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基于多维度约束的拉曼光谱自动识别方法研究

基于多维度约束的拉曼光谱自动识别方法研究

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作者：陈本能厦门大学

学位级别：硕士

拉曼光谱中包含着丰富的物质信息,具有物质的指纹特性,被视为成分分析的一种有效手段,广泛应用于各个领域中。并且随着便携式和手持式拉曼光谱仪的研发,利用拉曼光谱技术进行样品的原位检测更加容易实现,使得拉曼光谱检测技术逐渐地从... 详细信息

拉曼光谱中包含着丰富的物质信息,具有物质的指纹特性,被视为成分分析的一种有效手段,广泛应用于各个领域中。并且随着便携式和手持式拉曼光谱仪的研发,利用拉曼光谱技术进行样品的原位检测更加容易实现,使得拉曼光谱检测技术逐渐地从实验室走向市场中。但是,由于物质种类庞大,特征信息复杂,要实现拉曼谱图的准确识别较为困难。因此,本文在研究现有拉曼光谱分析技术的基础上,提出了基于多维度约束的拉曼光谱自动识别方法,旨在解决基于大型通用拉曼光谱数据库的应用下拉曼谱图的自动识别问题。主要工作概括如下:(1)针对拉曼谱图的辨识,设计了基于多维度约束的拉曼光谱自动识别方法的总体方案,该方案通过对拉曼谱图的多维度特征信息的提取和比对获得各维度的特征系数,并利用综合评价方法对这些结果进行数据融合分析实现待测谱图的自动识别。(2)在多维度约束方法的设计与实现中,设计了基于概率函数的动态自适应滤噪方法和谱峰强度权重衰减函数,实现了对反向匹配方法的改进;设计了特征峰相对强度的校准和相似度计算方法,实现了特征峰相对强度维度的约束计算;设计了特征峰整体命中率维度的相似度计算和辅助维度的约束方法,从而实现拉曼谱图的多维度特征提取和相似度计算。(3)在多维度评价结果的综合分析步骤中,提出了拉曼谱图在多维度约束下的综合评价方法,设计了专家规则库和综合评价模型,实现对多维度特征系数的数据融合,通过对比实验表明在基于上千种物质构成的大型标谱数据库的应用下,谱图的识别准确度能够达到98%以上,相比于常用的识别算法有较大的提升。(4)此外,在嵌入式系统终端和云识别系统的实现中,通过搭建的便携式食品安全拉曼快检仪系统和拉曼谱图云识别系统两个实验平台验证了该方法在现场测试和线上测试中均表现出良好的识别效果。并且,针对嵌入式系统终端的现场高质量谱图采集问题,设计了一种基于模糊控制自动调整积分参数的自动积分综合控制方法,实现了高质量谱图的快速获取,并且能够自修正不同仪器间的模型差异。

关键词：拉曼光谱谱图自动识别多维度约束综合评价自适应滤噪

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