Fourier变换光谱学退卷积技术的理论研究

介绍了 Fourier变换光谱退卷积技术的原理 ,通过数学推导从理论上对退卷积光谱的特性进行了分析 ,分别讨论了退卷积技术的两个重要参量 ,即退卷积系数和切趾长度 ,对复原光谱的线宽和信噪比的影响 ,从而得到三个结论 :1 )退卷积技术的分辨率增强能力在实际中由于受到噪音的限制而不能无限提高 .2 )对于光谱中宽度不同的谱线 ,退卷积将导致它们之间的峰高比失真 .3)在选定退卷积系数和切趾长度以满足谱线形状和宽度的要求后 ,只有通过选择合适的切趾函数来满足信噪比的要求 .研究还发现 ,退卷积过程相当于一个带通滤波器 ,其中高通滤波器是退卷积函数 ,低通滤波器是切趾函数 。

傅里叶退卷积光谱噪音特性研究

通过数学推导给出了更为一般的计算傅里叶退卷积FSD(Fourier self-deconvolution)光谱信噪比变化率的公式.研究了在六种不同切趾函数情况下,当退卷积系数由小逐渐增大时,傅里叶退卷积光谱信噪比变化率随切趾长度的变化.研究结果表明,当傅里叶退卷积由欠退卷积过渡到完全退卷积再到过退卷积时,傅里叶退卷积光谱信噪比的衰减迅速加快.

自动质谱退卷积定性系统(AMDIS)用于重叠农药峰的GC/MS质谱图退卷积处理

采用自动质谱退卷积定性系统(AMDIS)分别对4组具有不同重叠程度的农药质谱图进行了退卷积拆分处理,并调用拆分前后的谱图在NIST谱库中进行检索。通过对检索结果的分析,初步研究了AMDIS对不同重叠程度的农药质谱图的拆分能力,同时对拆分后新建质谱图中错误或丢失离子进行了分析。结果发现,AMDIS对于扫描数差距大于1的重叠农药峰有较好的拆分结果,可有效地排除重叠峰质谱图互相干扰,增加对目标农药定性的准确性,但同时也存在漏筛共存离子、灵敏度低等缺点。

大气臭氧地基遥感反演的退卷积方法

本文提出了一种大气臭氧地基遥感信息处理的新方法，它利用非线性退卷积方法和等效仪器函数提高光谱分辨率，利用非线性最小二乘法进行大气臭氧反演计算，可以显著提高大气臭氧遥感的可探测高度和精度．

快速富里叶变换退卷积法分解重迭谱线

本文简述了 FFT 退卷积法分解重迭谱线的原理,编制出因谱线的固有宽度使仪器不能分辨的重迭谱线的计算分解程序,给出了模拟重迭谱及实测 XRF 重迭谱的分解实例,并对程序用于硫价态分析进行了较成功的尝试。

康普顿轮廓测量中的广义最小二乘法退卷积

详细地阐述了退卷积的物理意义，康普顿轮廓测量中所用的广义最小二乘法退卷积的基本思想和具体处理过程．

退卷积过程中的低能尾修正

本文详述了康普顿轮廓测量退卷积处理过程中,关于低能端谱形畸变(即低能尾)

迭代退卷积法去除光谱中的系统噪声

在测量光谱时,由于光学系统装置响应,会给光谱测量引入噪声,因此对光谱去噪声处理是必须的。本文对乘型迭代算法进行改进,提出了加法迭代退卷积。用加法迭代退卷积去除由于系统装置引入的噪声,得到真实的测量谱。

傅里叶退卷积参量确定的一种新方法

根据干涉图的特征提出一种确定退卷积参量的方法 ,这种方法在优化退卷积光谱线型的同时有效地控制了噪音 ,文章给出了这一方法的仿真实验结果 .

XPS谱最大熵退卷积

阐述了ＸＰＳ谱线退卷积的必要性；传统傅里叶变换退卷积的弊病．，ＭＥＭ最大熵退卷积的原理、方法和优越性，重点说明了ＭＥＭ退卷积中如何选择最佳抽样点数的原理和方法；介绍了所研制的ＭＥＭ最大熵退卷积计算机软件系统在ＸＰＳ谱线退卷积中的应用情况，显示了这一方法在ＸＰＳ谱退卷积中所带来的突破性进展。

天文高分辨率观测与图像退卷积初步试验

自本世纪五、六十年代起人们才开始认识到超越经典衍射极限的分辨率在原则上是可能的.本文详细剖析了瑞利极限只是一个"视觉"极限.采用退卷积的数学方法,与适当的观测技术配合,完全可能得到天文观测的高分辨率,甚至超分辨率.并用计算机模拟资料和天文实测资料进行了实验,说明CLEAN方法不能提高分辨率增益,但是,FFT技术则是可行的.

共振核反应产额曲线的退卷积处理

在利用共振核反应测元素浓度的深度分布时,共振宽度和能量歧离等严重影响测量的精度。本文详细讨论了对共振核反应产额曲线作退卷积处理的原理和方法,介绍了自行编写的一组通用程序,并对处理结果作了举例说明。实际应用表明,我们采用的方法能有效地减小共振宽度,能量歧离等的影响,适用于多种类型的产额曲线处理。尤其当元素的分布区域比较窄时,退卷积处理可大大改善对元素深度分布状况的估计。

基于盲退卷积的AIA图像增强方法

太阳图像中存在各种不同尺度、亮度和结构的物理活动现象,由于太阳日冕高动态活动和传感器设备等因素的影响,太阳图像成像质量不佳。根据太阳动力学天文台(Solar Dynamic Observatory,SDO)的大气成像仪(Atmospheric Imaging Assenbly,AIA)拍摄不同波段数据结构的动态范围大、噪声大、结构相对模糊等特点,提出一种基于盲退卷积的图像增强方法。首先对图像进行去噪和降低动态范围的处理,基于图像功率谱的分布假设,从原图中估计点扩散函数(Point Spread Function,PSF)的功率谱;然后使用相位提取算法恢复点扩散函数的相位,再退卷积得出较高质量的目标图像;最后通过轮廓切片分析、功率谱分析以及点扩散函数分析对增强结果进行定量和定性评价。实验结果表明,相比现有的图像增强方法,该方法在有效增强太阳日冕图像细节结构的同时,能够复原原图中因模糊无法识别的结构。

退卷积法提高CCD探测随机光场分辨率的理论与实验研究

基于多次成像提出了退卷积法对原始图像进行处理,消除探测孔径的影响,获得较高分辨率的图像,通过实验成功的提高了现有CCD的分辨率,获得了4倍于原始图像分辨率的图像。

康普顿轮廓中的退卷积方法

在康普顿轮廓研究的数据处理中，我们先后用迭代法，快速富利叶变换法，逆矩阵法，富利分析广义最小二乘法等退积方法消除仪器分辨函数的影响。利用后者得到更满意的结果。

应用自动质谱退卷积定性系统拆分中药挥发油总离子流谱图中的重叠峰--以青皮为例

研究如何应用自动质谱退卷积定性系统(automated mass spectral deconvolution&identification system,AMDIS)拆分中药挥发油总离子流谱图中的重叠峰。通过水蒸气蒸馏法提取挥发油,GC-MS测定得到总离子流谱图,AMDIS对重叠峰进行解析。AMDIS能够初步分析总离子流谱图中大约含有多少化合物。而后,通过分析待鉴定化合物对应扫描点的提纯质谱图及该处原始质谱图与参考谱库中的各匹配项,可准确的对化合物进行定性或否定某些实际并不存在的化合物。进一步分析各化合物特征性碎片离子峰的变化规律,可确认之前的结果。研究结果表明AMDIS通过对待鉴定化合物对应扫描点谱图的提纯,可以有效的对重叠峰进行拆分,进而准确的定性。

一种新的退卷积解谱技术

本文介绍一种新的退卷积方法,它是将退卷积问题化为求解逆矩阵问题,用奇异值分解(SVD)法处理病态矩阵体系,结合本文提出的最佳判据,求得退卷积结果。该方法已用 FORTRAN 5编成程序,对实验观测能谱及计算机模拟谱进行了退卷积处理,方法可靠,且退卷积解是稳定的。

GC-MS结合自动质谱退卷积鉴定系统和保留指数用于毒芹子挥发油的定性分析

目的分析食药同源药物毒芹子的挥发油化学成分。方法采用GC-MS结合化学计量学方法对毒芹子挥发油进行定性分析,色谱图中重叠峰采用自动质谱退卷积鉴定系统(AMDIS)进行识别,同时计算各组分的保留指数,以质谱库对解析后的纯组分进行定性。结果定性分析出31个成分,主要为烃类、醛类和醇类化合物,其中含量最高的是γ-松油烯(66.29%)。结论本法能更真实、全面地反映毒芹子中的挥发油成分,为毒芹子开发利用和质量控制提供依据。

利用(FFT)退卷积计算CV的电流函数

本文讨论了快速富里叶变换(FFT)退卷积在电化学中应用的一个实例,详细地说明了其实现的过程,并得到了循环伏安法(CV)的正向和逆向的电流函数的理论值。