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Improvement of Tunable Diode Laser Absorption System with a Novel Multipass Cell and Wavelet Transform 被引量:1
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作者 夏滑 涂郭结 +3 位作者 庞涛 张志荣 吴边 董凤忠 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2011年第4期402-405,共4页
Combination of Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy(TDLAS)technique and multipass cell is an attractive approach for ultrahigh sensitive detection of trace gases.Theoretically,based on Beer-Lambert law,the long... Combination of Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy(TDLAS)technique and multipass cell is an attractive approach for ultrahigh sensitive detection of trace gases.Theoretically,based on Beer-Lambert law,the longer optical path length and the larger gas absorption,the lower concentration gas could be detected.However,lower radiation intensity and inevitable etalon fringe resulted from multiple reflections would greatly weaken the Signal-to-Noise Ratio(SNR)and thus an expected ultrahigh sensitive detection system is difficult to achieve.In order to fully make use of the advantages of TDLAS and multipass cell,the base length and the total optical path length of the multipass cell are needed to be carefully balanced.Furthermore,the harmonic signals contaminated by various noises are processed with wavelet transform method.As a demonstration of this method,few low concentrations of gas CO in N2 are measured employing TDLAS technique and a novel sealed multipass cell with total optical length of 114 m.The detection limit is about 5×10-6(volume ratio),which is one order of magnitude better than earlier noise reduction. 展开更多
关键词 absorption spectroscopy TDLAS multipass cell etalon fringe wavelet transform detection limit
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Nondestructive determination of GABA in germinated brown rice with near infrared spectroscopy based on wavelet transform denoising
2
作者 Qiang Zhang Nian Liu +1 位作者 Shuangshuang Wang Leiqing Pan 《International Journal of Agricultural and Biological Engineering》 SCIE EI CAS 2021年第3期200-206,共7页
The objective of this study was to analyze the content ofγ-aminobutyric acid(GABA)in germinated brown rice(GBR)by using near-infrared spectroscopy(NIRS)and the pretreatment method of wavelet de-noising(WD).The predic... The objective of this study was to analyze the content ofγ-aminobutyric acid(GABA)in germinated brown rice(GBR)by using near-infrared spectroscopy(NIRS)and the pretreatment method of wavelet de-noising(WD).The prediction accuracy of the NIRS model established by the Daubechies5 wavelet basis function at 3 level denoising treatment is the highest,the correlation coefficient for calibration(rc)is 0.931,the root mean square error of calibration(RMSEC)is 0.4038 mg/100 g,the Bias of calibration is 0.006,the correlation coefficient for prediction(rp)is 0.916,the root mean square error of prediction(RMSEP)is 0.4329 mg/100 g,the Bias of prediction is 0.010,and the ratio of performance to deviation(RPD)is 4.911.Results showed that the predicted and actual values had high correlation.Therefore,these results indicate that the NIRS model treated by WD is feasible to detect GABA content in GBR rapidly and nondestructively. 展开更多
关键词 near-infrared spectroscopy wavelet transformation germinated brown rice γ-aminobutyric acid quantitative analysis
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Quantitative Analysis of Berberine in Processed Coptis by Near-Infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy 被引量:4
3
作者 ZHANG Yong XIE Yun-fei +3 位作者 SONG Feng-rui LIU Zhi-qiang CONG Qian ZHAO Bing 《Chemical Research in Chinese Universities》 SCIE CAS CSCD 2008年第6期717-721,共5页
The near-infrared(NIR) diffuse reflectance spectroscopy was used to study the content of Berberine in the processed Coptis. The allocated proportions of Coptis to ginger, yellow liquor or Evodia rutaecarpa changed a... The near-infrared(NIR) diffuse reflectance spectroscopy was used to study the content of Berberine in the processed Coptis. The allocated proportions of Coptis to ginger, yellow liquor or Evodia rutaecarpa changed according to the results of orthogonal design as well as the temperature. For as withdrawing the full and effective information from the spectral data as possible, the spectral data was preprocessed through first derivative and multiplicative scatter correetion(MSC) according to the optimization results of different preprocessing methods. Firstly, the model was established by partial least squares(PLS); the coefficient of determination(R2) of the prediction was 0.839, the root mean squared error of prediction(RMSEP) was 0.1422, and the mean relative error(RME) was 0.0276. Secondly, for reducing the dimension and removing noise, the spectral variables were highly effectively compressed via the wavelet transformation(WT) technology and the Haar wavelet was selected to decompose the spectral signals. After the wavelet coefficients from WT were input into the artificial neural network(ANN) instead of the spectra signal, the quantitative analysis model of Berberine in processed Coptis was established. The R^2 of the model was 0.9153, the RMSEP was 0.0444, and the RME was 0.0091. The values of appraisal index, namely R^2, RMSECV, and RME, indicate that the generalization ability and prediction precision of ANN are superior to those of PLS. The overall results show that NIR spectroscopy combined with ANN can be efficiently utilized for the rapid and accurate analysis of routine chemical compositions in Coptis. Accordingly, the result can provide technical support for the further analysis of Berberine and other components in processed Coptis. Simultaneously, the research can also offer the foundation of quantitative analysis of other NIR application. 展开更多
关键词 Near-infrared(NIR) spectroscopy Partial least squares Artificial neural network wavelet transformation BERBERINE
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DETECTING BILATERAL FUNCTIONAL CONNECTIVITY IN THE PREFRONTAL CORTEX DURING A STROOP TASK BY NEAR-INFRARED SPECTROSCOPY 被引量:1
4
作者 LEI ZHANG JINYAN SUN +2 位作者 BAILEI SUN CHENYANG GAO HUI GONG 《Journal of Innovative Optical Health Sciences》 SCIE EI CAS 2013年第4期11-18,共8页
Near infrared spectroscopy(NIRS)is generally accepted as a functional brain imaging technology for brain activation study.With multichannel highly sensitive NIRS instruments,it has become possible to assess functional... Near infrared spectroscopy(NIRS)is generally accepted as a functional brain imaging technology for brain activation study.With multichannel highly sensitive NIRS instruments,it has become possible to assess functional connectivity of different brain negions by NIRS.However,the feasibility needs to be validated in complex cognitive activities.In this study,we recorded the hemodynamic activity of the bilateral prefrontal cortex(PFC)during a color-word matching Stroop task.Wavelet transform coberence(WTC)analysis was applied to ascss the functional conectivity of all homologous channel pairs within the left/right PFC.Both the behavioral and brain activ ation results showed signifcant Stroop effects.The results of WTC analysis revealed that,bilateral functional connectivity was significantly stronger during both the incongruent stimuli and neutral stimuli compared to that of the rest period.It also showed significant Stroop effect.Our findings demonstrate that,NIRS bcomes a valuable tool to elucidate the functional conectivity of brain cortex in complex cognitive activities. 展开更多
关键词 Near infrared spectroscopy bilateral functional connectivity wavelet transform coherence complex cognitive activities
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Online quantitative analysis of soluble solids content in navel oranges using visible-nearinfrared spectroscopy and variable selection methods
5
作者 Yande Liu Yanrui Zhou Yuanyuan Pan 《Journal of Innovative Optical Health Sciences》 SCIE EI CAS 2014年第6期1-8,共8页
Variable selection is applied widely for visible-near infrared(Vis-NIR)spectroscopy analysis of internal quality in fruits.Different spectral variable selection methods were compared for online quantitative analysis o... Variable selection is applied widely for visible-near infrared(Vis-NIR)spectroscopy analysis of internal quality in fruits.Different spectral variable selection methods were compared for online quantitative analysis of soluble solids content(SSC)in navel oranges.Moving window partial least squares(MW-PLS),Monte Carlo uninformative variables elimination(MC-UVE)and wavelet transform(WT)combined with the MC-UVE method were used to select the spectral variables and develop the calibration models of online analysis of SSC in navel oranges.The performances of these methods were compared for modeling the Vis NIR data sets of navel orange samples.Results show that the WT-MC-UVE methods gave better calibration models with the higher correlation cofficient(r)of 0.89 and lower root mean square error of prediction(RMSEP)of 0.54 at 5 fruits per second.It concluded that Vis NIR spectroscopy coupled with WT-MC-UVE may be a fast and efective tool for online quantitative analysis of SSC in navel oranges. 展开更多
关键词 Vis NIR spectroscopy variables selection soluble solids content wavelet transform moving window paurtial least squares Monte Carlo uninformative variables elimination
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基于近红外光谱特征的冷冻小龙虾鲜度快速检测方法 被引量:1
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作者 占可 陈季旺 +3 位作者 徐言 倪杨帆 刘言 邹圣碧 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期299-307,共9页
为建立快速检测冷冻小龙虾鲜度的近红外光谱模型,采集解冻的小龙虾虾尾、虾仁及虾糜的近红外光谱,分别利用一阶导数、多元散射校正、小波变换(wavelet transform,WT)和标准正态变换进行预处理,并利用偏最小二乘(partial least squares,P... 为建立快速检测冷冻小龙虾鲜度的近红外光谱模型,采集解冻的小龙虾虾尾、虾仁及虾糜的近红外光谱,分别利用一阶导数、多元散射校正、小波变换(wavelet transform,WT)和标准正态变换进行预处理,并利用偏最小二乘(partial least squares,PLS)与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法将预处理前后的光谱数据分别与总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)含量关联,构建定量预测模型并比较建模效果,选取较佳模型,探究模型预测准确度和适用性。结果显示,预处理方法明显影响了建立模型的精度,光谱经预处理建立的CNN模型与PLS模型相比,具备更好地预测小龙虾TVB-N含量的能力。其中,虾仁光谱经WT预处理建立的CNN模型对验证集的预测准确度最高,校正集与验证集的相关系数分别为0.97、0.96,校正集与验证集的均方根误差分别为1.26、0.93mg/100g。近红外光谱的准确度、精密度与灵敏度均在合理范围内,方法学验证结果良好。综合考虑实际应用中快速、准确、低损伤等需求,确定WT-CNN-虾仁模型为预测冷冻小龙虾中TVB-N含量的最优模型。这些结果表明,WT-CNN-虾仁模型在预测冷冻小龙虾TVB-N含量、快速评价新鲜度方面具有巨大潜力。 展开更多
关键词 近红外光谱 小龙虾 总挥发性盐基氮 快速检测 卷积神经网络 小波变换
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心血管外科围手术期的神经监测
7
作者 吴松华 吴振华 齐玉娟 《中国现代神经疾病杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期27-31,共5页
心血管外科手术神经系统并发症风险较高,可加重疾病负担,围手术期实时监测神经功能可辅助临床医师尽早发现神经系统异常,及时干预并降低神经系统并发症风险,其主要监测指标包括脑氧饱和度、脑电信号、脑血流量等。本文综述心血管外科围... 心血管外科手术神经系统并发症风险较高,可加重疾病负担,围手术期实时监测神经功能可辅助临床医师尽早发现神经系统异常,及时干预并降低神经系统并发症风险,其主要监测指标包括脑氧饱和度、脑电信号、脑血流量等。本文综述心血管外科围手术期常用的神经监测技术及其研究进展,以为减少神经系统并发症、提高患者预后提供理论依据。 展开更多
关键词 心血管外科手术 围手术期 谱学 傅里叶变换红外 脑电描记术 诱发电位 超声检查 多普勒 经颅 综述
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Terahertz Spectroscopic Characterization and Thickness Evaluation of Internal Delamination Defects in GFRP Composites 被引量:1
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作者 Walter Nsengiyumva Shuncong Zhong +1 位作者 Manting Luo Bing Wang 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第1期190-210,共21页
The use of terahertz time-domain spectroscopy(THz-TDS)for the nondestructive testing and evaluation(NDT&E)of materials and structural systems has attracted significant attention over the past two decades due to it... The use of terahertz time-domain spectroscopy(THz-TDS)for the nondestructive testing and evaluation(NDT&E)of materials and structural systems has attracted significant attention over the past two decades due to its superior spatial resolution and capabilities of detecting and characterizing defects and structural damage in non-conducting materials.In this study,the THz-TDS system is used to detect,localize and evaluate hidden multi-delamination defects(i.e.,a three-level multi-delamination system)in multilayered GFRP composite laminates.To obtain accurate results,a wavelet shrinkage de-noising algorithm is used to remove the noise from the measured time-of-flight(TOF)signals.The thickness and location of each delamination defect in the z-direction(i.e.,through-the-thickness direction)are calculated from the de-noised TOF signals considering the interaction between the pulsed THz waves and the different interfaces in the GFRP composite laminates.A comparison between the actual and the measured thickness values of the delamination defects before and after the wavelet shrinkage denoising process indicates that the latter provides better results with less than 3.712%relative error,while the relative error of the non-de-noised signals reaches 16.388%.Also,the power and absorbance levels of the THz waves at every interface with different refractive indices in the GFRP composite laminates are evaluated based on analytical and experimental approaches.The present study provides an adequate theoretical analysis that could help NDT&E specialists to estimate the maximum thickness of GFRP composite materials and/or structures with different interfaces that can be evaluated by the THz-TDS.Also,the accuracy of the obtained results highlights the capabilities of the THz-TDS for the NDT&E of multilayered GFRP composite laminates. 展开更多
关键词 Glass-fiber-reinforced polymer-matrix(GFRP)composites Terahertz time-domain spectroscopy(THz-TDS) Nondestructive testing and evaluation(NDT&E) Stationary wavelet transform(SWT) Thickness evaluation Delamination defects
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傅里叶变换衰减全反射红外光谱法的应用与进展 被引量:35
9
作者 徐琳 王乃岩 +1 位作者 霸书红 王云龙 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期317-319,共3页
随着傅里叶变换红外光谱仪的应用及化学计量学的发展 ,傅里叶变换衰减全反射红外光谱法(ATR FTIR)成为用传统透过法制样效果不理想 (或制样复杂 )的样品及表层结构分析的有利工具和手段。ATR FTIR技术已应用到纺织、质检、公安等各个领... 随着傅里叶变换红外光谱仪的应用及化学计量学的发展 ,傅里叶变换衰减全反射红外光谱法(ATR FTIR)成为用传统透过法制样效果不理想 (或制样复杂 )的样品及表层结构分析的有利工具和手段。ATR FTIR技术已应用到纺织、质检、公安等各个领域。目前 ,人们正在针对ATR FTIR的特性 ,开展应用研究。为此 ,文章主要介绍了国内外应用ATR FTIR技术进行深度剖析的研究 ,对材料表面的定性分析 ,组分的定量分析 ,光学纤维与ATR附件的联用技术 ,以及在其他领域 (如运用ATR FTIR技术考察中空纤维的结构及取向变化 ,研究皮肤促进剂的作用机理 ) 展开更多
关键词 傅里叶变换衰减全反射红外光谱法 ATR-FTIR 高分子材料 定性分析 定量分析 光学纤维
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小波变换在近红外光谱分析中的应用进展 被引量:36
10
作者 田高友 袁洪福 +1 位作者 刘慧颖 陆婉珍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期1111-1114,共4页
小波变换(WT)具有很好的时频分离特征,信息处理能力强,已广泛用于分析化学领域;本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述。小波变换用于近红外预处理,提取有用信息,消除背景干扰,可以提高近红外的分析精度和模型稳健性;用于数据... 小波变换(WT)具有很好的时频分离特征,信息处理能力强,已广泛用于分析化学领域;本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述。小波变换用于近红外预处理,提取有用信息,消除背景干扰,可以提高近红外的分析精度和模型稳健性;用于数据压缩可以减少数据库存储空间,提高建模速度;小波系数用于模型传递,具有传递速度快,稳健性强,所需标样少等特点;小波变换可以与神经网络、遗传算法等结合,在近红外分析领域呈现出良好的发展前景。 展开更多
关键词 小波变换 近红外光谱分析 应用 预处理 数据压缩 模型传递
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基于小波变换的番茄总糖近红外无损检测 被引量:19
11
作者 马兰 夏俊芳 +1 位作者 张战锋 王志山 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期350-354,共5页
分别采用小波消噪、常数偏移消除等11种光谱预处理方法,对番茄总糖含量(质量分数)的近红外光谱进行预处理,通过偏最小二乘法定量校正模型预测值比较得出,小波消噪是适合番茄近红外光谱的最佳预处理方法,小波消噪的总糖质量分数近红外光... 分别采用小波消噪、常数偏移消除等11种光谱预处理方法,对番茄总糖含量(质量分数)的近红外光谱进行预处理,通过偏最小二乘法定量校正模型预测值比较得出,小波消噪是适合番茄近红外光谱的最佳预处理方法,小波消噪的总糖质量分数近红外光谱优选区域为11998.9~6097.8cm-1和4601.3~4246.5cm-1,在此光谱区内建立的番茄总糖质量分数偏最小二乘法模型预测值与实测值的相关系数为0.930,内部交叉验证均方差为0.466%,校正标准差为0.469%,预测标准差为0.260%。试验结果表明:小波消噪后建立的近红外光谱模型能准确地对番茄总糖含量进行快速无损检测。 展开更多
关键词 近红外光谱 无损检测 小波变换 小波消噪 番茄
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阿达玛变换光谱和成像技术的应用和研究进展 被引量:12
12
作者 唐宏武 周锦松 +1 位作者 李涛 陈观铨 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期417-422,共6页
阿达玛变换(HT)作为一种多通道光谱调制技术,具有多通道同时检测能力、多通道成像能力以及适用于数据处理等优点。综述了近十年来HT光谱和成像技术在分析科学中的应用和研究进展。主要从HT模板编码技术和HT激发序列应用技术等方面讨论... 阿达玛变换(HT)作为一种多通道光谱调制技术,具有多通道同时检测能力、多通道成像能力以及适用于数据处理等优点。综述了近十年来HT光谱和成像技术在分析科学中的应用和研究进展。主要从HT模板编码技术和HT激发序列应用技术等方面讨论了其最新发展和存在的问题,并展望了其发展前景。 展开更多
关键词 阿达玛变换 HT 研究进展 成像技术 同时检测 成像能力 综述 多通道 最新发展 数据处理
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小波变换及其在化学中的应用 被引量:14
13
作者 郑建斌 赵瑞 +4 位作者 张红权 张秀琦 赵小尊 仲红波 张懋森 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1999年第7期855-861,共7页
简介了小波变换的原理,综述了从1992年到1998年9月小波变换在化学中的应用.引参考文献65篇.
关键词 信号处理 化学计量学 小波变换 分析化学
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近红外光谱技术用于复杂植物样品中无机离子测定的新方法 被引量:26
14
作者 王国庆 王芳 +2 位作者 陈达 苏庆德 邵学广 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1540-1542,共3页
植物样品中的无机离子以一定形式与具有近红外吸收的有机基团结合 ,因而可以借助近红外光谱技术测定其含量。对烟草样品近红外光谱数据及其小波变换处理后的小波系数 ,采用偏最小二乘法预测其中钾离子的含量 ,建立了小波变换与近红外光... 植物样品中的无机离子以一定形式与具有近红外吸收的有机基团结合 ,因而可以借助近红外光谱技术测定其含量。对烟草样品近红外光谱数据及其小波变换处理后的小波系数 ,采用偏最小二乘法预测其中钾离子的含量 ,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于复杂植物样品中无机离子测定的新方法。结果表明 :近红外光谱数据压缩为原始大小的 3 3% ,基本上没有光谱信息的丢失 ;基于小波系数的模型优于传统的全谱模型 ,对于无机离子的测定可以取得较为准确的预测结果。 展开更多
关键词 近红外光谱 无机离子 小波变换 偏最小二乘法 烟草
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基于小波变换的木材近红外光谱去噪研究 被引量:22
15
作者 王学顺 戚大伟 黄安民 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期2059-2062,共4页
木材近红外光谱常常被一系列噪声所污染,影响光谱分析结果。为了提高近红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行预处理。光谱导数可以消除光谱背景干扰和基线漂移等因素影响,提高光谱分辨率,但导数光谱在增强信号的同时,也使信号噪声得到... 木材近红外光谱常常被一系列噪声所污染,影响光谱分析结果。为了提高近红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行预处理。光谱导数可以消除光谱背景干扰和基线漂移等因素影响,提高光谱分辨率,但导数光谱在增强信号的同时,也使信号噪声得到增强。应用小波变换对杉木木材近红外一阶导数光谱进行去噪研究,分别采用9点平滑法、25点平滑法、非线性小波硬阈值和软阈值法、9点平滑+小波变换法和25点平滑+小波变换法对光谱数据进行去噪研究。结果显示,小波变换能够有效去除导数光谱中的噪声信号,保留光谱中的有效信息,提高光谱信噪比,提高光谱的分析能力,在木材近红外光谱分析中具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 近红外光谱 小波变换 去噪
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基于连续小波变换FTIR鉴定青葙子及鸡冠子的研究 被引量:18
16
作者 张长江 李丹婷 +1 位作者 梁久祯 程存归 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期50-53,共4页
借助OMNI采样器,应用傅里叶变换红外光谱方法直接、快速、准确地测定青葙子及其伪品鸡冠子的红外光谱。利用连续小波变换对真伪品的红外光谱进行放大处理,以有效突出真伪品间的红外光谱差异程度,从而提高鉴定正确率。采用对信号奇异性... 借助OMNI采样器,应用傅里叶变换红外光谱方法直接、快速、准确地测定青葙子及其伪品鸡冠子的红外光谱。利用连续小波变换对真伪品的红外光谱进行放大处理,以有效突出真伪品间的红外光谱差异程度,从而提高鉴定正确率。采用对信号奇异性具有良好探测能力的Morlet小波做小波母函数,对青葙子真伪品的红外光谱进行若干尺度的一维连续小波变换,在各个尺度下观察青葙子的真伪品的红外光谱的差异程度,从中选择一个差异程度最为明显的尺度来区分青葙子真伪品。结果表明:基于连续小波变换的傅里叶红外光谱分析方法能够有效鉴别同科同属不同种植物中药材。 展开更多
关键词 傅里叶变换红外光谱法 青葙子 鸡冠子 鉴定 连续小波变换
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基于小波变换的水果糖度近红外光谱检测研究 被引量:44
17
作者 应义斌 刘燕德 傅霞萍 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期63-66,共4页
利用小波变换滤波技术对90个水果样品的近红外光谱信号进行了去噪处理,并结合滤波后重构光谱信号对水果糖度进行逐步线性回归(SMLR)建立其校正模型,通过34个样品的外部检验对校正模型精度进行评价。研究结果表明:校正模型的预测精度在... 利用小波变换滤波技术对90个水果样品的近红外光谱信号进行了去噪处理,并结合滤波后重构光谱信号对水果糖度进行逐步线性回归(SMLR)建立其校正模型,通过34个样品的外部检验对校正模型精度进行评价。研究结果表明:校正模型的预测精度在小波尺度为3时其预测精度最好,预测集的决定系数由原来的0.84提高到0.85,预测集相对标准误差由原来的6.1%降为6.0%。因此,使用小波去噪方法有消除原始光谱噪声作用,从而使最终的SMLR模型更具有代表性和稳健性,也提高了品质检测时模型预测精度。 展开更多
关键词 小波变换 近红外光谱分析 品质无损检测 多元校正方法 糖度
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基于小波变换的噪声及背景同时去除方法在血糖近红外无创检测中的应用 被引量:17
18
作者 张广军 李丽娜 +1 位作者 李庆波 徐玉坡 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期107-110,共4页
对于血糖近红外无创检测,光谱信号中的各种噪声以及水分等物质的强吸收产生的背景信号,影响了光谱定量校正模型的预测精度.利用小波变换,可将光谱信号分解为多尺度的近似成分与细节成分,根据无用信息变量消除判据可判定代表背景信息的... 对于血糖近红外无创检测,光谱信号中的各种噪声以及水分等物质的强吸收产生的背景信号,影响了光谱定量校正模型的预测精度.利用小波变换,可将光谱信号分解为多尺度的近似成分与细节成分,根据无用信息变量消除判据可判定代表背景信息的高尺度近似成分及代表噪声的低尺度细节系数,去除相应的成分即可同时去除光谱信号中的背景与噪声.本文将这种小波变换与无用信息变量消除判据相结合的预处理方法应用于人体血糖无创检测研究中,并分析了该方法对不确定因素较多的复杂光谱模型的适用性问题.实验结果表明应用小波变换结合无用信息变量消除判据的方法可以有效地同时去除血糖无创检测近红外光谱信号中的背景信息和噪声,提高光谱定量校正模型的预测精度,对于人体血糖无创检测具有重要应用价值. 展开更多
关键词 血糖无创检测 小波变换 背景 噪声 近红外光谱
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基于人工神经网络的淫羊藿红外光谱的研究 被引量:12
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作者 张勇 金向军 +2 位作者 谢云飞 赵冰 丛茜 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1251-1254,共4页
对于不同产地和不同栽培条件的药材,其药效的不同是由于其所含化学成分和各成分含量的比例不同所造成的,这种差异将造成红外图谱的差异。但这些差异非常细微,单纯地从谱图去区分其特征是非常困难的。文章利用傅里叶变换红外光谱,测定了4... 对于不同产地和不同栽培条件的药材,其药效的不同是由于其所含化学成分和各成分含量的比例不同所造成的,这种差异将造成红外图谱的差异。但这些差异非常细微,单纯地从谱图去区分其特征是非常困难的。文章利用傅里叶变换红外光谱,测定了42种来自吉林3个不同产地的淫羊藿样品的红外光谱,并对光谱数据进行了相应的预处理。为了提高神经网络的训练速度,在利用人工神经网络建立模型之前,通过小波变换的方法对光谱变量进行了压缩。同时对建立的模型的相关参数进行了详细的讨论。实验表明,建立的模型能够正确地对42个淫羊藿样品进行产地鉴别,同时避免了传统光谱分析对药材的分离和提取,从而为中药质量的科学控制和现代化管理提供了可靠的依据。 展开更多
关键词 中草药 淫羊藿 红外光谱 人工神经网络 小波变换
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烟草组分的近红外光谱和支持向量机分析 被引量:9
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作者 张勇 丛茜 +1 位作者 谢云飞 赵冰 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期697-700,共4页
测定了120个产自福建、安徽和云南烟草样品的近红外光谱.在利用支持向量机(SVM)技术建立其定量、定性分析模型之前,用小波变换技术对光谱变量进行了有效的压缩,然后采用径向基核函数建立了75个烟草样品的分类模型,同时建立了总糖、还原... 测定了120个产自福建、安徽和云南烟草样品的近红外光谱.在利用支持向量机(SVM)技术建立其定量、定性分析模型之前,用小波变换技术对光谱变量进行了有效的压缩,然后采用径向基核函数建立了75个烟草样品的分类模型,同时建立了总糖、还原糖、烟碱和总氮4个组分的定量分析模型,并利用45个烟草样品对模型进行了检验.仿真实验表明,建立的SVM分类模型分类准确率达到100%,而4个组分的定量分析模型的预测决定系数(R2)、预测均方差(RMSEP)和平均相对误差(RME)3个指标值显示其模型泛化能力非常强,预测效果良好,可见这是一种有效的近红外光谱的建模分析方法. 展开更多
关键词 近红外光谱 支持向量机 小波变换 烟草
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