基于傅里叶变换红外光谱和siPLS-GA-PLS的水稻叶片氮素含量预测研究

傅里叶变换中红外光谱谱区宽,搜索空间大,需要采用高效率和高质量的算法进行波长选择.敏感波段及其组合的选择是简化分析模型和提高模型预测精度的关键技术之一.本研究以水稻孕穗期叶片干样的中红外光谱透射率和叶片氮素含量为数据源,通过协同偏最小二乘算法（siPLS）从宽谱区中初选出波段范围1583.3-992.2cm^-1,再采用迭代遗传算法（GA）从中选出了84个水稻叶片氮素含量预测的敏感波段.研究结果显示以此敏感波段建立的偏最小二乘回归模型的预测均方根误差（RMSEP）和水稻叶片总氮含量的测量值与预测值之间的相关系数分别为0.1186和0.9120,该预测结果明显优于协同偏最小二乘法（siPLS）和光谱指数NFSA的预测结果,说明傅里叶变换红外光谱技术结合siPLS-GA-PLS算法能够实现水稻叶片氮素含量的预测.

光纤法布里-珀罗传感器腔长的傅里叶变换解调原理研究

在宽带光源条件下对光纤法布里珀罗传感器腔长的傅里叶变换解调原理进行了详细的理论推导,在此基础上给出了具体的实现算法和仿真对比实验.仿真结果表明采用傅里叶变换可以有效地对光纤法布里珀罗传感器进行腔长解调.

衰减全反射-傅里叶变换红外光谱法对花生仁霉变的分析

为快速检测贮藏花生的质量安全,对灭菌后的新鲜花生仁样品分别接种5种常见的有害霉菌,并于26℃、相对湿度80%条件下贮藏9 d。利用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)采集不同贮藏阶段花生样品在4 000~600 cm^(-1)的光谱信息,通过权重分析阐述花生中侵染霉菌后光谱特征的变化,并结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析建立样品有害霉菌污染的定量分析模型。结果表明,不同贮藏阶段样品的峰谱出现明显波动,PLSR模型对单一菌株与多种菌株样品菌落总数的预测精度较高,其中对赭曲霉3.6486处理组样品预测模型相对偏优,有效决定系数(R_p^2)为0.915 7、交互验证均方根误差(root mean-square error of cross-validation,RMSECV)为0.208 0(lg(CFU/g))、剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)为2.52;对多种菌株预测结果R_p^2、RMSECV、RPD分别为0.780 3、0.358 0(lg(CFU/g))与1.76。应用ATR-FTIR技术对花生受霉菌侵染的状况进行快速分析具有可行性。

霉变烟叶的GC-MS和FTIR分析及鉴别

采用GC-MS和FTIR分析,结合PCA、PLS等多元分析方法,对霉变烟叶进行评价鉴别。GC-MS分析筛选得到2-乙基己醇等9个烟叶霉变标记物。通过4-羟基丁酸内酯等9个关键化合物构建的线性判别方程,可以实现烟叶霉变准确识别,初始验证准确率100%和留一交叉验证准确率为98.7%。FTIR研究表明,烟叶霉变过程中消耗了烟叶大量的碳水化合物、蛋白质和脂质等。GC-MS和FTIR,分别结合PCA和PLS-DA能实现霉变烟叶的有效判别。

短时傅里叶变换声-超声检测信号缺陷识别

针对粘接结构的声-超声检测信号,提出用短时傅里叶变换的方法对缺陷进行识别。该方法依据短时傅里叶变换特性,合理选择窗函数及其宽度,并根据时频特征值对识别结果进行体现。结果表明:试件中缺陷的存在与否对时频特性影响较大,而相同性质缺陷的检测信号时频特性相近;脱粘缺陷信号具有相对较好的频率分辨率,而孔洞缺陷信号具有较好的时间分辨率。该方法对声-超声检测信号进行缺陷识别是有效、可行的。

傅里叶变换红外光谱和气相色谱-质谱法快速检测鼠药

用傅里叶变换红外光谱 (FT IR)差谱技术和气相色谱 质谱 (GC MS)全扫描法及特征离子监测技术 ,建立了毒鼠强和氟乙酰胺的标准质谱图库。利用有机溶剂直接萃取与FT IR和GC MS的结合 ,建立了混合组分原形物中毒鼠强和氟乙酰胺的快速检测方法。对 7份实际样品的鉴定获得满意的结果。建立的方法为侦破案件提供了快速、灵敏、准确、有效的分析手段。

分数傅里叶变换面上余弦-高斯光束的变换特性

利用Wigner分布函数的方法,研究了余弦-高斯光束的分数傅里叶变换特性。导出了余弦-高斯光束在分数傅里叶变换面上光强分布和束宽的解析计算公式,并对此进行了数值模拟计算。研究表明:分数傅里叶变换阶数对余弦-高斯光束的光强分布有明显影响,余弦-高斯光束的轴上光强随分数傅里叶变换阶数呈周期性变化,束宽随分数傅里叶变换阶数也呈周期性变化,周期为2;对给定调制参数的余弦-高斯光束,通过适当选取分数傅里叶变化阶数可以获得平顶的光强分布。

热重分析-单滴微萃取-气相色谱-质谱结合傅里叶变换红外光谱考察咖啡酸的热解行为

采用热重分析-单滴微萃取-气相色谱-质谱(TG-SDME-GC-MS)联用系统和傅里叶变换红外光谱,研究了咖啡酸的热解行为。设定热重分析仪5℃/min的升温速率及400mL/min的氮气流量,在160～360℃温度范围内,采用乙醇对热解逸出物质进行单滴微萃取,然后利用GC-MS分离分析,监测了咖啡酸5种主要热解逸出产物相对含量随温度升高的动态变化情况。使用傅里叶变换红外光谱分析了咖啡酸所对应各失重点固体剩余物的特征官能团变化情况。结果表明,咖啡酸热失重的主要原因是在240～360℃产生大量的邻苯二酚,在200～220℃热解产生4-乙基邻苯二酚。另外,咖啡酸在230℃下已完全裂解。该方法的建立为温度连续上升模式下的物质热解行为分析提供了借鉴和参考。

傅里叶变换-离子回旋共振质谱法在蛋白质翻译后修饰研究中的应用

蛋白质翻译后修饰几乎参与了细胞所有的正常生命活动,并发挥十分重要的调控作用,目前已成为国际上蛋白质研究的一个极其重要的领域。常见的蛋白质翻译后修饰包括类泛素化、乙酰化、磷酸化、甲基化、糖基化等。傅里叶变换-离子回旋共振质谱(FT-ICR MS)具有超高分辨率、高质量测量准确度、质量范围宽、速度快、性能可靠等显著优点,在确定蛋白质翻译后修饰位置以及修饰的结构研究方面具有独特优势,对其在蛋白质翻译后修饰方面的应用进行了较全面的综述和讨论。

傅里叶-梅林变换(FMT)在畸变-不变图像识别中的应用

针对尺度缩放和角度旋转变化目标相关识别率低的问题，在联合相关识别中加入傅里叶-梅林变换方法。采用傅里叶-梅林变换（FMT）中的对数极坐标变换、梅林变换、傅里叶变换具有的旋转、尺度、平移（RST）不变性，可以提高JTC图像识别的性能，实现畸变-不变图像的识别。利用联合变换相关器对角度旋转0°～40°、尺度变化0～20%的目标进行计算机仿真实验。实验结果表明：在JTC中采用FMT可以实现畸变-不变图像的识别。

凯泽-贝塞耳窗在傅里叶变换轮廓技术中的应用

在傅里叶测量轮廓术中 ,由于连续傅里叶变换的离散化 ,即采用的是离散傅里叶变换 ,必然会产生漏频和混频等效应 ,从而对相位的求解造成较大误差 ,本文着重讨论了漏频的情况 ,通过理论分析及计算机模拟得到 :用凯泽 -贝塞耳加权可更有效的减小漏频引起的误差 .

药对川芎-白芍与其单味药挥发油的衰减全反射-傅里叶变换红外光谱指纹图谱研究

目的:研究药对川芎-白芍挥发油指纹图谱的化学特征。方法:采用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)法,建立川芎、白芍及药对川芎-白芍挥发油的红外光谱,采用峰位、峰形及峰强进行评价,并与单味药川芎、白芍进行比较。结果:药对川芎-白芍、单味药川芎及白芍的红外光谱相似,但配伍后挥发油中某类化学成分的吸收度减小。结论:该方法能直接、快速、准确地测定样品的傅里叶变换红外光谱(FTIR)图谱,直观地揭示川芎-白芍配伍后的化学特征。

傅里叶-梅林变换的图像复制篡改检测

篡改检测已经成为数字图像取证的重要方法。虽然大多数情况下数字图像篡改都难以感知,例如区域复制篡改,它将图像中的对象区域复制到不交叠的其它区域,但仍然会留下少许篡改痕迹。提出了一种新的针对图像区域复制篡改的检测模式。其中,利用傅里叶-梅林变换提取图像块的几何不变量特征,相似性匹配则采用余弦相关系数。通过MATLAB仿真实验,验证了该算法不但可以适应平移、旋转及缩放等几何变换,而且能够有效抵抗噪音污染、模糊滤波以及有损JPEG压缩等攻击。

同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱-质谱法分析淀粉

应用同步热分析法对淀粉样品进行了热失重研究。分别在氮气和氮氧(91+9,体积比)混合气氛围中,对淀粉样品在动态升温条件下的热重、微分热重和温度变化曲线的差异进行了比较,将315℃和350℃时所得的热解产物进行傅里叶变换红外光谱和气相色谱-质谱分析,在氮气和氮氧混合气氛围下共检出并鉴定了51种化合物。

Bessel-Gaussian光束在分数傅里叶变换面上的光强分布

利用广义衍射积分方法,研究了Bessel-Gaussian(BG)光束的分数傅里叶变换特性,推导出了BG光束通过分数傅里叶变换光学系统后,光场分布的解析公式,利用该公式对BG光束经分数傅里叶变换后光强的分布规律进行了数值分析。研究结果表明,分数傅里叶变换阶数p对BG光束的光强分布有明显影响,光强分布随分数傅里叶变换阶数p呈周期性变化。

水平衰减全反射-傅里叶变换红外光谱结合化学计量学法应用于三种缩叶藓属植物的分类

采用水平衰减全反射(HATR)-傅里叶变换红外光谱法(FTIR)测定了3种缩叶藓属植物齿边缩叶藓、多枝缩叶藓和中华缩叶藓的红外谱图,运用离散小波变换对吸收较为相似的3种缩叶藓属植物的红外谱图进行特征提取。通过分析比较后选择第三,四分解层进行特征向量的提取,利用所得到的特征变量进行径向基神经网络(RBF-NN)训练,再将训练出来的网络对不同产地的3种缩叶藓属植物的红外谱图离散小波提取后的特征向量进行分类。通过对120个不同样本的验证,说明能够采用基于FTIR-离散小波进行数据压缩后进行特征变量的提取及径向基神经网络分类法对3种缩叶属植物齿边缩叶藓、多枝缩叶藓和中华缩叶藓进行分类。

离散调频-傅里叶变换及其在雷达成像中的应用

介绍了离散调频 -傅里叶变换 (DCFT) ,提出了把离散调频 -傅里叶变换应用于雷达成像的思想 ,此方法可代替傅里叶变换进行多普勒处理 ,若目标回波中有二次相位 ,则可免去对目标回波中的二次相位的运动补偿 ,得到高分辨率的雷达成像。以仿真点目标为例对此方法与直接傅里叶变换法进行了比较 。

热重-差示扫描量热-傅里叶变换红外光谱联用技术检测水泥生料基固硫剂的气体释放特征

采用热重-差示扫描量热-傅里叶变换红外光谱联用技术进行在线检测,对水泥生料基固硫剂煅烧过程的气体释放特性进行研究。在热重-差示扫描量热综合热分析仪上模拟煅烧过程,通过傅里叶变换红外光谱法鉴别气体产物成分。结果显示:水泥生料基固硫剂中在35~1 450℃煅烧过程中主要释放二氧化碳、水、二氧化硫气体,共发生四步反应。第一步反应为吸附水解吸附和石膏脱结晶水,水积分流量峰值为121.56,154.72℃,总失重为3.19%;第二步反应为矿物相中结晶水的脱除,失重为0.29%,水积分流量峰值为423.83℃;第三步反应为碳酸钙分解,失重为24.40%,二氧化碳气体积分流量出现最大值为818.87℃,在819.54℃水积分流量峰出现最小值;第四步反应为硫酸钙分解,共失重1.83%,二氧化硫气体积分流量在1 415.69℃出现释放最大值。

基于模糊-粗糙集和傅里叶-梅林变换的HRRP识别

提出一种基于模糊-粗糙集理论和傅里叶-梅林变换的高分辨雷达距离像识别方法。模糊-粗糙集理论将模糊集概念引入到粗糙集理论中,克服了传统粗糙集理论不能直接处理连续值特征的缺陷;傅里叶-梅林变换具有时移与尺度伸缩不变性,能够克服距离单元的平移、伸缩给识别带来的困难。实验表明,该方法具有强大的特征压缩能力,所设计识别系统具有良好的识别率。