青藏高原秦艽药材色谱指纹图谱的建立及计算机解析

中药指纹图谱是中药现代化关键问题之一。它是一种中药质量控制模式和技术。利用高效液相色谱法建立了青藏高原秦艽的色谱指纹图谱。色谱条件:Kromasil C18柱(250 mm 4．6 mm 5μm),甲醇:0．04％磷酸水梯度洗脱,流速为1 mL／min, 检测波长220 nm。通过比较发现秦艽样品的13个主要共有峰,并用这些共有峰建立了共有模式,它可作为鉴别秦艽药材的主要依据。对12批秦艽药材进行了相似度计算以及聚类分析和灰色关联度分析,结果表明,所建立的秦艽指纹图谱可用于秦艽药材的真伪鉴别和质量评价。     

化学计量学在秦艽指纹图谱特征共有峰选择中的应用

确定中药秦艽HPLC指纹图谱的特征指纹峰。借助于化学计量学方法,通过线性试验和精密性试验来筛选数据,分别以相关系数r>0.995和相对标准偏差RSD<5%为符合标准,从而去除在定量准确性上存在问题的峰。从18个共有峰中筛选出9个可以用来定量的峰。化学计量学方法用于选择指纹图谱特征共有峰,可减小测定引入的误差,提高色谱峰定量的准确度。     

指纹图谱应用于田基黄的鉴定研究

利用高效液相色谱建立了田基黄的色谱指纹图谱。根据色谱指纹图谱各个谱峰的相对保留时间值a和相对面积Sr时色谱指纹图谱进行分析对比研究,建立一个快速、简易鉴别田基黄样品的色谱指纹图谱分析方法．该法为中药样品的鉴定提供较全面的信息。     

鱼腥草注射液指纹图谱数据库系统的实现与应用

建立中药色谱指纹图谱的目的在于全面反映中药所含内在化学和生物成分的种类与数量,考虑到如何全面完整地利用指纹图谱的信息来为中药质量控制提供依据,提出采用数据库来存储和管理指纹图谱数据,并利用化学计量学中的数据预处理手段和模式分析等方法对指纹数据进行分析处理。本文讨论了利用MATLAB开放式可扩充体系结构,开发出鱼腥草注射液指纹图谱数据库系统的构想和设计思想,实现数据的标准化和动态更新、标准指纹谱的动态生成、相似度检验、化学模式分析、特征物质峰的查找等功能。该数据库具有操作简便,界面友好、功能强大等特点。实践证明,通过该数据有系统的应用可以有效跟踪产品质量,可广泛应用于鱼腥草注射液的质量控制。     

基于信息理论的分光光度法用于药材秦艽的指纹识别

目的:将信息吸光度法用于构建秦艽指纹图谱。方法:以紫外-可见分光光度法在221nm～340nm波长范围内测定药材样品的吸光度,将每一个波长作为一个变量,后将数据转换,用信息理论作变量压缩,最后抽取11个最能反映药材特性的特征变量作为药材的特性,根据这些特征变量确定药材的信息吸光度指纹图谱。结果:从样品的相似性及聚类分析,结果与HPLC指纹图谱及形态学鉴定结果一致。结论:紫外可见分光光度法也可判断中药材的质量。     

用模糊聚类法研究中药成分特征谱

为了寻求和评价不同产地中药裂解气相色谱图之间的相似关系和差异程度,建立指纹图谱.选取了10个郁金样品的裂解气相色谱图,提取图谱中反映不同样本在化学成分和含量上有差异的信息特征(保留时间、相对浓度、峰面积等),采用模糊聚类6种不同分析法在16个峰参数上进行分类,得到简洁明了的模糊聚类图.实验结果反映了图谱之间的相似关系,并能快速准确地选出具有代表性的图谱.     

综合利用色谱多维信息建立中药指纹图谱

采用高效液相色谱二极管阵列和蒸发光散射串联检测法,测定12个肉苁蓉样品,提取2个特征波长(254 nm、326 nm)的色谱图,结合蒸发光散射检测色谱图,按可匹配峰取均值、不可匹配峰直接记录的原则,建立肉苁蓉的综合指纹图谱,并检验常见的模糊数学法对相似度计算的适用性.结果表明,使用VB语言自编的"指纹图谱分析系统"实现了多维检测色谱的综合指纹分析,其共有峰数是单维检测指纹图谱的双倍,有利于全面反映样本信息;夹角余弦法、相关系数法、算术平均法、几何平均法适用于指纹图谱相似度分析,其中前两种方法主要反映整体特征,更符合综合图谱分析,后两种方法能突出局部组分浓度的差异,应该结合使用.     

基于数据预处理的板蓝根注射液指纹图谱模式识别

中药色谱指纹图谱具有成分复杂、图谱基线和成分保留时间易受外界因素干扰等特点.本文对获得的色谱指纹图谱进行基线校正和色谱峰保留时间校正的数据预处理,不需色谱峰的积分,直接用各色谱信号的全谱数据评价相似度、主成分投影分析和谱系聚类分析,将各厂家的注射液样本正确分类并检出其中的异常样本,为处理和评价中药色谱指纹图谱数据,提供客观、便捷的方法.     

基于Bootstrap区间估计的中药指纹图谱相似度阈值确定方法研究

利用指纹图谱相似度评价中药质量时,色谱指纹图谱样本的数量有限。小样本条件下指纹图谱相似度值的分布难以满足正态分布或近似正态分布,不适合直接利用传统的区间估计方法来确定相似度的阈值。本文利用Bootstrap方法扩增样本,建立了小样本条件下的指纹图谱相似度阈值确定方法,并通过3个具体实例说明指纹图谱相似度阈值确定的具体过程。首先通过Bootstrap方法扩增样本,然后利用单侧区间估计方法确定相似度下限,得到相似度的阈值。以上3个实例说明了用该方法建立中药指纹图谱相似度阈值的合理性和可行性。此方法适用于由不同相似度计算方法所得相似度值。本文从理论、技术和应用的角度阐述了确定中药指纹图谱相似度阈值的方法,该方法将对指纹图谱技术的推广应用产生积极作用。     

中药指纹图谱一致性分析准则的建立、程序实现及其应用

目的建立评价中药指纹图谱一致性的准则并开发相应程序。方法采用相关系数及向量模差(或距离系数)考核中药指纹图谱的一致性,在Visual Basic平台上开发进行中药指纹图谱评价的通用程序。结果对若干中药材和提取物的不同类型指纹图谱的分析结果证实了所提出的准则的合理性与可行性。结论所研发的评价程序可实现对红外、紫外、近红外及色谱指纹图谱的定量评价分析,分析结果及程序可进一步用于中药样品、提取物的质量评价、控制和模式识别。     

序列化融合的指纹匹配方法

在指纹识别中,利用细节点或纹线等单一指纹特征的识别算法来得到一个很高的识别性能比较困难。将不同的指纹匹配算法进行融合来获得较高的准确率已经成为当前研究的热点。提出了一种新的序列化融合的指纹匹配方法。利用基于细节点的指纹匹配算法对待识别指纹进行预判,对于不能确定其为同源或异源的,将再利用基于纹线的指纹匹配算法进行匹配,对两次的匹配得分进行融合,基于融合结果判断其为同源或异源。在指纹库FVC2002 DB2上的实验结果表明,采用基于细节点的指纹匹配算法、基于纹线的指纹匹配算法、对上述两种算法的Sum融合方法、提出的方法得到的等错误率（EERs）分别为3.0%、4.9%、2.0%、1.9%,且相对于Sum融合方法,提出的方法在时间消耗上降低了64.64%。     

面向数据去重的基于二次哈希的收敛加密策略

在云存储和备份系统等领域,数据去重被广泛地用来消除冗余数据及节约传输带宽,数据去重的安全问题受到越来越多的关注。现有收敛加密(CE)存在两大挑战:(1)由于密钥确定化导致的线下暴力破解问题;(2)对重复数据的无用加密操作使得计算开销随着数据负载去重率的提高而增加。针对上述两个问题,提出了基于二次哈希的收敛加密策略(TCE)。具体而言,TCE首先计算数据块的哈希生成密钥,密钥经过可信第三方添加秘密信息后增加随机化程度;然后针对该哈希值再次哈希得到数据块指纹。TCE增加了线下暴力破解的难度,消除了对重复数据的加密操作。实验测试结果表明,TCE比CE的备份窗口减少了30%~50%。     

基于SoPC的低质量指纹图像预处理算法研究与实现

针对指纹质量的差异性,提出一种带有多指标质量判别的增强预处理方法,融合空域和小波域上的指标对指纹进行干、湿和质量好坏的分类,对可恢复的低质量指纹进行基于小波变换的增强预处理。算法通过Matlab进行验证。同时搭建基于SoPC技术的嵌入式平台,在Altera公司的DE2开发板上实现了整个质量判别及增强算法。结果表明,该流程能有效判断指纹的可用性,对低质量指纹增强效果显著。     

基于图像质量评价的嵌入式指纹采集系统

指纹图像质量的好坏对于嵌入式自动指纹识别系统的性能有着重要的影响。利用FPS200的参数可调的特征及其指纹图像本身的方向特征,提出了一种新的针对FPS200指纹传感器获取的图像质量评估方法。通过方向图检查其有效面积与图像的清晰程度,判断图像质量是否合格。若不合格,则调整FPS200的参数,直至获得高质量的指纹图像。实验表明:该方法可以明显提高嵌入式指纹识别系统的整体性能。     

指纹图像质量评估的研究与应用

指纹图像质量评估是自动指纹识别系统(AFIS)中重要的一个环节。指纹采集仪采集的指纹图像质量对预处理及指纹识别的效率有很大的影响。分析了现有的指纹采集细则,对有效面积、灰度变换、干湿、位置偏移等方面对指纹图像质量的影响进行了深入的探讨,并提出一种改进的基于边缘细节点信息的指纹图像质量评估方法,对采集到的指纹图像进行质量评测,为图像的预处理提供质量较高的指纹图像。实验证明,该方法对不合格的指纹图像有较好的过滤效果,有利于提高整个系统的效率。     

区域指纹图像增强技术的研究

指纹识别技术是指通过计算机,利用人体所固有的指纹生理特征来进行个人身份鉴定的技术。它本质上是模式识别技术的一个分支。指纹图像增强技术可以有效地加强指纹的脊线特征,确保特征提取算法的性能对指纹图像的质量具有足够的鲁棒性,为指纹细节的提取和匹配识别奠定可靠的基础。依据Gabor滤波器能够同时对图像局部结构的方向和空域频率进行解析的特性,介绍了一种基于二维Gabor滤波的指纹图像增强方法,提出了利用Soble算子求解方向梯度进而计算出指纹脊线方向的方法和脊线频率的方法。算法经意大利波格尼亚大学构造的指纹库的一个子集Fingdb得到了验证。     

基于径向基函数网络的H.264全零块检测算法

针对目前全零块检测算法准确率不高的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络(NN)的全零块检测算法。通过分析H.264的编码特点,选取了绝对误差和(SAD)、变换绝对差值和(SATD)、编码块类型、率失真优化(RDO)代价、量化系数(QP)、参考块的全零块情况6个特征,考虑了哈达玛变换(HT)中应该使用SATD的情况,采用最小二乘法得到QP与RBF网络宽度参数的关系,根据参考块是否为零,设计了两个分类器来区分全零块与非全零块。在保证图像质量和编码率不变的前提下,平均能提高编码速度50%以上,实验结果表明,利用RBF神经网络很好地提高了全零块检测准确率和编码效率。     

二值指纹图像方向图算法

在指纹自动识别过程中,指纹的纹理特点决定了方向信息的重要性。图像的增强、二值化、分割、模式分类以及压缩等许多地方,都用到了方向信息。方向图是方向信息的表示方法,方向图的准确性决定了自动识别过程中各种算法的效果。本文在二值化处理的基础上,提出了一种不受背景干扰的指纹图像方向图算法,能够准确地反映了指纹模式区的纹理方向。实验证实我们的算法具有良好的鲁棒性,可用于二值化的后期处理。     

一种新的残留指纹图像分割方法

指纹图像分割主要是去除非脊线区域、不可恢复的脊线区域和残留脊线区域,提高特征提取的准确率和减少图像处理的时间。一般说来,残留脊线具有清晰的脊线结构,单单采用基于指纹图像的特征参数很难将其有效分割。本文提出了两级分割的方法,首先通过面积参数去除分离的残留脊线区域;然后在二级分割中利用形状参数将粘连的残留脊线区域分割掉。实验结果表明,基于本文方法的细节点检测的准确率更高。