基于Fourier变换红外光谱分析咖啡豆成分

采用Fourier变换红外光谱对不同产区、不同海拔的5组浅中烘焙的咖啡豆样品进行分析,根据官能团的红外光谱特征峰分析样品主要成分;为进一步分析5组样品的成分差异,对原始光谱进行二阶导数处理,结合聚类分析理论建立平均偏离分析方法,计算出5组样品间的平均偏离大小并进行分析.结果表明:5组样品的红外光谱特征峰峰形相似,即主要成分相同;根据红外光谱得到平均偏离大小与产区海拔差值呈正相关.研究结果为分析咖啡豆产区和海拔提供鉴别依据,并对红外光谱研究提供一定参考.

基于S变换双阈值法的汽车零部件载荷谱加速编辑

针对S变换编辑法加速编辑效果不佳的问题,提出了一种基于S变换双阈值编辑方法。该方法先对载荷谱进行S变换以获取最大幅值谱,在以双阈值识别并保留的幅值谱片段为依据保留对应的载荷谱片段后,再将其拼接成加速后的载荷谱,最后对比分析S变换双阈值编辑法与S变换编辑法编辑的加速谱的统计参数、功率谱密度、穿级计数和疲劳仿真结果。研究结果表明,S变换双阈值编辑法可明显压缩原始载荷时间,且其压缩效率高于S变换编辑法,转向节的疲劳损伤和寿命分析误差更小,适用于汽车零部件载荷谱加速编辑研究。

电力系统小干扰稳定性评估的多重谱变换方法

针对电力系统小干扰稳定性分析过程中遗漏不稳定特征值的问题,提出了一种求解大规模系统不稳定特征值的多重谱变换方法。该方法首先利用所提出的多重谱变换将全部不稳定特征值映射为主导特征值;在利用Krylov-Schur方法收敛得到全部主导特征值之后,通过逆变换得到相应的不稳定特征值;该方法还揭示了指数变换与位移逆变换以及凯莱变换之间的内在联系。相较于位移逆变换和凯莱变换,多重谱变换方法由于具有类似于指数变换的良好谱特性,从而有利于特征值收敛;同时其又避免了指数变换引起的指数矩阵与向量的乘积,从而具有更高的计算效率和计算精度。在Xingo6u和Xingo3012这两个源于巴西互联电网上的算例分析结果表明,所提出的多重谱变换方法不仅保证了不遗漏不稳定特征值,而且相较于指数变换方法,计算精度提升了约3个数量级,计算耗时减少了90%以上。

功率谱密度消频散变换被动估计脉冲声源距离

浅海中传播的低频声波具有多模态特征和频散效应。对接收声信号消频散变换(DDT)可以消除频散效应,实现被动估计声源距离。针对消频散变换存在的测距多值问题,该文提出一种利用功率谱密度消频散变换的被动测距方法(PSD-DDT)。首先使用声场模型KRAKEN计算模态的水平波数;其次在只知道波导不变量大概范围的情况下,估计两个模态之间的频散常数;然后对保留了模态间干涉项的功率谱密度进行消频散变换;最后获得目标距离的估计值为PSD-DDT极大值对应的自变量与频散常数的比值。另外,当海洋参数未知时,需要分别对待测声源和引导声源进行PSD-DDT,利用自变量的比值确定声源距离,这种方法不需要估计频散常数。通过仿真和海试验证了PSD-DDT方法被动测距的有效性,并分析了波导不变量、模态阶数、噪声等因素对距离估计结果的影响。基于黄海试验结果,与DDT方法相比,PSD-DDT的测距误差下降了约49.2%。在35 km范围内最优波导不变量对应的平均相对误差约2.55%,被动测距精度较高。

变压器游离气体傅里叶变换红外光谱分析

针对目前变压器游离气体气相色谱法分析需要人工取气、耗时过长等问题,文中提出了一种采用傅里叶红外光谱法对游离气体进行在线监测的方法。该方法通过电磁阀控制与气体继电器相连的集气器的工作,从集气器中自动取气进行光谱分析。游离气光谱分析过程中,采用分段比基线校正法对游离气吸收光谱进行校正,采用Tikhonov正则化特征变量方法从混合气体吸收光谱图冗杂的谱线中挑选特征变量,最后利用最小二乘支持向量机法建立定量分析模型,分析计算红外吸收光谱图,得到变压器游离态气体中各组分的体积分数。实验室实验结果表明,变压器游离气体傅里叶红外光谱在线监测系统可以完成对游离气体的自动取气和气体检测功能,实现对游离气体的在线监测以及多组分游离气体的高精度检测,具有实际应用价值。

基于傅立叶变换红外光谱分析的3种石首鱼科鱼类品种区分

为实现鲈形目石首鱼科中大黄鱼、小黄鱼和黄姑鱼的品种快速准确区分,应用傅立叶变换红外光谱仪对大黄鱼、小黄鱼和黄姑鱼肌肉样品在4000~650 cm-1范围内的近中红外光谱吸收特征进行了测定,基于特征波段下的光谱吸收差异并结合主成分分析(principal component analysis,PCA)、聚类分析(cluster analysis,CA)和线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)、支持向量机(support vector machine,SVM)数据建模对3种石首鱼类样品进行品种区分。结果表明:3种鱼类肌肉样本在特征波段1800~650 cm-1下的红外吸光谱选择一阶导数(first derivative,1st Der)+标准正态变换(standard normal variate transformation,SNV)和1st Der+多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)2种方式预处理后进行PCA,3种鱼样本间彼此间距远、无重叠;特征波段1800~650 cm-1下的红外光谱数据经1st Der结合SNV预处理后进行聚类分析时各自聚为一类;特征波段1800~650 cm^(-1)下的红外光谱经过1st Der、SNV、MSC预处理建立的LDA模型和经过SNV、MSC预处理建立的SVM模型测试集准确率均为100%。研究结果表明利用近中红外光谱吸收特征差异,结合化学计量学分析手段能够有效对大黄鱼、小黄鱼和黄姑鱼进行品种判别,为水产品真实性鉴别提供技术参考。

基于傅里叶变换红外光谱的鸦胆子主要成分分析

基于傅里叶变换红外光谱原理方法,对不同产地鸦胆子石油醚提取物成分差异进行分析。对比分析不同产地鸦胆子红外光谱数据,其成分含量变化与9个特征峰强度的变化相关,分别是3 471、2 931、2 854、1 743、1 463、1 377、1 238、1 165、723 cm^(-1)。不同产地鸦胆子在特征峰上的含量具有明显的差异,广西玉林和广东湛江产地鸦胆子的油酸和亚油酸含量相对较高,其次为广西百色的靖西、右江,广西田林与广州,含量最低为广西柳州。

同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱/质谱联用法分析艾叶

应用同步热分析-傅里叶变换红外光谱-气相色谱/质谱联用法对艾叶样品的热分解过程和热解产物进行了研究。分别在氮气、氧气气氛下监测艾叶样品在程序升温下的热失重和红外变化,并将274和312℃时的热解产物切入到气相色谱/质谱仪进行同步检测和分析,两种气氛下共检测到了41个主要化合物,不同气氛下下检测到的化合物的种类是有差别的,在氮气气氛下检测到29个主要化合物,其中γ-松油烯、α-松油醇、马鞭草烯醇、对伞花烃、萜品油烯等含量较高。在氧气气氛下,共检测到27个主要化合物,其中对聚伞花素、γ-松油烯等含量较高。本方法操作比较简单,不需要对样品进行前处理,并可以对热解产物进行实时检测,为艾叶的研究提供了一种新的方法。

傅里叶变换红外光谱在微塑料检测中的应用

塑料制品的生产在为日常生活提供便利的同时也产生了大量塑料废物,其降解产生的微塑料(Microplastics,MPs)的健康效应和生态系统效应已成为全球关注的环境问题。伴随MPs污染问题的严重性和日益突出的环境影响,开发MPs的有效检测技术或方法尤为重要。傅里叶变换红外光谱(Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FTIR)技术开发已较为成熟,因其高灵敏度、快速分析、非破坏性等优点,在MPs检测中得到广泛的应用。焦平面阵列-傅里叶变换红外光谱(Focal Plane Array Fourier Transform Infrared Spectroscopy,FPA-FTIR)技术作为FTIR的一项新技术,具有短时间内对大量样品进行高通量光谱扫描的优势,目前用于MPs的鉴定、分析与表面特性研究,为研究MPs与环境间的相互作用机制提供了新的研究方法。对FPA-PFTIR技术在MPs检测中的应用进行着重介绍,同时对其在未来的发展前景进行展望,以实现FTIR技术在识别MPs污染问题上的新突破。

傅里叶变换红外光谱指纹图谱鉴别艾绒等级

提出了傅里叶变换红外光谱指纹图谱鉴别艾绒等级的方法,通过8种光谱预处理方法(去噪处理、高斯滤波、多元散射校正、标准正态变换、一阶导数+Savitzky-Golay(SG)平滑、二阶导数+SG平滑、一阶导数+Norris Gap、二阶导数+Norris Gap)和5种模式识别方法[反向传播神经网络(BP-NN)算法、遗传优化支持向量机(SVM-ga)、粒子群优化支持向量机(SVM-pso)、随机森林(RF)算法、K-最近邻(KNN)算法]的结合对比,得到鉴别艾绒等级的最佳模型。结果表明,艾绒的指纹图谱中有11个共有峰,对其进行主成分分析,得到9个主成分,累计方差贡献率达到99.67%。标准正态变换结合SVM-pso算法的鉴别效果最好,其训练集的鉴别正确率为100%,测试集的鉴别正确率为93.3%。

基于傅里叶变换光谱验证维恩位移定律

在红外波段对黑体辐射规律中的维恩位移定律进行了验证.通过搭建的傅里叶变换红外光谱仪测得一系列温度下黑体的红外辐射谱,验证了辐射峰值波长与温度倒数之间的正比例关系,比例系数为2.812×10^(-3)m·K,与标准值的偏差为3%.实验还探索了包括动镜移动速度校准等装置优化的方法,并采用傅里叶变换算法处理实验数据.

近红外与傅里叶变换红外光谱技术对麦麸固体发酵饲料中不同成分的监测研究

为实现光谱技术对麦麸固体发酵过程中不同成分变化的在线监测,通过国家标准方法测定61份麦麸固体发酵饲料样本的蛋白质、水分、总酚和粗纤维含量,采集样本近红外光谱(NIR)和傅里叶变换红外光谱(FT-IR),经过标准正态变换(standard normal variate transformation,SNV)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、平滑(smoothing)等9种预处理方法对原始光谱进行校正,结合偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立4种成分的NIR和FT-IR定量分析模型并进行比较分析。结果表明:所建立的4种成分NIR和FT-IR模型的训练集决定系数(Rc^(2))和验证集决定系数(Rp^(2))均大于0.8,交叉验证均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)小于2.0,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和验证集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)小于1.0。因此,所建立的NIR和FT-IR定量分析模型具有较好的准确性和稳定性,能够对麦麸固体发酵过程中不同成分变化实行快速监测。

傅里叶变换红外光谱自适应数字滤波算法研究

针对傅里叶变换红外(FTIR)光谱仪在不同类型环境噪声下导致的仪器性能下降的问题,提出了一种根据不同环境噪声实时更新滤波参数的自适应滤波算法。对该算法的基本原理和实现过程进行了理论推导,分析了不同滤波参数设置下的滤波效果,进而利用设计的滤波算法对实测光谱数据进行了滤波处理,对比分析了不同滤波方法下的光谱信噪比(SNR)。研究结果表明:基于巴特沃斯滤波的自适应FTIR光谱滤波方法在2100~2200 cm^(-1)和2500~2600 cm^(-1)波段的SNR较传统硬件滤波分别提高了1.29倍和1.13倍,表明该算法可以有效提升FTIR光谱信噪比,改善FTIR仪器的性能指标。

非线性最小二乘法在傅里叶变换红外光谱定量分析中的误差估计

根据统计学的参数估计理论,提出在傅里叶变换红外光谱定量分析中使用非线性最小二乘法进行浓度反演的参数误差估计方法。实验中,通过光谱平均次数来控制噪声水平,以此来评估不同噪声水平下混合气体中各组分反演结果的估计误差。结果表明,对于自研抽取式傅里叶变换红外光谱仪,8次平均光谱即可满足反演误差小于3%的需求,64次平均光谱的反演结果配合估计误差可以实现对平均浓度的覆盖率达到100%。随着噪声水平的降低,仪器、环境等非噪声因素的扰动是估计误差的主要部分。该方法在优化光谱定量分析的参数配置和指导光谱仪器系统设计等诸多方面具有重要的应用前景。

基于傅里叶变换中红外光谱的不同维度光谱图像结合残差神经网络鉴别黄精属物种

将不同维度光谱图像的概念首次应用于物种鉴别,建立了快速准确的黄精属鉴别方法。采集6种黄精属共计563批样品,基于傅里叶变换中红外光谱(FT-MIR)的一阶导数(1st)、二阶导数(2nd)、乘法散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay(SG)5种预处理方法,构建了决策树(DT)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)3种机器学习算法。同时构建了深度学习残差神经网络(ResNet)模型,绘制了不同维度的光谱图像,包括一维MIR,同步、异步和综合二维相关光谱、三维相关光谱、三维相关光谱投影图像的10个数据集,并将其与ResNet模型相结合进行分类。结果表明,不同预处理方法对模型结果的影响不同,MSC预处理方法可显著提高DT、RF和SVM 3种算法的准确率。基于同步二维相关光谱数据集的ResNet算法建模效果最好,准确率达到100%,损失值较小,不需要复杂的预处理,时间成本低,可以准确鉴别黄精属物种,为食品、中草药等其他领域的鉴别提供了参考。

分数阶Fourier变换的测不准原理

该文参考Fourier变换的性质研究了离散分数阶Fourier变换的测不准原理以及连续分数阶Fourier变换在Lebesgue测度下的测不准原理,使得分数阶Fourier变换的测不准原理性质更一般化.

傅里叶变换红外光谱技术在法庭科学中的应用现状

傅里叶变换红外光谱技术因其方法简单快捷、结果准确直观、样品损耗小、检测成本低廉而被认为是适合分析各类物证的技术之一。通过介绍傅里叶变换红外光谱技术的原理及运用傅里叶变换红外光谱技术进行死后间隔时间推断、避孕套有关成分分析、微生物鉴定、土壤分析和车辆物证分析等几个方面阐述了其在法庭科学领域中的研究和应用现状,希望能够为该技术在法庭科学中的应用提供参考,并为鉴定相关案件中的物证提供一种新的思路。

周期边界条件下四阶特征值问题的一种有效的Fourier谱逼近

文章提出了周期边界条件下四阶特征值问题的一种有效的Fourier谱逼近方法.首先,根据周期边界条件引入了适当的Sobolev空间和相应的逼近空间,建立了原问题的一种弱形式及其离散格式,并推导了等价的算子形式.其次,定义了正交投影算子,并证明了其逼近性质,结合紧算子的谱理论证明了逼近特征值的误差估计.另外,构造了逼近空间中的一组基函数,推导了离散格式基于张量积的矩阵形式.最后,文章给出了一些数值算例,数值结果表明其算法是有效的和谱精度的.

傅里叶变换红外光谱法结合化学计量学对护肤品的检验研究

建立一种简便快速、无损检验护肤品的分析方法。利用傅里叶变换红外光谱法(FTIR)对51个护肤品样品进行检验,根据红外光谱中吸收峰的峰位进行分析后,重点选取波数范围为3500~2700 cm^(-1)和1700~1000 cm^(-1)区域的数据,结合主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维分析,并通过采用组间联接法度量该样本类间亲疏程度,采用欧氏距离作为度量个体间距离的依据,将变量Z分数标准化为N[0,1]后,进行系统聚类分析法(HCA)实现对护肤品分类情况的进一步验证和分析。根据光谱数据的处理和分析,护肤品样品可以被分为五大类,利用化学计量学方法可以将51个护肤品样品全部区分开。该实验方法操作简单,结果准确、重现性好,可为护肤品物证鉴定提供科学的依据,为公安工作开展提供有效的帮助。

基于反射系数谱Z变换的电缆缺陷定位方法

针对传统缺陷定位函数分辨率较低且数据冗余度较高的问题,本文提出了一种基于反射系数谱Z变换的电缆缺陷定位方法。首先利用传输线理论建立了电缆的反射系数谱模型,分析反射系数谱定位电缆缺陷的可行性。然后介绍Z变换的原理,根据反射系数谱的特征确定Z变换算法中各参数的值,构建了新的电缆缺陷定位函数。缺陷定位实验的仿真与实测结果显示,相比于传统的方法,本文所提方法中电缆缺陷定位函数的分辨率更高,并且数据的冗余度更低,能更精准地定位电缆缺陷,同时可以减少干扰峰的影响,为电缆缺陷的定位提供了新的思路。