺环残留量的分析方法。将米诺环素溶液与一定量的氯化钙溶液,pH 8.50的氨性缓冲溶液及PVA-124溶液充分混合均匀。反应10 min后,滴在疏水性载玻片表面上,微波加热,溶剂受热挥发后,形成直径约为1.7 mm,环带宽约为45.3μm的自组装环。当点样体积为0.3μL时,线性范围为5.6×10-13~1.8×10-11mol,方法的检出限(3σ)为5.6×10-14mol。应用于米诺环素胶囊中米诺环素和牛奶中残留米诺环素的检测,回收率分别为104.3%~105.0%和96.0%~105.9%,相对标准偏差(n=5)小于3.5%。     

基于图像检索的大豆食心虫虫害高光谱检测

为减轻虫害对大豆的影响,首先使用相应的高光谱仪器进行样本采集,样本分为4类：包括带有微小虫卵的,带有幼虫的,有啃食痕迹的和完全正常的大豆各20颗;然后提出了一种基于三维图像检索(3D-R-D, 3D Resnet18 DCH)的大豆食心虫的高光谱检测方法。该方法从视频检索的应用中得到启发,考虑到视频不同帧之间和高光谱不同层之间存在类比关系,使用了在大规模视频检索数据集下训练而成的分类模型,将它作为预训练3D卷积模型进行训练。和已知的文献方法相同,使用公开的光谱数据集进行正式训练和微调,从而得到能进行特征提取的3D卷积网络,用图像检索来实现间接分类,通过利用样本之间的特征距离,实现在全新类别上的分类。为能适应任务,将模型最后的分类层变成了图像检索常用的hash层,从而得到了代表特征的二进制码。该方法不但完成了对不同情况下大豆种类的检测,还解决了训练时样本不足的问题。为探寻一种好的相似度匹配损失函数,对比了多种较新的方法,最后发现使用融入柯西分布的损失函数,实验效果最佳,最终模型的分类精度达86%±1.00%,和在大豆食心虫检测上最新的小样本方法对比,3D-R-D方法提高了3.5%左右的精...     

基于6S模型的遥感影像逐像元大气纠正算法

大气纠正的目的是从遥感影像中去除大气影响,并反演获取地物真实反射率。介绍了一种逐像元对遥感影像进行大气纠正的算法,该算法基于6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)大气辐射传输模型计算建立的查找表(look-up table),并利用地面暗目标(dark object)进行陆地气溶胶光学厚度的自动反演,由于气溶胶的分布具有空间连续性,在获取地面暗目标气溶胶光学厚度值后,通过空间插值的方法计算影像中非暗目标像元的气溶胶光学厚度值,经过查找表二次插值计算,逐像元进行大气纠正并获取像元地表反射率值。以Landsat5遥感影像为例,介绍了算法流程,展示了大气纠正的结果。结果显示,利用查找表逐像元大气纠正的算法,能够在一定程度上去除云雾对影像的影响,更加精确的对遥感影像进行大气纠正并获取地物的真实反射率。     

Nondestructive monitoring,kinetics and antimicrobial properties of ultrasound technology applied for surface decontamination of bacterial foodborne pathogen in pork

In this study, electronic nose (E-nose) and Hyperspectral Imaging (HSI) was employed for nondestructive monitoring of ultrasound efficiency (20KHZ) in the inactivation of Salmonella Typhimurium, and Escherichia coli in inoculated pork samples treated for 10, 20 and 30 min.Weibull, and Log-linear model fitted well (R² ≥ 0.9) for both Salmonella Typhimurium, and Escherichia coli inactivation kinetics. The study also revealed that ultrasound has antimicrobial effects on the pathogens. For qualitative analysis, unsupervised (PCA) and supervised (LDA) chemometric algorithms were applied. PCA was used for successful sample clustering and LDA approach was used to construct statistical models for the classification of ultrasound treated and untreated samples. LDA showed classification accuracies of 99.26%,99.63%,99.70%, 99.43% for E-nose - S. Typhimurium, E-nose -E. coli, HSI - S. Typhimurium and HSI -E. coli respectively. PLSR quantitative models showed robust models for S. Typhimurium- (E-nose Rp² = 0.9375, RMSEP = 0.2107 log CFU/g and RPD = 9.7240 and (HSI Rp² = 0.9687 RMSEP = 0.1985 log CFU/g and RPD = 10.3217) and E. coli -(E-nose -Rp² = 0.9531, RMSEP = 0.2057 log CFU/g and RPD = 9.9604) and (HIS- Rp² = 0.9687, RMSEP = 0.2014 log CFU/g and RPD = 10.1731).This novel study shows the overall effectiveness of applying E-nose and HSI for in-situ and nondestructive detection, discrimination and quantification of bacterial foodborne pathogens during the application of food processing technologies like ultrasound for pathogen inactivation.     

高光谱影像的鲜桃可溶性固形物含量预测模型

可溶性固形物含量(SSC)是决定鲜桃风味和品质的重要成分。高光谱影像的特征提取为无损检测可溶性固形物含量提供了数据基础和方法路径。先前的研究表明,基于多光谱、荧光谱、近红外光谱、电子鼻的水果内部品质评估取得较好的结果。但是,由于缺少多特征融合,从而限制了水果品质的精准估测。为此,提出了一种基于堆栈自动编码器-粒子群优化支持向量回归(SAE-PSO-SVR)模型预测鲜桃可溶性固形物含量。首先,利用高光谱影像提取光谱信息、空间信息及空-谱融合信息。其次,设置普适性堆栈自动编码器(SAE)提取光谱信息、空间信息及空-谱融合信息的深层特征。最后,将深层特征作为粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)模型的输入数据进行鲜桃可溶性固形物含量的预测。其中,对于光谱信息作为输入的SAE模型,设计了453-300-200-100-40, 453-350-250-150-50, 453-350-250-100-60的三个隐含层结构。对于空间信息作为输入的SAE模型,设计了894-700-500-300-50, 894-650-350-200-80, 894-800-700-500-100的三个隐含层结构。对于融合信息作为输入的SAE模型,设计了1347-800-400-200-40, 1347-750-550-400-100, 1347-700-500-360-150的三个隐含层结构。实验结果表明,对于输入数据分别为光谱信息、空间信息及融合信息的SAE模型,结构为453-300-200-100-40, 894-800-700-500-100和1347-750-550-400-100的模型效果较好,而且基于融合信息的模型预测精度明显优于基于光谱信息或者图像信息的模型。为了验证模型的普适性,利用结构为1347-750-550-400-100的SAE模型提取融合信息的深层特征估测不同品种鲜桃的可溶性固形物含量并进行可视化。结果表明,基于结构为1237-650-310-130的SAE-PSO-SVR模型预测效果最好(R2=0.873 3, RMSE=0.645 1)。因此,所提出的SAE-PSO-SVR模型提高了鲜桃可溶性固形物含量的估计精度,为鲜桃的其他成分检测提供了技术支撑。     

基于高光谱热红外发射率光谱的地表岩石CaO含量定量估计

通过对西藏冈底斯山东段23种岩石固体样本的野外发射率光谱测量,分别分析了这些样本的CaO含量与热红外发射率原始光谱和一阶微分光谱的相关关系。在此基础上,建立了几种典型的回归模型,并对各种建模结果进行了比较。结果表明,利用高光谱热红外发射率光谱反演地表岩石CaO的含量是可行的;地表岩石CaO含量与热红外发射率光谱特征之间有较好的对应关系;在10.3～13μm波长范围内,岩石的发射率随CaO的含量增加而降低;相比原始发射率光谱,一阶微分光谱具有更好的预测效果。结果为遥感岩矿识别提供了一种新的思路。     

镉污染水稻高光谱诊断分析与建模

为了快速、准确地探测自然环境下水稻镉污染胁迫状况,提出了一种基于可见光-近红外光谱小波分析技术的快速识别和估算水稻镉污染的方法。根据野外实测水稻高光谱数据、水稻叶片主要生化参数及重金属含量等数据,利用Daubechies小波系的db5小波函数对350～1300nm水稻高光谱反射率进行9层分解,并提取小波能量系数进行镉含量回归建模。结果显示:第5层小波分解(d5)的奇异范围为550～810nm,奇异幅度为0.04,模极大值的中心位于700nm处,对识别水稻镉污染效果最佳;以第3层小波能量系数作为自变量的回归模型对水稻镉含量估算精度最高,其决定系数R2高达0.958,均方根误差RMSE为0.122。小波奇异性分析可以较准确的诊断水稻镉污染胁迫状况,基于小波能量系数的建模能有效估算水稻镉污染胁迫水平。