基于降噪处理的蒙古栎木材气干密度NIRS定标模型

分别采用卷积平滑法、小波变换法对蒙古栎木材近红外光谱(NIRS)做去噪处理,并讨论两者混合去噪时,处理顺序变化对光谱去噪效果的影响,最后应用偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)和主成分回归法建立蒙古栎木材气干密度近红外定标模型。结果表明,当平滑点数为3,db5小波分解层数为2时,以平滑+小波方式去噪效果最好,其信噪比(SNR)为18.546,均方根误差为0.04。平滑+小波去噪后,基于PLS的蒙古栎木材密度近红外校正模型决定系数由0.767提高到0.902,校正均方根误差降低了35.32%,预测集决定系数为0.860,内部交叉验证和预测均方根误差分别达到最低,剩余预测偏差为2.67。因此,近红外光谱技术可实现蒙古栎木材气干密度快速预测,合理选择处理参数和建模方法可以有效提高模型精度。     

改进的小波收缩技术在近红外光谱信号消噪中的应用及软件设计

提出了基于小波变换的近红外光谱信号消噪处理方法，采用一种基于非线性闽值决策的小波去噪法，通过对具体数据的处理，表明该法可以有效地去除近红外光谱信号中的噪音，为准确的进行近红外光谱的分析创造了条件。同时，为实现小波消噪技术，进行了软件设计，采用VB、MATLAB等软件混合编程，使得程序简单、界面友好。     

基于双密度双树复数小波变换的图像去噪

针对双树复数小波方法对图像去噪效果不理想的问题，综合双密度双树小波和双树复数小波的变换机理，提出一种基于双密度双树复数小波变换的图像去噪方法．该方法将双树复数小波的6个方向提高到12个方向，采用该小波进行最优阈值去噪处理，图像噪声明显减少．仿真试验表明，该方法能有效消除图像噪声，与双树复数小波相比，去噪效果明显改善，均方误差减小了5．8％．     

近红外分析中光谱预处理方法的研究与应用进展

光谱预处理方法在近红外光谱分析技术中占居重要地位。本文综述了均值中心化、标准化、归一化、平滑、导数、正交信号校正等常用的光谱预处理方法,着重介绍了傅里叶变换（FT）、小波变换（WT）两种基于变量压缩和信息提取的光谱预处理方法。     

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.     

基于小波去噪理论的拉曼光谱数据处理

利用光谱仪采集得到四氯化碳的拉曼光谱信号,针对光谱数据量大,干扰信息与有效信息并存,不利于对光谱数据进行定性定量分析的问题,采用小波阈值去噪的方法对原始拉曼光谱进行去噪处理,结果表明：小波硬阈值法可获得最优去噪质量,当小波基函数为db2,尺度分解为4,阈值量化为‘Heursure’,硬阈值处理,重构光谱的信噪比最大,均方根误差最小.研究表明：采用小波硬阈值法能有效去除四氯化碳拉曼光谱信号的噪声,最大程度保留其拉曼光谱特征信息.     

连续小波变化-支持向量回归模型及其在谷物近红外光谱分析中的应用

近红外光谱技术是一种简单,快速,无损,价格低廉的方法,可以进行多组分同时分析．支持向量机基于结构风险最小化原理替代了传统方法中的的经验风险最小化原理,使得它具有更好的泛化能力,在许多领域中的应用取得了成功．在这篇文章中,我们把连续小波变化技术结合支持向量机用于近红外光谱分析,结果显示,连续小波变化．支持向量机模型具有更好的预测精度．     

连续小波变换-支持向量回归模型及其在谷物近红外光谱分析中的应用

近红外光谱技术是一种简单,快速,无损,价格低廉的方法,可以进行多组分同时分析．支持向量机基于结构风险最小化原理替代了传统方法中的的经验风险最小化原理,使得它具有更好的泛化能力,在许多领域中的应用取得了成功．在这篇文章中,我们把连续小波变化技术结合支持向量机用于近红外光谱分析,结果显示,连续小波变换一支持向量回归模型具有更好的预测精度．     

Pilodyn和Resistograph对湿地松活立木基本密度的评估

木材基本密度是决定松类人工林木材质量的重要性状。Pilodyn和Resistograph检测方法均是活立木基本密度无损评估方法，建立基于两种方法的湿地松基本密度评估模型，对两种检测方法进行对比分析，为湿地松活立木基本密度估测和育种提供技术支撑。     

毛白杨优良无性系木材材性的比较研究

对12年生5个毛白杨优良无性系(另1个作对照)胸高处木材的基本密度和纤维形态进行了测定分析.结果表明:4年生以上毛白杨优良无性系木材材质指标满足造纸要求,适合作纤维原料,并优于对照,可以进行区域推广.     

基于标签密度的自适应正文提取方法

提出一种新颖的网页去噪方法,利用标签和锚文本在网页中不同部分的分布差异来判断是否为正文信息,同时根据正文部分的不同区域标签的分布波动,算法自我学习并调整相关阈值,可有效去除网页噪音.该方法简单易行,网页正文信息提取及网页分类的实验均表明了该方法是有效的.     

拉曼光谱预处理中几种小波去噪方法的分析

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.以钙长石的拉曼光谱为研究对象,探讨小波变换在拉曼光谱信号去噪方面的应用,分别采用移动窗口最小二乘多项式平滑、移动窗口中位数平滑、非线性小波软硬阈值法和小波变换模极大值法对加噪后的拉曼光谱进行去噪并对去噪效果进行比较.结果表明,小波变换模极大值光谱去噪法得到了较高的信噪比,小波软硬阈值法次之,其他2种方法去噪效果较差.小波变换模极大值法能够有效去除光谱噪声,并很好地保留了光谱信号特征,为拉曼光谱的校正模型的建立奠定了良好的基础.     

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．     

基于小波的数字图像去噪研究

图像去噪是当前数字图象处理领域最核心的技术之一,本文结合小波变换在图像去噪方面的的优势、当前常用小波去噪方法和对小波去噪效果的分析等三个方面对基于小波的数字图像去噪进行了介绍,并对小波去噪方法未来的发展进行了分析.     

烟草化学成分AOTF一近红外在线模型转移研究

AOTF．近红外光谱仪采用全密封固化设计,没有任何可移动部件,不受温度、湿度、灰尘等外界环境的影响,其设计特点适合在线检测．建立的近红外光谱模型可以在多台近红外光谱仪之间转移,研究工作中采用直接矫正法来修正原模型光谱信息,提高信号的信噪比和复杂背景的校正,进行模型转移．转移后的烟草化学成分总糖、烟碱、氯在线检测模型的决定系数分别为0．9336、0．8961、0．9310．随机采集17个样品,用转移后的模型预测,总糖、烟碱、氯的平均相对标准偏差分别为3．19％、3．76％、5．00％,完全能够满足烟草工业在线检测需要．     

基于小波分析技术的图像去噪与增强研究

对医学图像进行去噪、增强可提高信息的利用率.本文针对传统方法的缺欠和不足,利用小波变换的时频域特性与多分辨分析,提出了适合医学图像的去噪、增强方法并给出了实验结果.     

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).     

基于小波分析旋转机械转子振动信号的相位测量

旋转机械的转子振动信号相位测量系统的硬件电路存在着较大的测量误差.其主要原因是电路结构较复杂,易受外界噪声干扰.基于小波分析方法,本文提出一种硬件电路与软件计算相结合提高测量精度的方法.利用偶对称性小波对采集到的转子振动信号变换处理,可以有效地去除A/D转换中叠加的采集噪声以及谐波噪声.并利用二阶牛顿插值公式求取峰值点的位置,对其进行相位测量.仿真计算表明:该方法能有效降低测量误差,提高相位测量的精确度.     

光谱分辨率的选取对食用油近红外模型性能影响分析

近红外光谱仪的类型和工作参数的设定对测量过程和分析结果均有一定影响.重点讨论了在傅立叶变换型光谱仪上设定不同的光谱分辨率对食用油近红外定量模型性能的影响.实验采用Vertex 70光谱仪,在3种光谱分辨率(4,8,16 cm-1)条件下,采用透射式液体光纤探头采集60份食用油样品近红外谱图.针对3组近红外光谱样品集,分别采用蒙特卡罗采样法剔除异常样品,根据Kennard-Stone法划分校正集和校验集后,建立优化食用油棕榈酸近红外定量分析模型并作预测.结果表明基于16 cm-1建立的食用油近红外模型指标优于4 cm-1和8 cm-1所建的模型,该结果可以为均匀液体作近红外检测时光谱分辨率的设定提供参考.     

缬沙坦胶囊辅料含量近红外光谱模型传递研究

为了建立缬沙坦胶囊辅料含量近红外光谱分析模型能在不同仪器间实现共享,提高模型的有效利用.采用分段直接校正(PDS)和典型相关分析(CCA)法进行了近红外仪器间模型传递的研究.研究表明:在主机建立的模型经PDS算法传递后,子机验证集的预测均方根误差(RMSEP)分别为2.41、1.95、0.99、0.53,经CCA算法传递后的RMSEP分别为0.78、1.19、0.78、0.43.对于2台傅里叶变换型近红外光谱仪,采用PDS和CCA方法可成功实现模型传递,其中CCA作用效果优于PDS,该研究结果对于辅料含量近红外快速分析模型的广泛应用具有重要意义.