金免疫层析法快速测定甲胎蛋白的定量系统研究

采用光电反射式的光路,通过对纳米金层析试条光电信号的信息处理提取特征参量,并采用支持向量机建立纳米金层析试条特征参量与甲胎蛋白浓度之间的拟合模型,建立金免疫层析试条甲胎蛋白定量方法.金免疫层析试条定量系统与化学发光法对比试验数据结果相关系数r=0.967,P<0.000 1,两种检测方法线性相关,测定数据变异系数(CV)小于6%.实验结果表明该金免疫层析定量系统适用于甲胎蛋白的快速、准确、定量测定,具有一定的临床诊断价值.     

基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合参数研究

基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合,研究当小波基、分解层数、区域大小及IHS变换不同时与图像融合结果的关系.利用熵、颜色偏差等参量,对不同融合结果的性能进行了评价.实验结果表明,采用coif小波基、3～4层小波分解、特征窗口大小5×5、球体变换,可取得较理想的融合效果.     

基于小波变换的岩心高光谱特征提取及波谱匹配方法

探讨岩心矿物高光谱特征提取和快速波谱匹配的方法.将小波变换应用于岩心高光谱的特征提取,以多尺度小波系数能量值为特征表示方法,以光谱角度匹配为矿物波谱匹配方法.针对湖北省大冶市鸡冠咀铜金矿的10条实测光谱,采用光谱角度匹配方法对实测波谱与标准波谱的多尺度小波系数能量值进行匹配,得到的矿物匹配结果与钻孔柱状图中的实际矿物完全吻合,验证了该方法的可靠性.多尺度小波系数能量值可以作为岩心高光谱的波谱特征,光谱角度匹配法在岩心高光谱的波谱匹配中同样具备适宜性.     

胶体金免疫层析技术同步检测甲、戊型肝炎病毒IgG抗体的研究

目的探索并建立胶体金免疫层析(GICA)同步检测血清中的甲、戊型肝炎病毒的IgG抗体的方法.方法采用柠檬酸三钠还原法制备胶体金颗粒,标记鼠抗人IgG单克隆抗体,制成免疫层析测试条.血清中甲、戊型肝炎的特异性IgG抗体与测试条上金标抗体结合后沿着硝酸纤维素膜移动与膜上固相包被的抗原(HAAg,HEAg)、抗体(羊抗鼠lgG)结合形成肉眼可见的红色线条.结果自制的GICA试条与EIA对比检测血清标本188份,各单项指标抗-HAV IgG,抗-HEV IgG两法总符合率分别为98.9%,98.9%,检测灵敏度可达1μg/L.结论用于同步检测血清中的甲、戊型肝炎病毒特异性IgG抗体的GICA试条的制备条件已基本建立,其检测结果特异性强、灵敏度高、操作方法简便快捷且无需特殊仪器设备,有广泛的应用价值.     

采用小波包树能量矩阵奇异值分解的局部放电模式识别

为了从局部放电信号电磁波大量冗余的频率信息中提取有效的局部放电特征参量,提出了采用小波包和奇异值分解相结合的能量特征提取方法。该方法从大量小波包树节点的能量信息中提取了一组能量特征参量用于局部放电类型识别,首先对4种放电类型的电磁波信号进行小波包分解,计算每个小波包节点系数的能量,接着采用奇异值分解法从小波包树所有节点的能量信息中提取奇异值较大的一组参量,利用这组参量建立识别模型,最后使用支持向量机对4种变压器典型放电类型进行识别。结果表明,小波包树能量矩阵奇异值分解可以从包含有大量无效和冗余频率信息的电磁波信号中提取能量特征参量,从而进行局部放电识别。研究内容可为局部放电类型识别提供一种有效的特征提取方法。     

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.     

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.     

面向混合像元分解的光谱维小波特征提取

根据线性混合模型的特点,探讨面向混合像元分解的光谱特征提取与选择,提出以小波低频系数为特征的混合像元分解方法.高光谱像元矢量进行离散二进小波变换后,提取光谱特征影像,再基于特征影像估计出混合像元的组分,并用AVIRIS合成影像验证该分解方法.实验结果表明,良好的光谱特征能够较大地提高遥感混合像元的分解精度,比原始波段分解的精度提高约23%.     

胶体金免疫层析技术同步检测甲、戊型肝炎病毒lgM抗体的研究

目的建立胶体金免疫层析(GICA)同步检测血清中的甲、戊型肝炎病毒的IgM抗体的方法.方法采用胶体金标记鼠抗人IgM单克隆抗体,制成免疫层析测试条.血清中甲、戊型肝炎的特异性抗体与测试条上金标抗体结合后沿着硝酸纤维素膜移动与膜上固相包被的抗原(HAag,HEAg)、抗体(羊抗鼠IgM)结合形成肉眼可见的红色线条.结果自制的GICA测试条与EIA对比检测血清标本188份,各单项指标抗-HAVIgM,抗-HEVIgM两法总符合率依次为97.9%,98.4%,检测灵敏度可达2μg/L.结论用于同步检测血清中的甲、戊型肝炎病毒特异性抗体的GICA测试条的制备条件已基本建立,其检测结果特异性强、灵敏度高、操作方法简便快捷且无需特殊仪器设备.     

基于连续统去除法的湿地松叶绿素含量高光谱估算模型

采用ASD野外光谱辐射仪在BRDF测试系统环境下对野外采集的湿地松叶片样本进行光谱测量,以获得湿地松的叶片光谱反射率,并利用UV2450-紫外可见分光光度计对湿地松叶片进行叶绿素含量测定.采用连续统去除法对光谱数据进行处理分析,计算波段深度(BD)、波深中心归一化(BNC)、波段面积归一化(BNA)、波段深度归一化指数(NBDI)和反射率差异比率(DRR(λi))等光谱特征参数,通过对湿地松叶片叶绿素含量与光谱特征参数的相关性分析,得到NBDI748,BNC749,BNA617,BNA748四个特征参量,与湿地松叶绿素含量建立估算模型并对模型进行精度检验.结果表明以BNA617为变量建立的光谱参量模型能够较好的估算湿地松叶绿素含量.     

Application of spline wavelet transform in differential of electroanalytical signal

Investigating characteristics of spline wavelet, we found that if the two-order spline function, the derivative function of the three-order B spline function, is used as the wavelet base function, the spline wavelet transform has both the property of denoising and that of differential. As a result, the relation between the spline wavelet transform and the differential was studied in theory. Experimental results show that the spline wavelet transform can well be applied to the differential of the electroanalytical signal. Compared with other kinds of wavelet transform, the spline wavelet transform has a characteristic of differential. Compared with the digital differential and simulative differential with electronic circuit, the spline wavelet transform not only can carry out denoising and differential for a signal, but also has the advantages of simple operation and small quantity of calculation, because step length, RC constant and other kinds of parameters need not be selected. Compared with Alexander Kai-man Leung’s differential method, the differential method with spline wavelet transform has the characteristic that the differential order is not dependent on the number of data points in the original signal.     

基于小波变换的说话人识别技术

说话人识别技术是通过判断待识别人语音与预先提取的说话人语音特征是否匹配来鉴别说话人身份的一种生物认证技术,环境噪声是说话人识别技术走向实用化的一个主要障碍.针对噪声环境中说话人识别性能较差的不足,结合小波变换的优点,提出了将小波变换技术与传统的特征参数提取方式相结合的方法.该方法首先对语音信号进行小波分解,在此基础上再对小波系数进行阈值处理,仅保留阈值以上的数据,而后提取相关性不大的传统特征参数进行组合,分别作为说话人识别系统的输入矢量.仿真结果表明:在噪声环境中,说话人识别系统能较好识别出说话人,经过小波变换后再提取特征参数的方法可以得到更高的识别率,大大提高说话人识别系统的识别性能.     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声，在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比，然后将奇异值分解技术用于信号降噪。最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方法将输入信号进行一次小波包分解，利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。实例表明，小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好。与其他方法相比，用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高，且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号，大大提高了特征提取的准确率。     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断     

小波变换在变压器绕组变形识别中的研究

论述变压器绕组变形检测的低压冲法中利用小波变换提取特征量及变形识别的方法,通过实例证明,利用小波变换能有效消除噪声,使测量具有重复怀,并能进行变形的模式识别。     

简谐信号的小波变换特性

根据小波变换的定义,研究了单频简谐信号的连续小波变换和离散小变换的特性,结果表明它与白噪声的特性显著不同,还发现了单频信号的离散小波变换的偏置现象。     

小波变换在光学中的应用

讨论了傅里叶变换的缺点及小波变换的定义和性质，分析了加窗傅里叶变换和小波变换的特点，用4f空间滤波系统实现了二维小波变换．     

微弱振动信号的谐波小波频域提取

为解决设备故障检测和故障预报中某些微弱振动信号难以提取出来的问题,在介绍谐波小波变换的优良特性及其基本原理的基础上,给出了谐波小波变换的实现技术.在不减少信息点数的情况下,用谐波小波变换成功地对微弱振动信号实现了频域提取与时域重构,并且实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取.通过算例和工程实例,说明谐波小波方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波方法和傅里叶分析方法,且在混有强噪声的信号提取中消除了二进小波包仍然存在的噪声泄漏,同时也显示了谐波小波变换的频域保相特性.     

小波变换与傅立叶变换在信号消噪中的对比研究

本文介绍了小波变换,阐述了小波消噪的原理。通过仿真,比较了二者在信号消噪方面的优缺点,得到了小波变换在信号消噪方面明显优于傅立叶变换的后记。     

小波变换及其应用

本主要论述了小波变换的原理和性质，介绍了几种重要的小波函数，并重点讨论了小波变换在图像压缩和信号处理方面的应用。