基于基线漂移模型的气体光谱自动基线校正

傅里叶红外光谱是监测污染源废气排放的一种重要手段。发展针对气体光谱的自动基线校正方法对于污染气体快速检测及长时间在线监测具有重要意义。目前自动基线校正中的一个难点是如何准确校正存在宽峰的光谱:宽峰在频域中具有一定低频成分,基于频域滤波提取光谱中低频基线信息的方法因难以选择合适的分离条件容易产生基线扭曲。采取自动识别基线点,基于预先设定的基线模型拟合光谱基线的方法可以规避频域方法中分离条件选取的环节,但其校正效果对所采用的基线模型非常敏感。当基线模型中的自由度过小时,拟合基线无法准确逼近光谱基线漂移,基线校正的误差较大;而当基线模型中的自由度过大时,尤其是含有实际基线漂移中不存在的虚假自由度时,容易产生基线扭曲。目前常用的基线模型有线性、多项式、样条插值、指数模型等,在基线模型的选择上缺乏较为统一的标准。本研究着眼于避免基线模型缺乏必要自由度或含有虚假自由度,提出基于实际基线漂移的自由度建立基线模型。研究发现,气体光谱中主要的基线漂移在光谱中可被近似表示为波数的特定阶次(0次、1次、2次和4次项)的形式。以此作为基线模型提出了一种自动基线校正新方法。新方法以传统迭代多项式拟合自动基线校正方法作为基础,将其中仅设定多项式最高阶次的基线模型改进为上述由具有物理意义支撑的特定阶次构成的基线模型;此外,增加了对吸收峰尾部的判定,用于避免在采用阈值分辨吸收峰与基线时,吸收峰尾部因吸光度较低被误识别为基线的问题。以实测获得的含有水汽宽峰的空气光谱作为样本,对所提方法的基线校正效果进行了验证,并与迭代多项式拟合方法中两种较有代表性的Lieber和Mahadeven-Jansen(LMJ)方法以及Liu和Koenig(LK)方法的基线校正效果进行了对比。实验结果表明,所提方法与采用不同最高多项式阶次的LMJ及LK方法相比,可更好的避免基线扭曲,同时其校正后的光谱基线与吸光度0线间具有最低的方差平均值。研究表明,采用实际基线漂移的自由度建立光谱基线模型可获得良好的基线校正效果。

核磁共振谱自动基线校正新方法

该文提出一种新的核磁共振谱自动基线校正方法,该方法基于迭代移动平均值算法,改进了峰区域的基线识别,然后使用迭代方法进行基线建模.为了改进峰区域的基线建模结果,该方法结合了两种基线校正方法的优点,在基线识别过程选择了一系列位于峰区域的"基线定位点",然后和除了峰区域以外的基线点一起参与基线建模.该基线校正方法适用于NMR谱,即使在基线严重非线性失真的情况下也能得到理想的基线校正结果.

NMR谱仪自动基线校正的样条方法

本文改进了传统的NMR谱仪自动基线校正方法,建立了相应的的样条函数自动基线校正新方法.通过计算机模拟试算证明,样条平滑方法优于传统方法.

日本熊本M_W7.0地震同震位移场和震源滑动模型反演

利用2016年4月16日日本熊本M W7.0地震震中周围94个近场强震动台的观测资料和新近改进的强震经验基线校正方法SMBLOC,尝试解算并绘制了一个内陆M7左右走滑型地震的同震位移场全貌,并反演了其震源滑动模型.与日本国土地理院(GSI)公布的该地震57个GPS同震位移结果的比较显示,两种完全不同资料、不同解算方法给出的水平同震位移场的最大幅值均为100cm左右,均呈右旋走滑为主兼具部分正断分量的震源机制.强震最大水平和垂直永久位移分别为104.5cm和58.0cm,分别出现在震中东北侧的KMMH162台和KMM005台.两种资料单独以及联合反演的震源滑动模型均表明,此次地震为北东侧破裂为主并呈双事件特征,且主要滑动均不在初始破裂点附近,而是集中于第二次事件周围,即距离初始破裂点东北侧约20km处的走向长约40km、倾向宽约20km的范围内.基于强震和GPS模型所得的最大滑动量分别为5.10m和5.87m,量级一致,反演矩震级均为MW7.1左右;主破裂区近地表滑动量比野外调查结果略微偏大,可能与数值效应有关.此外,还利用不同方法得到的解算结果比较了熊本地震特有的12组台间距在3km以内的GPS-强震台站对各自的三分量同震位移,其结果表明对于M7左右的地震而言,SMBLOC方法解算同震位移时方向和幅值的可靠性下限约为2cm.

Automatic baseline correction of infrared spectra

A fast automatic algorithm is proposed for baseline correction of infrared (IR) spectral signals.It is devised based on iterative curve fitting where orthogonal polynomials are used.The algorithm can process both emission and absorption spectra automatically without human intervention.Orthogonal polynomials are used for curve fitting to reduce computation time.Both emission and absorption spectra are obtained and the results demonstrate the feasibility and practicability of this algorithm.

2016年8月24日意大利佩鲁贾MW 6.2级地震同震位移场估计和震源滑动模型反演

利用改进的自动经验基线校正方法SMBLOC,对2016年8月24日意大利佩鲁贾MW 6.2级地震震中周围约60 km内的近场强震记录进行基线校正并尝试给出同震位移场,与GPS观测结果进行对比分析,分别独立和联合两种资料反演震源滑动模型,并根据震源模型进一步给出全空间预测位移场分布.研究结果表明:(1)两种不同的资料给出的水平位移场幅值均为cm级,且均表明断层的错动以正断为主.(2)两种同震位移场分别独立和联合反演所得的震源静态滑动范围基本一致,最大滑动均发生在震中东北侧,强震模型表现出明显的双事件特征,较大滑动分布在震中东北侧和东南侧,GPS模型在震中东南侧的滑动相对较小,其双事件特征不明显.两种模型的最大滑动量分别为0.96 m和0.86 m,较为一致,反演的矩震级均在MW 6.3左右.(3)根据震源滑动模型计算所得的佩鲁贾地震全空间预测的水平同震位移场中最大位移分布区域与震后报告中受灾严重的地区基本一致.表明在一定的条件下,利用SMBLOC方法解算震级较小的MW 6.0左右地震强震记录的同震位移场,并反演震源滑动模型具有一定的可行性,且其同震位移场和滑动模型可为震后灾害快速评估、救援力量分配、余震趋势判定等快速应急响应工作提供参考依据.