小波变换近红外光谱分析系统研究

随着生物学、生命科学、药物学、环境科学等学科的迅猛发展,现代分析化学面临着越来越多的复杂混合物体系,特别是复杂有机混合物体系快速定性定量分析的任务.为适应这一要求,色谱分析获得了飞速发展;光谱分析,虽然由于仪器简单、操作简便、准确度高,一直是化学分析中不可或缺的手段,但其在复杂混合物体系分析中一直未能获得突破性进展.

小波变换在近红外光谱分析中的应用进展

小波变换(WT)具有很好的时频分离特征,信息处理能力强,已广泛用于分析化学领域;本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述。小波变换用于近红外预处理,提取有用信息,消除背景干扰,可以提高近红外的分析精度和模型稳健性;用于数据压缩可以减少数据库存储空间,提高建模速度;小波系数用于模型传递,具有传递速度快,稳健性强,所需标样少等特点;小波变换可以与神经网络、遗传算法等结合,在近红外分析领域呈现出良好的发展前景。

结合小波变换与微分法改善近红外光谱分析精度

微分法可以有效消除光谱背景和基线漂移,同时会增加光谱噪音;小波变换具有很好的去噪功能,文章将微分法和小波变换结合用于重整汽油辛烷值近红外光谱分析。考察了微分噪音对辛烷值分析精度的影响以及小波去噪对微分光谱的噪音扣除以及对辛烷值分析精度改善情况。结果表明,微分光谱可以扣除原始光谱的基线漂移,提高分析精度,同时增加光谱的噪音;噪音对分析精度影响很大。微分光谱经过小波去噪处理后信噪比增加,辛烷值分析精度得到改善。

小波变换用于近红外光谱性质分析

以汽油研究法辛烷值分析为例 ,研究了小波变换在近红外光谱分析中的应用。对近红外光谱的小波特性、小波变换参数以及变量提取方法进行了详细研究。研究结果表明 :光谱噪音、有用信息和背景分别分布在小波高、中和低频区域 ;母小波函数对性质分析结果影响很大 ;小波变换可以同时扣除光谱背景、去除噪音和压缩变量 ,具有运算速度快、分析精度高以及无需去噪后处理等优点 ,在近红外光谱分析中具有很好的应用前景。

基于小波变换的水果糖度近红外光谱检测研究

利用小波变换滤波技术对90个水果样品的近红外光谱信号进行了去噪处理,并结合滤波后重构光谱信号对水果糖度进行逐步线性回归(SMLR)建立其校正模型,通过34个样品的外部检验对校正模型精度进行评价。研究结果表明:校正模型的预测精度在小波尺度为3时其预测精度最好,预测集的决定系数由原来的0.84提高到0.85,预测集相对标准误差由原来的6.1%降为6.0%。因此,使用小波去噪方法有消除原始光谱噪声作用,从而使最终的SMLR模型更具有代表性和稳健性,也提高了品质检测时模型预测精度。

基于近红外漫反射检测的红枣定性分析模型中的预处理方法研究

利用近红外漫反射光谱技术对红枣进行定性分析,针对病虫害果实问题,以马氏判据法建立定性分析模型,研究不同光谱预处理方法对光谱分析结果的影响。结果表明,利用原始光谱进行分类建模的正确性是87.08%,经过各种预处理后的校正和预测集均有提高,小波结合微分建模结果最优,准确率为96.67%。利用近红外技术进行红枣分类建模是可行的,且具有较高的识别准确度。

推扫式高光谱相机自动调焦

自动调焦方法已被广泛应用到各种光学仪器中。为了解决推扫式高光谱相机自动调焦问题,提出了一种利用基于四元数小波变换的光谱质量评价函数估计相机焦距的方法。首先将推扫线上单行光谱数据顺序排列成一个二维矩阵,利用四元数小波变换对光谱像元矩阵进行分解得到低频和高频4个子带。通过对低频和高频的幅值和相位信息构造光谱质量评价函数,指导相机自动调焦。调焦过程中,利用自动调焦机构按一定步长旋转镜头,计算不同离焦状态下的光谱质量指标值,拟合光谱质量指标值与镜头伸缩量之间的高斯分布函数,最终估算最佳调焦量。实验表明,提出的光谱质量评价函数灵敏度高、准确度强。该调焦方法仅利用单行光谱数据进行调焦,调焦准确。