自闭谱系障碍的大脑功能性连接研究进展

自闭谱系障碍是一种以早期社会交往上的广泛性异常、缺乏与人进行沟通的能力、异常局限的兴趣以及刻板重复性行为为特征的复杂的神经发育障碍．自闭谱系障碍的大脑功能性连接研究表明,自闭谱系障碍存在着大脑功能性连接的显著降低,这种神经同步性活动的异常与自闭谱系障碍的社交和沟通障碍的严重程度呈负相关．实验研究采用功能性近红外光谱成像技术,对自闭谱系障碍儿童静息状态下大脑皮层的功能性连接性进行测量,结果发现,自闭谱系障碍儿童的额叶和颞叶左右半球之间的功能性连接是显著降低的,而额叶和颞叶在语言加工和社会认知过程中起着重要作用．功能性近红外光谱成像技术作为一种光学脑成像技术,能够有效且可靠地揭示自闭谱系障碍的大脑异常功能性活动．     

基于小波分析的近红外光谱数据预处理

近红外光谱中常常包含一些与待测样品性质无关联的干扰信息,为了使建立的定性或定量分析模型更加稳健、可靠,常常需要对测定的光谱数据进行预处理.结合大豆油脂酸价的近红外光谱分析方法,对由瑞典波通公司的DA7200型近红外光谱仪记录的36组大豆油脂样品光谱数据,采用小波变换的阈值去噪方法进行预处理,对比常用的窗口移动平滑预处理,说明了小波变换是一种有效实用的光谱预处理方法.     

无损伤血氧饱和度测量系统研究

本文介绍了脉搏血氧测定法的测量原理 ,以及采用指套式传感器、数字信号处理器TMS32 0C5 0芯片和A/D转换器等构成的无损伤血氧饱和度测量系统的电路及程序 .     

拉曼光谱和近红外光谱在小麦粉品质定量分析中的应用

应用拉曼光谱分析技术结合最小二乘法,应用近红外光谱技术结合偏最小二乘法,以及现有的小麦粉光谱数据,对小麦粉进行采集光谱信息,选择最优的光谱预处理方法,分别建立了水分、灰分、面筋的定量模型,并验证了模型的可行性.实验分析表明,近红外光谱技术建立的模型比拉曼光谱分析技术建立的模型效果要好.     

近红外光谱分析技术的应用综述

近红外光谱（NIRS）分析技术是上世纪70年代发展起来的一项现代分析技术。它综合运用了计算机技术、光谱技术和化学计量等多个学科的最新研究成果,以其独特的高效、成本低、环保的优点在农业、食品等学科中得到了广泛应用。     

近红外光谱无创血糖检测中体温变化的影响分析

利用光学方法无创伤地检测人体血糖浓度是目前的一个研究热点．分析了经皮漫反射光谱测量人体血糖的原理,针对信号微弱、生理背景噪声难以直接定量等现状,利用Monte Carlo模拟方法初步计算了血糖浓度和人体温度变化导致的漫反射光强,并通过葡萄糖水溶液实验对模拟计算的有效性进行了验证,最后根据两名糖尿病患者的口服葡萄糖耐量实验,估计了活体实验中的温度变化对血糖浓度模型误差的影响．结果表明,在37℃附近,体温降低0．1℃引起的漫反射光强与血糖浓度升高2．7mmol／L相当,而对基于近红外光谱的无创血糖预测,体温是一个非常重要的误差源,它对模型的影响占总误差的50％以上．     

基于近红外与拉曼光谱的甲醇汽油定量分析

利用近红外和拉曼光谱法定量分析了甲醇汽油中甲醇的含量,采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)建立甲醇的定量模型.近红外光谱法测定甲醇定量模型的预测集相关系数RP为0.998,预测均方根误差(RMSEP)为0.289%;拉曼光谱法测定甲醇定量模型的预测集相关系数RP为0.982,预测均方根误差(RMSEP)为1.141%.实验表明,近红外与拉曼光谱技术均可用于甲醇汽油中甲醇含量的快速检测.     

近红外光谱的原理及应用

分析了近红外光谱分析技术的原理和组成,介绍了近红外光谱分析技术的优越性,对该技术发展历程中出现的几种典型仪器进行了总结,指出近红外光谱分析技术的主要应用,着重论述了该技术在树脂吸附方面的应用．     

基于神经网络内模控制的近红外光谱定量分析方法

以近红外光谱法为基础测定方法,结合内模控制,论述了采用自适应神经网络建立校正模型测定石油化工产品组成的可行性.基于dSPACE硬件平台,实验以直馏柴油、加氢精制柴油和催化裂化柴油为校正模型的训练样本,对自适应神经网络校正模型进行了检验,实验结果表明:该方法响应快、误差小、鲁棒性强,在近红外长波区内,校正样品和验证样品的均方误差小于10-6.     

基于光电容积脉搏波的无创血糖测量研究

目前临床使用的血糖测量方法是采用直接抽取患者血液, 根据生物化学反应原理测量血糖, 这种有创测量方法存在疼痛、易感染、不能连续测量等问题。根据光电容积脉搏波检测理论, 研究了一种血糖测量方法,实现临床无创连续血糖测量。该方法采用波长为805 nm 和940 nm 两束近红外光透射患者手指, 其中805 nm为血糖敏感波长, 940 nm 为参考波长。从透射光中提取与血糖有关的信息进行数据处理并进行标定, 计算血糖值。经实验验证, 该方法能实现连续的无创血糖测量。     

基于玉米近红外光谱的CWT-SVR蛋白质预测模型

采用国家标准方法测定125个玉米样品的蛋白质含量,并同时进行红外光谱(NIRS)测定.在连续小波变换(CWT)处理玉米NIRS数据的基础上,通过多次随机选择定标集和校正集样品的模型优化方法,建立了二次ε不敏感损失函数的CWT-SVR蛋白质预测模型.模型用于检验集样品中蛋白质的测定,结果满意,且优于传统的偏最小二乘模型(PLS).     

污水化学需氧量近红外光谱分析的波段选择

采用近红外透射光谱和移动窗口偏最小二乘(MWPLS)方法,建立污水化学需氧量(COD)近红外光谱分析的优化模型最优模型的对应波段为820-850nm,采用波长点个数为16,PLS因子数、RMSEP、Rp分别为13,25.5mg/L,0.968,预测相关很高,其预测效果明显优于全谱模型,并且采用的波长点个数远远优于全谱波...     

A New Sample-Selection and Modeling Method Based on Near-Infrared Spectroscopy and Its Industrial Application

Near-infrared （NIR） spectroscopy has been widely employed as a process analytical tool （PAT） in various fields; the most important reason for the use of this method is its ability to record spectra in real time to capture process properties. In quantitative online applications, the robustness of the established NIR model is often deteriorated by process condition variations, nonlinear of the properties or the high-dimensional of the NIR data set. To cope with such situation, a novel method based on principal component analysis （PCA） and artificial neural network （ANN） is proposed and a new sample-selection method is mentioned. The advantage of the presented approach is that it can select proper calibration samples and establish robust model effectively. The performance of the method was tested on a spectroscopic data set from a refinery process. Compared with traditional partial leastsquares （PLS） , principal component regression （PCR） and several other modeling methods, the proposed approach was found to achieve good accuracy in the prediction of gasoline properties. An application of the proposed method is also reported.     

基于容积脉搏波的收缩压测量方法

利用脉搏波传播时间测量收缩压需要同时测量心电信号与脉搏波信号,这种方法不具备便携性;因此提出通过光电容积脉搏波测量脉搏波传播时间,进而无创连续测量收缩压的新方法.该方法是通过发射红光的透射式血氧指夹得到容积脉搏波,经过滤波、放大、数字信号处理后得到加速脉搏波,然后根据加速脉搏波的推进波与反射波之间的脉搏波传播时间建立其与收缩压的关系.系统通过ATmega128单片机与安卓手机来实现.针对个体的试验结果表明,该方法测量的收缩压与用电子血压计测量的收缩压有较好的一致性.     

基于近红外透射光谱与机器视觉的蜜柚汁胞粒化分级检测

汁胞粒化是一种柑橘类水果中汁液囊的生理失调现象,表现为汁液囊变硬、干燥等,对水果内部品质产生消极影响。蜜柚是一种厚皮的柑橘类水果,很难通过外部果皮及果形,鉴定果实内部的汁胞粒化程度。采用近红外透射光谱结合机器视觉技术的快速无损检测方法,对蜜柚汁胞粒化程度进行分级检测。采集600个不同生长期的蜜柚样本在900～1700 nm的光谱数据,按果实的汁胞粒化程度将其分为5级。结合化学计量学研究由汁胞粒化引起的内部品质的化学变化,而机器视觉技术可用于研究由汁胞粒化引起的外部特征的物理变化。因此,该方法相较于传统检测方法,分级模型的预测能力更好。尤其是,连续投影-K近邻算法预测模型的准确性、敏感性和特异性分别达到0.970 0、0.923 1和0.987 4以上。结果表明:该方法可用于汁胞粒化的鉴定与评估分级,且具有巨大潜力,以期为厚皮类水果在线分选及内部品质研究提供参考和理论依据。     

血糖无创伤检测技术的基础研究

对人体血糖无创伤检测技术及其进展进行了综述，介绍了有关的基础研究结果，从简单到复杂的模拟样品实验结果表明，近红外吸收光谱无创伤血糖测量方法具有可行性。同时文中讨论了人体血糖测量时测量波段与测量方式的选择、测量部位的选择等一些基础问题，并提出了血糖无创伤测量进一步研究的关键是，将成熟的软硬件技术结合人体特性，综合考虑测量方法，解决人体测量的特殊问题。     

基于光电容积脉搏波的无创血压连续测量研究进展

在临床诊断过程中,血压能够反映患者血液流动、身体体征变化等生理信息,是诊断组织器官健康状态的重要参考数据。由于传统血压测量方法存在有创、间断等局限性,利用光电容积脉搏波描记法(photo plethysmo graphy, PPG)实现血压的无创连续检测成为当前血压测量的热门研究领域。为此,首先简要介绍了PPG的理论背景与技术原理;其次阐述了利用PPG进行血压预测的具体流程,包括公开数据集、评估标准、预处理方法、特征提取与模型建立,并就不同方法的优缺点进行了对比分析;最后,总结了基于PPG实现无创血压连续测量的挑战与未来研究方向,为今后的研究提供参考。     

小波变换在血糖浓度检测中的应用

利用小波变换的时频局部变换特性对近红外光谱数据进行滤噪处理,能有效地从信号中提取有用信息,从而提高信号的信噪比,提高模型的预测精度和稳健性．将该方法应用于近红外血糖浓度测量的基础研究中,实验结果表明,校正模型的预测标准偏差(RMSEP)分别减少了53%和58%,这对于血糖浓度测量的研究具有一定的现实意义．