导读:本文包含了光谱预处理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:光谱,小二,多项式,光谱分析,基线,可溶性,神经网络。
光谱预处理论文文献综述
第五鹏瑶,卞希慧,王姿方,刘巍[1](2019)在《光谱预处理方法选择研究》一文中研究指出复杂样品光谱信号往往会受到杂散光、噪声、基线漂移等因素的干扰,从而影响最终的定性定量分析结果,因此通常需要在建模前对原始光谱进行预处理。目前已有的光谱预处理方法包括很多种,如何寻找合适的预处理方法是很棘手的问题。一种途径是观察光谱信号特点选择预处理方法(visual inspection),另一种途径是根据建模性能的优劣反过来选择预处理方法(trial-and-error strategy)。前者无需建模,更具有解释性,但是有时会由于选择者主观的因素导致错误的结果;后者无需观察光谱特点,但需要考察大量的预处理方法,对大数据集比较费时。因此需要探讨哪种选择方式更科学与合理。本研究采用9组数据,通过对10种预处理方法的120种排列组合来探讨预处理的必要性及预处理方法的选择。首先,优化偏最小二乘(PLS)的因子数及一阶导数、二阶导数、 SG平滑的窗口参数,连续小波变换(CWT)的小波函数和分解尺度。然后把无预处理及一阶导数、二阶导数、 CWT、多元散射校正(MSC)、标准正态变量(SNV)、 SG平滑、中心化、 Pareto尺度化、最大最小归一化、标准化10种预处理方法按照背景校正、散射校正、平滑和尺度化的顺序进行排列组合,得到120种预处理及其组合方法。最后对不同数据及相同数据的不同组分分别进行120种预处理,分析光谱信号特点及预处理后PLS建模的预测均方根误差值(RMSEP)。结果表明,相比观察光谱信号特点,根据光谱与预测组分的建模效果可以更为准确地选择最佳预处理方法。对于多数数据,采用合适的预处理方法可以提高建模效果;对于不同的数据集,因为其数据集信息和复杂性不同,所以其最佳预处理方法也不同;对于相同数据集,即使光谱相同,但不同组分的预处理方法也不相同。因此,不存在普适性的最佳预处理方法,最佳预处理方法除了与光谱有关,还与预测组分有关。通过对已有预处理方法按照预处理目的进行分类再排列组合是选择最佳预处理方法的一种有效途径。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年09期)
田安红,熊黑钢,赵俊叁,付承彪[2](2019)在《分数阶微分对盐渍土野外光谱预处理精度提升的机理分析》一文中研究指出目前分数阶微分在野外实测光谱中的应用和光谱反演盐渍土盐分的最优波段机理解释尚未见到。针对传统整数阶微分造成位于分数阶次的光谱信息丢失和模型精度降低的问题。以新疆阜康市盐渍土盐分和野外光谱为数据源,对原始光谱及常见4种变换进行0~2阶(阶数间隔取0.1)的共21阶分数阶微分处理,以探讨盐渍土光谱预处理精度提升的机理。结果表明:(1)分数阶微分因阶数连续能精确显示出求导中的光谱变换细节,提升光谱谱峰间的分辨率;且因阶数增加逐渐改变谱峰的峰形轮廓和去峰形化操作,导致盐渍土分数阶微分曲线逐渐向曲线斜率的变化率靠近,即详细刻画出了0阶到一阶微分和斜率与曲率间的细微差异。(2)五种光谱变换的分数阶微分值与含盐量的相关系数,通过0.01显着性水平检验,且大于整数阶(1阶、 2阶)的相关系数最大绝对值的,主要集中在1.3, 1.4, 1.5阶。其中, 1.4阶1/lgR和1.3阶1/R的相关系数提升百分比最大,分别为12.78%和13.03%。(3)不论何种光谱变换,各分数阶微分值与含盐量最大相关系数对应的波段均出现在598 nm(1/R)和618 nm■和lgR),且均在1.3或1.4阶。(4)研究区Na~+占阳离子总量的65.74%,与总盐的相关性达0.738,钠原子的主要谱线是589.3 nm是造成各种光谱变换与土壤含盐量相关性最佳的波段位于598和618 nm最主要的原因。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年08期)
白静[3](2019)在《拉曼光谱预处理关键技术研究》一文中研究指出在物质检测方面,拉曼光谱以其简便、快捷、可反复测量和无损等优点被广泛应用于各个领域,而且随着激光技术与纳米技术的进一步发展,拉曼光谱分析技术亦越来越成熟。但是在实际拉曼光谱的获取中,从光谱仪的发射到接收端的各个过程都可能对获得的信号进行噪声干扰,而且荧光的存在会使得测量的光谱有很大的背景,影响了拉曼光谱的进一步分析,因此对采集到的光谱数据预处理具有重要的意义。本文首先介绍了拉曼光谱的背景、意义和研究现状,讲述了拉曼效应的原理、拉曼光谱仪的结构以及拉曼分析技术的应用现状,并根据光谱仪的结构分析了其设计的重难点。然后对拉曼光谱数据获取的各个过程内可能的噪声来源做了深入探究,重点介绍了接收端的噪声类型,并根据噪声的来源分别用窗口中值滤波法、SG滤波法和小波阈值滤波法叁种算法在各种参数下对拉曼光谱去噪,选取了最佳效果比较后,证实了小波阈值法滤波的优越性。之后在多项式拟合进行基线校正的前提下提出了一种改进的方法--分段多项式拟合,即将获得的光谱点分段后再分别选择适当的阶数做拟合,过程中采用迭代优化方法消除分段点之间的不连续性。在算法的验证中,通过对模拟光谱的构建详细介绍了算法实施的全过程,然后在真实光谱中与传统多项式拟合和分段线性拟合比较,证明了所提基线校正算法的有效性。最后,对多种样品的拉曼光谱进行了测量,并进行了包括噪声抑制、基线校正、归一化、谱峰识别的预处理过程,进一步分析了所改进方法的有效性和局限性。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-04-01)
第五鹏瑶[4](2019)在《光谱预处理方法及其集成研究》一文中研究指出复杂样品光谱信号因受到杂散光、噪声、基线漂移和其他因素的干扰,会对最终的定性和定量分析结果产生不可忽视的影响。因此,在建模之前,消除这些干扰因素对光谱信号的影响变得极为关键。目前,主要存在两种光谱预处理选择方法,一种是根据光谱信号特点直接选择,另一种是根据建模效果选择预处理方法。在科学性和合理性方面,哪种选择方法更为适用尚没有定论。此外,对于不同的光谱数据,最佳预处理方法往往存在较大不同;对于复杂样品,单一的预处理方法只能消除一种因素对原始光谱的影响,为了避免方法选择的问题,引入集成的概念。因此,本论文通过大量数据系统考察了不同的预处理方法,并在此基础上提出了一种选择性集成预处理方法,具体研究内容如下:1、探讨了光谱预处理的必要性及科学的预处理选择方法。对10种常用的预处理方法按照基线校正、散射校正、平滑和缩放的顺序进行排列组合得到120种预处理方法。然后,对不同数据及相同数据的不同组分分别进行120种预处理。结果表明,预处理方法的选择除了与光谱有关,还与预测组分有关。因此,得到普适性的预处理方法往往比较困难,最佳预处理方法的选择需要根据光谱与预测组分的建模效果来判断。2、将集成技术与预处理方法相结合提出一种选择性集成预处理方法。集成概念的引入可以很好地避免方法选择的问题,获得比单一模型更为准确稳健的结果。首先,把10种预处理方法按照上述的既定顺序全排列组合得到120种预处理及其组合方法,然后分别对每种预处理方法建立PLS模型。选择优于传统PLS的预测的模型,将它们的预测值简单平均得到最终预测结果。用玉米,血液和食用调和油样品的近红外光谱来评估该方法的性能。结果表明,选择性集成预处理能获得与最佳预处理方法相当或更好的预测效果,同时,它更简单、有效,还避免了最优预处理方法的选择问题。(本文来源于《天津工业大学》期刊2019-03-01)
任东,沈俊,任顺,王纪华,陆安祥[5](2018)在《一种面向土壤重金属含量检测的X射线荧光光谱预处理方法研究》一文中研究指出土壤重金属的污染影响着农作物的产量和质量。传统的土壤重金属检测方法步骤繁琐、检测费用高且速度慢。利用X射线荧光光谱(XRF)分析技术检测土壤中重金属含量,具有处理简单、现场、快速、无损等优点。由于土壤背景复杂,包含大量噪声和无关信息,建立XRF校正模型前,对光谱的预处理能有效的去除不相干信息,保留有用信息,对XRF预测模型的精度有重要影响。主要研究光谱预处理方法对重金属含量预测模型精度的影响。首先,采用向前间隔偏最小二乘(Fi PLS)作为校正模型,对比了无预处理、去趋势处理(DT)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、小波去噪(WT)、SNV+DT、卷积平滑(SG)+一阶导数、卷积平滑(SG)+二阶导数等7种不同预处理条件下的土壤重金属模型的检测精度。初步结果表明,多元散射校正预处理方法效果较好,与原始光谱相比,相关系数r从原始的0. 988提高到0. 990,预测均方根误差RMSEP、相对误差平均从原来的20. 809和0. 166分别降低到19. 051和0. 121。其次,在多元散射校正预处理方法的基础上,针对多元散射校正方法以线性表达式描述非线性关系的局限性,提出了局部加权线性回归多元散射校正(LWLRMSC)和偏最小二乘多元散射校正(PLSMSC),并比较了它们的建模效果。LWLRMSC是基于加权思想,在预测一个点的值时,选择适当的核函数和权重分配策略进行预测点的线性回归,来解决简单线性回归的欠拟合状况; PLSMSC是基于PLS建模思想,考虑了自变量和因变量的最大相关性,来减少拟合误差及失真问题。结果表明,PLSMSC具有最佳的预处理效果,五种重金属Cu,Zn,As,Pb,Cr预测值和实际值的R分别为0. 989,0. 973,0. 991,0. 989和0. 986,RMSEP分别为8. 805,58. 360,7. 671,12. 549和20. 851,相比于传统的MSC方法不仅在精度方面有大幅度的提升,且具有更好的泛化性能,能消除光谱噪声,提升有效信息贡献度,为土壤重金属含量预测模型选取合适的预处理方法提供了理论支撑。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2018年12期)
朱红求,陈俊名,阳春华,李勇刚,龚娟[6](2019)在《锌溶液中痕量Cu~(2+)、Co~(2+)的检测光谱预处理方法》一文中研究指出针对同时检测锌溶液中痕量Cu~(2+)、Co~(2+)浓度存在的灵敏度低、有效波段窄、光谱信号覆盖严重的问题,提出了一种多目标优化分数阶微分预处理方法。首先根据光谱特点确定影响Cu~(2+)、Co~(2+)同时检测的覆盖度和失真度,并拟合微分阶次与指标的函数关系、约束条件,然后基于多目标粒子群优化算法求解,最后对多目标优化微分阶数方法进行验证。结果表明:所提方法可以重构完全被覆盖的低灵敏度、窄有效波段的离子波峰,解决光谱信号被完全覆盖的问题,并在最大程度降低求导滤波的失真度,降低Cu~(2+)、Co~(2+)的光谱覆盖率。(本文来源于《光学学报》期刊2019年01期)
胡艳培[7](2018)在《骏枣叶片光谱预处理方法与水分检测模型研究》一文中研究指出利用近红外光谱技术检测叶片水分含量已经成为近年来的研究热点,叶片水分含量是反映果树生长状况的重要指标,果树叶片长势、品质、颜色及其形态结构会随着水分含量的多少发生一系列的变化,因此,可以利用近红外光谱分析技术的快捷、准确、无损等优点,采集骏枣叶片的光谱数据对叶片的水分含量进行实时检测和诊断。本研究以新疆第一师拉尔市10团6连骏枣树叶片为试验对象,使用便携式近红外光谱仪(SupNIR-1520,1000-1800nm)采集121片骏枣叶片光谱,对原始光谱图像采用MC(光谱均值中心化)、autoscaling(标准化)、normalization(归一化)、MSC(多元散射校正)、SNV(标准正态变量变换)、WT(小波变换)六种预处理方法在Window7环境下,通过Matlab R2014a软件进行光谱图像处理,通过偏最小二乘法建立骏枣叶片水分含量的检测模型,并针对模型的评价参数进行比较,为实现骏枣叶片水分含量的快速、无损检测提供依据。主要研究结果如下:(1)以R、RMSEPCV、Precision、RMSEP作为评价模型好坏的依据,考察了不同预处理方法对模型的影响。通过比较得出,经过预处理后的建模效果优于未预处理的光谱模型,MSC和SNV两种预处理建立的数学模型较好。(2)在波长选择上,骏枣叶片水分采用SPA方法进行特征波长的筛选,MSC由SPA算法选出5个最优波长,分别为1719nm、1773nm、1011nm、1427nm、1582nm,考虑到1011nm在边缘需要剔除;SNV由SPA算法选出5个最优波长,分别为1719nm、1429nm、1799nm、1126nm、1660nm,其中1799nm在边缘要剔除。(3)在划分校正集样本之前对异常样本进行剔除,根据主成分累计贡献率,骏枣叶片样本选择4个主成分,对骏枣叶片采用马氏距离剔除了4个样品,剔除样本编号是40、49、68、78,剔除异常样本后用SPXY方法对骏枣叶片进行划分校正集。(4)将SPA提取的光谱特征波段采用偏最小二乘法进行建模,MSC处理后的R(预测的相关系数)从0.6204增加到0.7504,RMSEP(预测均方根误差)从0.0407减少到0.0343,Precision(精度)从0.9438提高到0.9510;SNV处理后的R(预测的相关系数)从0.6204增加到0.7089,RMSEP(预测均方根误差)从0.0407减少到0.0327,Precision(精度)从0.9438提高到0.9577。(本文来源于《塔里木大学》期刊2018-06-01)
齐亮,赵茂程,赵婕,唐于维一[8](2018)在《光谱预处理对太赫兹光谱预测猪肉K值的影响》一文中研究指出采用太赫兹(terahertz,THz)光谱分析技术无损检测猪肉的新鲜度K值,但水会强烈吸收THz波,从而严重影响THz波对肉的检测。考察预处理方法对削弱水的干扰、提升THz光谱检测猪肉K值的模型性能的影响。分别采用多元散射校正、标准正态变量变换、一阶微分、二阶微分4种预处理方法对衰减全反射光谱进行预处理,基于反向传播人工神经网络回归算法建立猪肉K值的THz光谱预测模型,比较研究4种预处理方法后的模型预测精度。研究表明:一阶微分预处理方法效果最好,能够消除光谱基线漂移,提高光谱质量。与原始光谱相比,模型的预测集相关系数(R_p)从0.34提高到0.75,预测集均方根误差从20.24%降低到14.36%。因此,选择合适的光谱预处理技术对提高模型预测精度非常重要,采用一阶微分预处理后的THz光谱数据建立反向传播人工神经网络模型能够无损检测猪肉的新鲜度K值。(本文来源于《食品科学》期刊2018年12期)
孙晓荣,周子健,刘翠玲,付新鑫,窦颖[9](2018)在《光谱预处理结合模拟退火算法的小麦粉面筋含量检测》一文中研究指出为得到可靠的小麦粉中面筋含量定量分析模型,基于光谱预处理及模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SAA)对近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)进行优化处理。偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归用于建立预测模型,以决定系数R2、校正均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)、预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为指标,对比在不同光谱预处理条件下建立的回归模型与光谱预处理结合模拟退火算法优化处理条件下的回归模型。结果表明光谱预处理结合SAA-PLS模型能够有效提高模型的稳定性和预测能力,将R2从0.763 7提高到0.949 1、RMSEC从1.371 2降低到0.589 8、RMSEP从1.450 2降低到0.534 1。结果说明,光谱预处理结合模拟退火算法对光谱进行优化处理是可行的,模型预测能力和稳定性均优于未处理模型和仅进行光谱预处理的模型。(本文来源于《食品科学》期刊2018年02期)
刘亚,郭俊先,木合塔尔·米吉提,岳建魁,王艳[10](2016)在《光谱预处理对苹果可溶性固形物含量VIS/NIR预测模型的影响》一文中研究指出可溶性固形物含量是苹果内部品质的重要指标,以"红富士"苹果为试材,测定了从果实膨大定型期到采收期整个成熟阶段,不同生长天数苹果的可见近红外反射光谱;对光谱进行了预处理,包括导数处理、标准正态变换、多元散射校正等方法;利用偏最小二乘法(PLS)建立了苹果可溶性固形物含量的预测模型。结果表明:使用一阶导数和二阶导数处理后的光谱进行预测的准确度高于原始光谱,相关系数分别为0.915 9、0.934 4。(本文来源于《北方园艺》期刊2016年20期)
光谱预处理论文开题报告
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
目前分数阶微分在野外实测光谱中的应用和光谱反演盐渍土盐分的最优波段机理解释尚未见到。针对传统整数阶微分造成位于分数阶次的光谱信息丢失和模型精度降低的问题。以新疆阜康市盐渍土盐分和野外光谱为数据源,对原始光谱及常见4种变换进行0~2阶(阶数间隔取0.1)的共21阶分数阶微分处理,以探讨盐渍土光谱预处理精度提升的机理。结果表明:(1)分数阶微分因阶数连续能精确显示出求导中的光谱变换细节,提升光谱谱峰间的分辨率;且因阶数增加逐渐改变谱峰的峰形轮廓和去峰形化操作,导致盐渍土分数阶微分曲线逐渐向曲线斜率的变化率靠近,即详细刻画出了0阶到一阶微分和斜率与曲率间的细微差异。(2)五种光谱变换的分数阶微分值与含盐量的相关系数,通过0.01显着性水平检验,且大于整数阶(1阶、 2阶)的相关系数最大绝对值的,主要集中在1.3, 1.4, 1.5阶。其中, 1.4阶1/lgR和1.3阶1/R的相关系数提升百分比最大,分别为12.78%和13.03%。(3)不论何种光谱变换,各分数阶微分值与含盐量最大相关系数对应的波段均出现在598 nm(1/R)和618 nm■和lgR),且均在1.3或1.4阶。(4)研究区Na~+占阳离子总量的65.74%,与总盐的相关性达0.738,钠原子的主要谱线是589.3 nm是造成各种光谱变换与土壤含盐量相关性最佳的波段位于598和618 nm最主要的原因。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
光谱预处理论文参考文献
[1].第五鹏瑶,卞希慧,王姿方,刘巍.光谱预处理方法选择研究[J].光谱学与光谱分析.2019
[2].田安红,熊黑钢,赵俊叁,付承彪.分数阶微分对盐渍土野外光谱预处理精度提升的机理分析[J].光谱学与光谱分析.2019
[3].白静.拉曼光谱预处理关键技术研究[D].合肥工业大学.2019
[4].第五鹏瑶.光谱预处理方法及其集成研究[D].天津工业大学.2019
[5].任东,沈俊,任顺,王纪华,陆安祥.一种面向土壤重金属含量检测的X射线荧光光谱预处理方法研究[J].光谱学与光谱分析.2018
[6].朱红求,陈俊名,阳春华,李勇刚,龚娟.锌溶液中痕量Cu~(2+)、Co~(2+)的检测光谱预处理方法[J].光学学报.2019
[7].胡艳培.骏枣叶片光谱预处理方法与水分检测模型研究[D].塔里木大学.2018
[8].齐亮,赵茂程,赵婕,唐于维一.光谱预处理对太赫兹光谱预测猪肉K值的影响[J].食品科学.2018
[9].孙晓荣,周子健,刘翠玲,付新鑫,窦颖.光谱预处理结合模拟退火算法的小麦粉面筋含量检测[J].食品科学.2018
[10].刘亚,郭俊先,木合塔尔·米吉提,岳建魁,王艳.光谱预处理对苹果可溶性固形物含量VIS/NIR预测模型的影响[J].北方园艺.2016
论文知识图
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