直接正交校正用于牛奶成分近红外光谱分析

介绍采用近红外光谱分析方法快速检测牛奶主要成分含量的测量原理,探讨研究直接正交(DO)校正的基本方法.利用牛奶成分近红外光谱测量系统分别采集牛奶样品和葡萄糖白蛋白两成分溶液样品的近红外光谱,采用DO法进行光谱数据预处理,并采用偏最小二乘(PLS)法分别建立其相应的数学模型.实验及数据处理结果表明:经DO法预处理后,滤除了原始光谱中的部分噪声信息,但保留了原始光谱中的主要信息.PLS校正模型采纳的最佳因子数随着DO因子的依次滤除相应减少.牛奶中脂肪和蛋白质校正模型在原始光谱分别被滤除3和4个主成分时达到性能最佳,校正标准偏差SEC分别为0.3204和0.2727,预测标准偏差SEP为0.7316和0.4460,两成分溶液样品中白蛋白和葡萄糖校正模型在原始光谱被滤除1个因子时达到性能最佳.校正标准偏差SEC分别为0.2513和0.2780,预测标准偏差SEP为0.5169和0.7870,单位(g/dL),与DO法预处理之前的PLS模型相比,预测标准偏差相应降低,采纳的主成分数减少,模型得到简化.     

基于可见-近红外光谱技术与BP-ANN算法的污水类型鉴定

提出了一种基于可见-近红外光谱技术与BP人工神经网络(BP-ANN)算法快速进行污水类型鉴定的新方法.以FieldSpec(R)3地物光谱仪采集了4种污水样品的光谱数据,共168份,随机将其分成校正集(132份)和检验集(36份).分别采取全波段(400～2450 nm)与择取波段(400～1800 nm)两种方法建立模型进行分析.光谱经S.Golay平滑和标准归一化(SNV)处理后,以主成分分析法(PCA)降维.将降维所得的前9个主成分数据作为BP-ANN的输入变量,污水类型作为输出变量,建立3层BP-ANN鉴别模型.利用36个未知样对模型进行检验.结果表明:两类模型预测准确率均高达100%,且择取波段模型比全波段模型具有更高的预测精度.说明利用可见-近红外技术结合BP-ANN算法进行污水类型的快速、无污染鉴定是可行的,且波段筛选是优化模型的有效方法之一.     

用近红外光谱技术快速测定聚氯乙稀K值的新方法——正交信号校正法

本文基于正交投影的正交校正算法(OSC),建立了聚氯乙稀近红外光谱与其K值之间关系的数学模型,提出了用近红外漫反射光谱技术快速检测聚氯乙稀K值的新方法。研究结果表明,原始光谱经正交信号校正处理后,聚氯乙稀K值化学测定值与近红外预测值的相关系数和标准差为R=0.9825、RMSEP=0.5933,预测结果的相对误差在0.5%以内,且正交信号校正算法能取得比单纯使用偏最小二乘回归更好的预测效果,模型更为简单。为用近红外光谱快速测定聚氯乙稀的K值提供了一条新途径。     

基于近红外光谱对老陈醋的pH值和可溶性固形物定量与定性的检测研究

采用近红外光谱结合判别分析(DA)和主成分分析(PCA)在不同光谱预处理方法下分别对山西老陈醋醋龄进行定性判别分析,和对陈醋中可溶性固形物(SSC)及pH值进行定量分析。结果表明:原始光谱、5点平滑以及SNV校正建立的DA模型性能良好,校正集判别正确率为100%,预测集判别正确率为88.89%;原始光谱建立的可溶性固形物的定量模型最优,校正集和预测集的相关系数r分别为0.99988和0.99960,RMSEC、RMSEP和RMSECV分别为0.0421,0.0911和0.0777;5点平滑建立的pH值的定量模型最优,校正集和预测集的相关系数r分别为0.99733和0.97411,RMSEC、RMSEP和RMSECV分别为0.0151,0.0386和0.0468,表明采用近红外光谱对老陈醋的pH值和可溶性固形物进行定量分析以及对老陈醋的醋龄进行定性判别是可行的。     

基于PCR和PLS的蔗糖浓度透反射测量方法研究

利用近红外透反射光谱技术,研究短波近红外光谱(780~1100nm)无损检测蔗糖溶液的可行性,并通过主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)方法建立了蔗糖溶液的近红外定量分析模型。采用Savitzky-Golay卷积平滑(5点)和多元散射校正(MSC)进行预处理,并且对预处理后的数据进行建模分析。PCR定量分析的结果:主成分数PC=7,交互验证相关系数RCV=0.957335,交互验证的校正标准偏差RMSECV=0.015859;PLS定量分析结果:主成分数PC=4,交互验证相关系数RCV=0.975789,交互验证的校正标准偏差RMSECV=0.012251。分别用PCR和PLS的校正模型对预测集样本进行预测,两种模型的预测标准偏差RMSEP分别为0.0127,0.0118。二者均对高浓度蔗糖溶液的预测结果比较理想,而且在PLS模型下,77%以上的样本相对误差在10%以下,较PCR模型的高。综合结果,PLS所建立的模型简单,而且精度很高,所以,基于短波近红外光谱的蔗糖浓度的快速无损检测是可行的。     

高光谱成像技术对牛肉水分含量及分布的快速检测

利用可见/近红外高光谱成像技术对牛肉水分含量 及分布进行快速检测。采用可见/ 近红外高光谱成像系统(400000 nm)采集150个黄牛肉样本的高光谱图像,利用ENVI软件 提取样本感兴趣区域(ROI)并计算平均光谱值;对原始光谱数据进行预处理并利用连续投 影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和无信息变量消除算法(UVE)进行特征 波长提取,建立基于不同特征波长的偏最小二乘回归(PLSR)模型,进而优选牛肉水分含量 预测的最优模型。通过蒙特卡罗交叉验证法剔除26个异常样本值;经卷积平滑(Smoothing - SG)法预处理后的原始光谱数据所建PLSR模型效果较好,其校正集决定系数(R²c)与预测集 决定系数(R²p)分别为0.817、0.850;利用CAR S、SPA、UVE法分别优选出12、27、27个特征 波长;对比基于全波段光谱与特征波段光谱所建PLSR牛肉水分预测模型的优劣,结果显示基 于CARS-PLSR法建立的牛肉水分预测模型效果最好,其R²_c 、R²p值分别为0.814、 0.750,校 正集均方根误差(RMSEC)与预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.477、0.555;最后,利用CARS -PLSR模型计算牛肉样本每个像素点的水分含量并利用伪彩色图对牛肉样本水分分布进行可 视化分析,进而实现牛肉水分含量的快速检测及分布的可视化表达。该研究结果可为黄牛肉 水分含量的快速检测提供理论支撑。     

利用可见/近红外光谱测定小麦叶面积指数的改进研究

改进了小麦叶面积指数的可见/近红外光谱测定模型。以不同方法实现了小麦冠层反射光谱的预处理,并采用偏最小二乘回归算法（PLS）建立小麦叶面积指数估测模型对其进行比较分析,发现小波除噪结合一阶导数能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息,此时PLS模型校正集与预测集R2分别为0.849与0.835。为进一步优化模型,对经一阶导数结合小波除噪后的光谱采用主成分分析法（PCA）降维,以前4个主成分（含原始光谱84.867%特征信息）为输入变量,采用小二乘支撑向量机回归算法（LS-SVR）建立了小麦叶面积指数估测模型,其校正集与预测集R2分别达0.905与0.883,具有比PLS算法更高的精度。结果表明:以小波除噪结合一阶导数去除小麦冠层反射光谱中的土壤背景信息以提高模型精度是可行的,且LS-SVR是建模的优选方法。     

堆栈降噪自编码结合随机森林的黄龙病检测

近红外光谱分析技术作为一种无损、快捷的分析方法在各个领域应用相当广泛。针对柑橘黄龙病检测成本高、可靠性差和精度低等问题,提出了一种堆栈降噪自编码融合随机森林(Stacked Denoising Auto-encoders Combined Random Forest,SDAE-RF)的柑橘黄龙病近红外光谱检测方法,该方法首先采用多阶段预处理法对样本光谱数据进行预处理,然后采用SDAE对经过预处理后的光谱数据进行降维,实现柑橘样本深层特征的提取,最后利用RF的投票集成策略实现分类鉴别。为了验证SDAE-RF模型的性能,采用某公司提供的柑橘叶片近红外光谱数据为实例,以不同比例的训练集进行实验,并与ELM、SWELM、SVM、BP、SDAE和RF模型的鉴别能力进行对比。实验结果表明,SDAE-RF模型较其他算法在分类精度、算法稳定性以及训练时间方面均表现出较好的效果。     

用近红外光谱预测土壤碳含量的研究

以田间行走式设备获取的近红外光谱数据为基础,利用最小二乘回归法(PLSR)建立了应用近红外光谱数据预测土壤碳含量的校正模型,与利用原始光谱数据建立的模型相比,应用经比值或归一化差值处理的光谱数据建立的校正模型可以提高预测精度.精度提高的原因可能是光谱数据经过波段算术组合处理后,能降低模型建立过程中产生过配的风险,使模型能包括更多的成分和信息.研究结果表明,利用偏最小二乘回归法,可以有效地建立田间近红外光谱与土壤碳含量之间的校正模型;同时,应用比值或归一化差值这些波段算术组合方法来处理近红外光谱数据,可以进一步提高模型的预测精度.因此,应用行走式设备获取的近红外光谱数据来快速测定田间土壤中碳的含量是可行的.     

用光谱主成分分析选择烟草近红外模型校正集样品

为研究光谱主成分分析方法在选择烟草近红外模型校正集样品过程中的可行性,本文采用常规的人为挑选和光谱主成分分析两种方法选择校正集样品,并利用偏最小二乘法建立烟叶总糖、总氮和烟碱含量的预测模型,同时比较了这两种校正集样品选择方法所建立模型的各项评价指标和预测结果的差异性。结果表明,上述两种方法建立的总糖、总氮和烟碱含量预测模型的各项评价指标非常接近,对20个烟叶样品的预测结果也无明显差异。因此,应用光谱主成分分析是烟草近红外模型构建过程中的一种非常有效,且节约常规化学分析成本的校正集样品选择方法。     

零差激光测振系统中含噪多普勒信号处理方法

针对零差激光测振系统中多普勒信号的噪声导致信号正交校正困难、增大测量误差的问题,提出了含噪多普勒信号处理方法。首先利用平滑滤波对两路含噪多普勒信号进行降噪处理,再通过最小二乘法对非正交多普勒信号进行校正,然后采用单位圆校正算法二次校正成正交信号,最后利用微分相除积分操作解调出振动信号。实验结果表明,本文方法能有效解调振...     

基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪方法

运用探地雷达对复杂地下介质层进行探测时,雷达回波信号易受噪声影响。为了提高探地雷达的探测分辨率和数据解译效果,该文提出基于自动反相校正和峰度值比较的探地雷达回波信号去噪算法。首先,含噪的回波信号与随机噪声拟合得到两路信号,经过独立分量分析算法后得到高峰度值信号和低峰度值噪声,对高峰度值信号进行相位判断并进行自动反相校正,再进行完全总体经验模态算法分解得到多个分解分量。将独立分量分析得出的噪声的峰度值作为阈值,峰度值高于该阈值的分解分量视为信号分量,累加得到重构后的信号,完成去噪处理。所提的去噪算法解决了独立成分分析算法中的信号相位不定性问题,且在进行完全总体经验模态分解算法后无需依靠传统的人工方式进行噪声剔除的步骤。仿真和实测数据的处理结果验证了所提算法的有效性。      

Coherent frequency-selective polarimeter for polarization-mode dispersion monitoring

Frequency-selective polarimeters measure the state of polarization of the individual spectral components of a modulated optical signal. They can be used either as stand-alone measuring devices or as parts of adaptive polarization-mode dispersion (PMD) compensators. This paper presents a novel frequency-selective polarimeter based on coherent detection, which has superior accuracy compared to previously proposed direct detection-based counterparts. This is due to the high-frequency resolution and power sensitivity of coherent detection, features that minimize the systematic and random error, respectively, in the measurement of the state of polarization of the individual spectral components of the received optical signal. The accuracy of the measurement is independent of the received signal bit rate and modulation format. The proposed frequency-selective polarimeter is studied both theoretically and experimentally. The primary theoretical contribution of this paper is a unified formalism, which allows the modeling of both direct and coherent detection-based frequency-selective polarimeters. Analytical expressions for the output signal of both types of frequency-selective polarimeters are derived. Based on these expressions, a common algorithm is proposed for the evaluation of the Stokes parameters. In addition, an example error signal is used as a metric in order to test the agreement of the theoretical model with the experimental measurements. The successful operation of the coherent frequency-selective polarimeter is demonstrated experimentally for a 10-Gb/s intensity-modulated nonreturn-to-zero (NRZ) optical signal in the presence of first-order polarization-mode dispersion. There is an excellent agreement between theory and experiment.     

色噪声环境下单基地MIMO雷达分布式目标角度估计

针对传统的二阶统计量角度估计算法在高斯色噪声环境下估计性能急剧下降甚至失效的问题,该文提出一种基于四阶累积量的单基地MIMO雷达相干分布式目标角度估计算法。首先建立单基地MIMO雷达的相干分布式目标信号模型,求取信号的四阶累积量矩阵;利用特征值分解分离出相互正交的信号子空间与噪声子空间,根据多重信号分类(MUSIC)算法原理,获得阵列的空间谱函数,通过谱峰搜索得到分布式目标的中心波达方向。该算法充分利用了四阶累积量对高斯过程的不敏感性,能够很好地抑制高斯色噪声对角度估计的影响。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

光谱编码计算关联成像技术研究

现有的多光谱成像技术通常采用光学分光的方式，使用多个探测器对成像场景的光谱图像进行采集，导致现有成像系统复杂，数据量大、效率低。针对现有技术的不足，提出基于正交调制模式的光谱编码计算关联成像技术。通过正交光谱编码矩阵融合Hadamard基图案构造投影散斑对宽带光源进行调制，单像素探测器收集成像物体与调制光源相互作用后的反射信号；应用演化压缩技术复原成像物体的混叠光谱图像；利用编码矩阵的正交性质解码出欠采样的光谱分量图像，对分离出的图像应用组稀疏压缩感知算法重构全采样的光谱分量图像，最后融合出成像物体的多光谱图像。通过数值模拟与实验两方面验证了所提方法的高效性。所提的技术简化了多光谱关联成像系统，降低了数据量。光谱编码方法可以扩展到更多的光谱通道，也可以应用在偏振关联成像、信息加密等领域。     

鲁棒的四元数空间平滑算法

本文针对相干信号波达方向(DOA)估计问题,利用简化电磁矢量传感器阵列提出了一种基于四元数模型的空间平滑(Q-SS)算法。首先,根据四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元内部信号分量之间的垂直关系这一特点,将每个阵元的两分量接收数据合成为一个四元数,建立了简化电磁矢量传感器阵列的四元数接收模型,该模型比传统的长矢量模型更适合于矢量传感器阵列的信号处理。在此基础上,利用本文提出的Q-SS算法对相干信号进行预处理,实现了解相干,并对解相干性能进行了分析,然后通过四元数域的ESPRIT算法估计出相干信号的DOA。理论分析表明Q-SS算法比传统的长矢量空间平滑(V-SS)方法有更高的DOA估计精度,具有对矢量传感器内部电场噪声分量解相关的能力,这是V-SS算法所不具备的优势。最后,通过计算机仿真实验比较和分析了所提算法的有效性。      

Harr小波数列在网络纠错码上的应用研究

正交小波函数在信号处理领域有着广泛的应用前景,但目前只能应用在连续信号上。研究了无线两信源中继通信模型上的中继节点展开新型网络纠错码的设计,并首次把这两个数列所特有的塔式重构和分解算法引入到相关的纠错码本设计和译码过程中。由于充分利用了信道的广播特性和该模型的拓扑结构,提出的两个Harr小波数列纠错码本设计方案的性能都远优于传统的纠错码设计方法。理论分析表明,在先验信息的帮助下,两个接收节点可以对码本进行分类,从而在局部上最大化码字之间的最小距离,从而获得最佳的检错纠错性能。在同等性能前提下,比起传统纠错码设计方法,两套新方案可以使中继节点的数据传输量分别下降40%和43%。     

多方位角多基线星载SAR三维成像方法研究

传统星载合成孔径雷达(Sythetic Aperture Radar, SAR)采用多基线的方式可获取目标区域的3维图像,解决了SAR 2维图像中的叠掩问题,但仍存在因遮挡导致的信息获取不足的问题。为此,该文首次提出了多方位角多基线星载SAR 3维成像方法,其不仅解决了叠掩问题,还通过融合不同方位角下获取的3维点云减少了遮挡区域,提升了星载SAR信息获取能力。文中首先建立多方位角多基线星载SAR空间观测模型,并通过推导论证斜视多基线观测和正侧视多基线观测具有相同的数学信号模型,为直接将正侧视时的3维成像方法应用于斜视时的3维处理提供理论支撑;在此基础上,给出多方位角多基线星载SAR 3维成像方法及处理流程,其包括SAR斜视3维处理和多方位角3维点云融合两个步骤;最后,通过方位角45°下的点阵目标实验验证SAR斜视3维处理方法的有效性,并利用方位角45°和–45°下的直升机目标仿真验证多方位角3维点云融合方法的有效性。      

用于压缩采样信号重建的回溯正则化自适应匹配追踪算法

正则化正交匹配追踪算法是一种广泛被使用的压缩感知重构算法,但其需要已知信号的稀疏度。针对这一缺点,本文提出一种回溯正则化自适应匹配追踪算法。该算法基于正则化正交匹配追踪算法进行改进,首先采用设置模糊阈值的方式初始化选取一些原子,然后对其进行正则化,最后采用回溯的方式删掉个别错误的原子。在每次迭代中,不断更新支撑集的同时扩大支撑集,以逐步逼近信号的稀疏度。实验结果表明,在相同的测试条件下,改进后的算法与其他贪婪算法相比,无论是对一维稀疏信号还是二维图像,均取得了更好的重建效果,且运行时间也比较适中。      

基于FPGA红外成像光谱数据处理系统研究

目标实时探测是红外成像光谱系统的重要研究方向之一。为了同时保障系统数据处理速度与光谱复现精度, 研究了一种高速光谱反演系统。该系统由现场可编程门阵列(FPGA)芯片实现, 对干涉条纹图像进行非均匀性校正、加窗切趾, 从而抑制干涉条纹数据中的直流噪声及杂散噪声; 再经快速傅里叶变换、相位校正、光谱标定最终获得光谱分布。结果表明, 本算法对杂散噪声具有很好的抑制效果, 非均匀性系数由11.23%降低至1.05%;对光谱的反演实验中本系统获得的光谱分布形态与MATLAB结果基本一致, 且在光谱细节部分的准确度更好一些; 系统采用流水线工作方式缩短了数据处理周期, 并且基于FPGA芯片的开发模块具有更强的兼容性。该系统具有处理速度快、体积小、稳定性高、兼容性强等优点, 在红外目标实时探测领域具有很好的应用前景。