基于主成分分析的复杂光谱定量分析方法的研究

针对超短脉冲激光与气体相互作用产生的非线性荧光光谱的特点,提出了光谱分析的预处理、特征提取以及定量分析的有效方法。采用小波算法对光谱数据进行压缩和降噪处理,使光谱数据山3979点压缩降噪至664点。对处理后的光谱特征峰团的强度进行主成分分析,结果表明2个主成分即可包含98%的光谱信息。采用第一主成分对不同浓度下的谱线强度进行拟合与误差计算,有效地提取了与气体浓度有关的特征参量,实现了气体的定量分析。同已有的定量分析方法相比,定量分析的精度有较大提高,特别在所关心的低浓度情况下,定量分析的精度改善更为明显。3种气体的拟合与计算显示同以往方法相比误差由0.2694降为0.02。

基于支持向量机的非线性荧光光谱的识别

提出将支持向量机网络应用于含不同浓度杂质气体的非线性荧光光谱的识别。由于原始光谱数据的光谱通道数目很大,首先用小波变换去噪压缩,然后采用主成分分析方法对光谱信息进行连续两次的特征提取。在保持原光谱数据主要信息基本不变的情况下,将数据维数由3979压缩到514(小波变换)并提取9个主成分。这样,不仅减少了网络的输入维数,而且加快了网络的训练速度。实验结果表明,无论对训练样本还是未学习过的测试样本,其正确识别率均可达到100%。网络的训练和测试速度较快,可以更有效地应用于大气杂质气体的实时监测。