改进的局部最值分段多项式拟合算法精确校正拉曼光谱基线

基线校正作为拉曼光谱预处理极为关键的步骤之一,对进一步拉曼光谱数据分析和实现拉曼成像等有重要意义。目前,最常用的基线校正算法基于多项式拟合,由于其采用手动或半手动的形式,因此依赖人工经验,对用户的专业性要求较高,处理过程繁琐,处理结果差异较大。同时,在使用过程中,多项式阶数及移动分段窗口难以选择确定,因此处理的结果常出现欠拟合或过拟合现象。针对传统多项式拟合算法的此类局限性,改进了局部最值分段多项式拟合(NPPF)算法用于精确校正拉曼光谱基线。首先采用了改进的基于分段的局部最值算法,选取光谱中最宽峰底部轮廓的近似横向宽度作为背景点窗口宽度,依次选取窗口内的最小两个值作为需要拟合的背景基线点,避免直接比较或者人工选取导致的背景点选取困难,实现更准确地选取每个背景轮廓基线点。然后通过每个窗口三次拟合迭代覆盖的方式,得到三个拟合曲线函数,选取窗口内每个点对应三个曲线函数值,分别计算与前一拟合值的差值绝对值,取绝对值最小的曲线函数值作为此点拟合曲线值,从而较好地避免了传统分段多项式拟合(PPF)算法中的欠拟合和过拟合现象,同时也确定了拟合过程中的阶数和分段窗口。模拟了两种不同背景类型的拉曼光谱,将NPPF与PPF算法分别对两种模拟光谱进行处理比较,发现NPPF处理结果均方根误差(RMSE)小,证实NPPF较于PPF的优越性。最后,对实际样品(烯啶虫胺、罗丹明6G)的拉曼光谱进行了NPPF和PPF对比处理,发现NPPF的拟合基线较为准确,证实该算法NPPF在拉曼光谱基线校正预处理中具有广泛的实际应用价值和前景。

激光诱导击穿光谱的自适应基线校正方法

为了降低远程激光诱导击穿光谱原位分析中连续背景辐射、随机噪声和样品基体效应对特征光谱的影响,提出一种通过适应度函数将粒子群优化和非对称重加权正则最小二乘相融合的自适应基线校正方法,旨在提高远程激光诱导击穿光谱的分析能力。以三种掺杂相近微量元素的铝基合金标样为研究对象,相同实验条件下利用所提出的基线校正方法研究并对比自适应迭代重加权正则最小二乘算法、非对称重加权正则最小二乘算法处理后的光谱信噪比与拟合基线的变化趋势。为了验证所提方法的有效性,构建了三次核函数支持向量机的铝基合金标样精细分类模型,其独立测试集的混淆矩阵分类准确率为100%。结果表明,自适应基线校正方法所拟合的基线变化趋势与激光诱导击穿光谱的实际基线轨迹相吻合,且特征光谱能够清晰地分离。该方法可有效降低随机噪声对光谱数据分析的影响,对于提高远程激光诱导击穿光谱原位分析的准确性和可靠性具有意义。

基于改进LSTM的FBG传感网络光谱基线校正方法

【目的】针对复杂外界环境所致的光纤布拉格光栅(FBG)光谱信号基线漂移问题,文章提出了一种基于改进的长短期记忆(LSTM)模型的光谱基线校正方法。【方法】改进的LSTM模型由卷积神经网络(CNN)、全连接层和LSTM网络组成。CNN与LSTM模型相比,改进的LSTM模型利用CNN提取FBG光谱信号的特征信息。文章使用仿真数据集和实测数据集对改进的LSTM模型进行训练。仿真数据集由特征噪声、基线和FBG光谱组成。分别使用小波软阈值法、惩罚最小二乘法、循环神经网络(RNN)法、LSTM法和改进的LSTM法进行基线校正。使用FBG传感信号存活率和均方根误差(RMSE)对5种方法的校正结果进行评价。【结果】使用仿真数据集对LSTM模型进行训练与测试,改进的LSTM模型将FBG传感信号存活率提高了60.8%。采用仿真数据集对模型进行预训练后,再将使用实测数据集对经过预训练的模型进行训练得到的改进LSTM模型与直接使用实测数据集训练的模型相比,改进的LSTM模型具有更好的校正效果。FBG光谱的RMSE降低了10.95%,RMSE的标准差降低了4%。使用改进的LSTM模型对FBG光谱实测数据集进行校正,FBG传感信号存活率提高了50.5%。与小波软阈值法、惩罚最小二乘法、RNN法和LSTM法相比,改进后的LSTM模型具有更好的校正效果,RMSE的均值和标准差分别为0.0122和0.0024。解调中心波长的RMSE为0.036 pm,并且基线校正过程只需9.68 ms。【结论】改进的LSTM模型是一种有效的基线校正方法,在复杂外部环境下具有广阔的应用前景。

基于分段三次曲线和数据更新的色谱信号基线校正

在利用多项式曲线分段拟合实测信号基线过程中,常存在分段点影响拟合精度、运算速度的问题。为了解决这些问题提出了基于分段三次曲线和数据更新的色谱信号基线校正算法。构造了一种基于5点的分段三次曲线对实测信号进行拟合,这种曲线具有低阶光滑的优点,能够有效地克服分段点影响拟合精度的缺陷;为了减少基线校正算法的迭代次数,提高运算速度,提出了改进的数据更新方法,在每次迭代运算中,将基线以上原实测信号的波峰按比例反转的结果更新基线,改进前后的算法运算时间比约为7:1;将新算法的实验结果与现有的4种相关算法进行比较,结果表明:基于分段三次曲线和数据更新的基线校正算法对基线的近似度高,速度快。新基线校正算法已在液相色谱仪中得到实际应用,证明了该算法能有效地从原色谱信号中去除基线。

改进平滑迭代拟合原子发射光谱基线校正算法

为了解决光谱信号后续处理中基线影响的问题,提出了一种光谱信号区域基线拟合算法。从原始光谱中提取一定数量的较小数据点,并通过线性插值方法获得初始基线;在光谱存在重叠峰的情况下,选取的较小数据点可能包含非基线的异常点;引入了平滑迭代,提出用斜率变化率对基线进行判定的方法,将该算法与不同基线拟合方法在模拟光谱和实际光谱上进行了对比。结果表明,同其它方法相比,该算法在拟合模拟基线时,相对标准偏差最小,为8.25%;并且基于该算法获得的真实光谱定标曲线相关性最高,为99.85%;预测均方根误差最小,为0.5912。所提出的基线拟合算法在不同类型的原子发射光谱中均表现出高度准确性和稳定性,可以很好地估计原子发射光谱的连续背景。

水体环境重金属检测传感信号基线校正算法的开发与应用

水体重金属污染会对人体健康和生态环境造成危害,实现水体中重金属含量的快速检测是消除重金属危害的关键环节之一。基于现有检测设备在水体重金属检测过程中存在传感信号基线漂移影响分析精度的问题,以及非对称重加权惩罚最小二乘(arPLS)算法存在无法满足基线高精度估计的缺陷,提出了一种双循环平滑参数自适应选择的基线校正(DC-arPLS)算法。DC-arPLS算法对于仿真信号基线拟合的均方根误差为3.44×10^(-8),优于arPLS算法的4.86×10^(-8)。实际信号基线校正应用结果表明:DC-arPLS算法用于真实光/电信号的基线校正,能满足高精度基线校正的要求,可对水体环境的保护提供一定的技术支持。

基于加速度多重基线校正的移动车辆下桥梁动位移间接测量方法

针对桥梁荷载试验中传统的动位移直接测量方法设备仪器安装复杂、操作难度大、代价高,甚至在特殊条件下难以实现等问题,以现有相关研究成果为基础,提出一种基于实测加速度动静分离和多重基线校正策略的桥梁动位移间接测量方法。通过对加速度数据进行基线校正消除其整体偏移误差,利用快速傅里叶变换滤波消除高频噪声干扰,动静分离得到准静态和自由振动响应并分别积分后叠加。考虑动静响应特征差异提出一种新型多重基线校正方法,实现了趋势项误差的有效消除。基于所建立的位移估计方法框架和流程,通过20~40 km/h多种车速下实桥现场动载试验获得的加速度和直接法动位移测试数据,对所提方法进行了试验验证。结果表明,动位移估计值与直接测试值时程曲线吻合程度良好,峰值相对误差1.68%~5.29%,表明所提出的动位移估计算法具有较高的精度和工程适用性。

基于DE算法和NURBS曲线的ICP-AES光谱基线校正方法研究

电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)分析法是一种常用的溶液元素浓度分析方法,但在ICP-AES测量过程中,由于温度漂移、杂散光和仪器暗电流等原因,光谱往往会存在一定程度的基线漂移,导致元素光谱强度值的测量结果存在误差,进而影响元素浓度的定量分析结果,因此基线校正是ICP-AES分析法中的必要环节之一。对传统光谱基线校正方法进行简要分析,在此基础上设计了一种基于非均匀B样条曲线和差分进化算法的ICP-AES光谱基线漂移校正方法;首先验证了光谱信号中噪声的概率密度分布服从高斯分布,然后对原始光谱进行预处理,通过高斯滤波对光谱信号去噪;然后以光谱基线校正过程中极小值序列的标准偏差作为评价指标,以非均匀B样条曲线作为基线模型,以曲线的控制点序列C和内接点序列T作为评价函数特征参数,建立ICP-AES光谱基线校正评价函数,将光谱基线校正问题转换为求解评价函数特征参数全局最优解的问题;最后简要介绍了差分进化算法的流程,通过差分进化算法求解使得评价函数取得最小值时的特征参数的全局最优解,即非均匀B样条曲线的控制点序列C与内接点序列T的取值,并以此拟合相应的非均匀B样条曲线作为光谱基线,实现对ICP-AES光谱的基线校正。利用一组实测的ICP-AES光谱数据对本文提出的基线漂移校正方法进行验证,实验结果表明,提出的基于差分进化算法和非均匀B样条曲线的ICP-AES光谱基线校正方法能够准确地计算出非均匀B样条曲线的控制点序列C与内接点序列T,并拟合出理想的光谱基线,从而实现ICP-AES光谱的基线校正,该方法能够克服非均匀B样条曲线在光谱基线校正领域应用的局限性,为后续的元素含量定量分析提供了技术基础。

基于小波变换的质谱基线校正算法研究

质谱仪是广泛应用于生命科学、食品安全、环境监测、工业分析、国家安全等领域的精密测量仪器。数据处理是影响质谱分析结果的关键环节,为了降低质谱仪数据采集过程中基线漂移,文章提出了一种基于小波变换的质谱基线校正算法。首先对原始质谱信号多次进行单层小波分解,同时进行单层小波重构,计算得每层的信噪比并通过信噪比比对法获得降噪后的质谱信号。接着对该信号进行多次单层小波分解,得到每层小波细节和小波近似的频率,将两个频率相除得到比值,比较每层的比值大小并选择最大比值所在层作为小波分解的最佳层数,最后将小波分解最佳层数下的小波近似系数置零后进行小波重构,获得基线校正后的质谱信号。通过实验验证发现,该算法可准确得出小波分解的最佳层数,在大幅保留真实质谱信号的基础上去除低频质谱基线以及高频噪声的干扰,质谱基线校正充分,实际应用效果明显。

基线拟合-差值法在砂岩型铀矿自然电位测井曲线校正中的应用——以二连盆地桑根达来地区为例

自然电位测井曲线广泛应用在砂岩型铀矿地质工作中,近年在二连盆地桑根达来地区的自然电位测井曲线效果不理想。为了更好地发挥其作用,文章阐明了自然电位的形成机制并分析了自然电位的影响因素,探讨了在测井过程中发现的问题,尤其是自然电位曲线受干扰的原因,如地面电极环材质和探管结构及其解决方法。结合砂岩型铀矿地球物理测井曲线实例及前人研究成果,通过测井曲线形态特点,提出了多次测量和基线拟合-差值方法校正自然电位曲线的方法。经验证文中所提出的措施和方法较好地解决了自然电位测量过程中的环境干扰和基线漂移问题,对砂岩型铀矿地球物理测井工作具有参考意义。

高斯滤波残差在拉曼光谱基线校正中的应用

为了校正拉曼光谱背景基线以进行下一步研究,本文提出了一种降低背景干扰的拉曼光谱基线校正算法。该算法利用高斯函数可以检测出光谱曲线中区别于背景的拉曼峰数据,然后比较了并行和迭代两种形式的基线校正算法,最后采用迭代算法得到光谱背景基线。迭代形式的高斯卷积基线校正算法使用了计算机中的矩阵加速方法,且经过26次迭代就能得到一个基线校正完成的拉曼光谱。本算法具有实现简单、计算时间少、自动化的优点。

应用小波变换实现光谱的噪声去除和基线校正

为消除实测光谱信号中的噪声和基线干扰,给出了一种基于小波变换实现两者同时去除及其参数选择的新方法。该方法通过对光谱信号在小波域内的低频段小波系数置零来实现基线校正,通过对较高频段小波系数阈值处理来实现噪声去除;并利用纯光谱和常见基线、噪声的仿真信号,通过兼顾重构信号整体逼近和特征峰处局部逼近的评估系数η来实现小波基、分解层数、阈值估计方式等参数的选取。仿真实验表明,仿真信号采用sym5、db5或db9等小波基进行5次分解,然后低频成分置0及所有高频成分利用单层Heursure阈值估计算法进行硬阈值处理较为合适。进一步的实验表明,该方法对实测光谱中噪声和基线的消除是行之有效的。

小波变换用于高效液相色谱的基线校正

本文根据小波变换将信号分频的性质，用Daubechies小波成功地解决了高效液相色谱中基线校正问题。用于定量分析乳酸－稀土络合物体系中的十六个稀土元素，所得结果与仪器给出结果进行比较，准确度提高、重现性良好。

小波变换应用于谐波谱线的噪声滤除与基线校正

红外光谱谐波检测系统中的噪声与基线漂移问题一直是光谱处理的热点,提出一种采用小波变换的Mallet分解算法,解决谐波检测中各种复杂噪声以及基线漂移的问题。选取适当小波函数及分解层次将谐波曲线中含有的噪声和基线漂移与有用信号分解到不同频带;分析频带信息,设定一个检测信息频带,应用阈值处理及系数置零的方法使频率处于此频带的信息保留下来。小波变换方法可以在一次分解与重构过程中同时去除谐波信号的噪声与基线的双重干扰,从而将谐波信号有效地测量出来。实验证明,应用小波变换进行谐波校正的方法可应用于不同的谐波检测系统,具有普遍适用性。

平滑、导数、基线校正对近红外光谱PLS定量分析的影响研究

基于偏最小二乘法 ,利用平滑、导数、基线校正预处理手段 ,对近红外光谱进行了定量分析 ,比较了分析结果 ,给出了不同预处理方法的PRESS值和RMSEC的值 ,比较并选取了最佳预处理方法。在平滑预处理方法中 ,比较了不同平滑点数对预测的影响 ,确定了最佳平滑点数 ,通过采用PLS回归分析 ,与原始光谱数据回归比较 ,结果令人满意。

基于B样条的拉曼光谱基线校正方法

基线漂移是光谱检测仪器普遍存在的现象,会对光谱信号的特征提取带来十分不利的影响,而基线校正是解决该问题的重要手段,也是拉曼光谱信号预处理的重要组成部分。基线校正的原理一般是通过拟合基线的方法来去除光谱信号中的基线漂移。传统的基线校正方法是利用多项式拟合的方法对拉曼光谱信号的基线进行拟合的,但是该方法容易出现过拟合和欠拟合现象,且拟合阶数难以确定。针对传统方法的缺点进行了改进,利用B样条方法对拉曼光谱信号的基线进行拟合,发挥B样条低阶光滑的优点,能够有效地克服多项式方法的缺陷。在实验中,利用该方法对孔雀石绿、罗丹明B的拉曼光谱信号进行了基线校正,观察并比较该方法和传统方法的校正结果。实验结果表明,该方法能够有效地消除拉曼光谱信号的基线漂移,在基线漂移较小和较大的位置,可以采用相同的拟合阶数,不会出现欠拟合和过拟合的现象,获得了良好的基线校正效果,为进一步分析光谱数据提供准确可靠的信息。

面向浑浊水体叶绿素a浓度遥感反演的光谱基线校正

根据浑浊水体中悬浮物的光学性质,提出使用线性基线校正方法来削弱水体光谱中的悬浮泥沙贡献。线性基线定义为450和750nm的反射率值连线,基线校正为光谱反射率减去基线。2010年3月和2011年4月太湖梅梁湾水体的实测数据验证结果表明,光谱线性基线校正可以较好的提高叶绿素a浓度的反演精度,改进反演模型的诊断性。3月数据建立的波段比值反演模型中,校正前模型RMSE为4.11mg·m-3,基线校正后模型RMSE为3.58mg·m-3,同时,基线校正后模型残差的方差齐性和正态分布均有明显的改善。4月模型有类似结果,数据校正后的模型具有更小的误差。在没有水华发生的浑浊水体中,线性基线校正可以作为提高水体叶绿素a浓度反演精度的光谱数据处理方法。

近断层强震观测记录基线校正的优化方法

如何利用近断层强震记录有效获取速度、位移时程,恢复永久位移信息是研究近场强地震动特性需要首先解决的问题。由于背景噪声、强震引起的仪器倾斜等因素,近断层强震记录中存在严重的基线漂移,迫切需要发展直观、有效的基线校正方法。在由Iwan方法发展而来的V0校正算法基础上,引入了"时移斜率比"、"拟合段标准差"、"位移尾段均方差"等参数,提出改进的基线校正优化方法及其具体操作步骤。利用汶川地震近断层强震记录对方法进行检验,获得的永久位移信息与GPS测量结果吻合较好。与已有V0校正算法相比,文中方法能直观有效地获得速度时程尾段直线拟合的最佳时间范围,一定程度上减少人为确定该时段给校正结果带来的不确定性。

气体光谱分析应用中傅里叶变换红外光谱基线漂移分段比校正方法

针对气体光谱分析应用中傅里叶变换红外光谱仪长时间连续工作时易出现光谱基线漂移、畸变问题,对红外光源温度波动及漂移、动镜倾斜、分束器性能变化以及检测器横向偏移对光谱基线的影响进行了仿真研究,结果表明光谱基线的漂移近似线性。基于此,本文提出分段比光谱基线漂移修正法SBCPD校正光谱基线。通过比较基线校正前后仿真光谱峰高变化、偏最小二乘(PLS)定量分析模型预测不确定度、油气探井气测录井在线基线校正性能,发现SBCPD性能优越,要优于传统的多项式拟合法及airPLS法。经检验,该方法性能稳定,计算量小,便于工程应用。

基于非均匀B样条的拉曼光谱基线校正算法

基线校正是一种常用的消除光谱荧光干扰的方法,是拉曼光谱数据处理的必要步骤之一。传统的多项式拟合基线校正算法,简单且易于实现,但是拟合阶次难以确定,灵活性较差。使用非均匀B样条代替多项式进行拟合,在保留原有算法优点的基础上,利用原始拉曼谱图的峰位置信息自适应地确定非均匀B样条的节点向量,然后以固定阶次拟合光谱基线。B样条自身具有分段光滑的特性,而计算样条节点的节点向量自适应选取算法中的峰位置信息通过使用两次具有不同母函数的连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)来获取,既加强了原始光谱数据与B样条算法本身的联系,也克服了传统多项式拟合的不足。为了验证本文算法的有效性,选取了甲基对硫磷和某品牌菜籽油两种被测物进行实验,并使用该算法进行了基线校正,并与两种其他的基线校正算法与进行了对比。实验结果表明,该方法利用固定的拟合阶次就能达到较好的校正效果,所需要的参数较少,校正结果不会出现过拟合或欠拟合的现象,是一种有效的拉曼光谱基线校正算法。