基于奇異攝動(dòng)技術(shù)的混合溶液光譜分析與建模研究.pdf

1、近紅外光譜技術(shù)作為在線檢測(cè)和控制的重要方式，可以對(duì)物質(zhì)成分進(jìn)行快速的無(wú)損檢測(cè)，而光譜預(yù)處理技術(shù)和建模分析已經(jīng)成為物質(zhì)成分檢測(cè)的重要手段。本文通過(guò)將光譜預(yù)處理技術(shù)與偏最小二乘回歸分析方法相結(jié)合，對(duì)獲取的紅外譜圖建立校正模型，通過(guò)交叉驗(yàn)證均方根誤差和校正集均方根誤差對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，再通過(guò)殘差、決定系數(shù)和預(yù)測(cè)集均方根誤差來(lái)驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)能力，以此為基礎(chǔ)對(duì)混合溶液紅外譜圖進(jìn)行預(yù)處理和建模分析。
　　由于Savitzky-Golay預(yù)處理算

2、法具有只能處理奇數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，參數(shù)選取多而且在邊界點(diǎn)處理上存在問(wèn)題等一些缺點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了基于奇異攝動(dòng)技術(shù)的光譜預(yù)處理新算法，主要包括高增益積分鏈?zhǔn)轿⒎制鞯脑O(shè)計(jì)和平滑與微分新算法的設(shè)計(jì)。高增益微分器的擾動(dòng)項(xiàng)僅存在于最后一個(gè)微分方程中，噪聲信號(hào)通過(guò)每一層的積分作用就可以被充分抑制，這樣設(shè)計(jì)的線性動(dòng)態(tài)跟蹤-微分系統(tǒng)，當(dāng)攝動(dòng)參數(shù)的值足夠小的時(shí)候，信號(hào)x1(t）可以完全跟蹤輸入的光譜數(shù)據(jù)u(t)，運(yùn)用基于逆泰勒級(jí)數(shù)的方法對(duì)系統(tǒng)參數(shù)的選取進(jìn)行有效的優(yōu)

3、化。對(duì)于新設(shè)計(jì)的光譜平滑與求取一階導(dǎo)數(shù)的算法，當(dāng)攝動(dòng)參數(shù)無(wú)限趨近于零時(shí)，信號(hào)x1(v)可以完全跟蹤并平滑光譜數(shù)據(jù)u(v)，x2(v)就是光譜信號(hào)的一階導(dǎo)數(shù)譜，這樣設(shè)計(jì)的預(yù)處理算法可以獲得信噪比更高的紅外光譜圖。
　　應(yīng)用傅里葉變換紅外光譜儀對(duì)葡萄糖溶液和啤酒兩個(gè)數(shù)據(jù)集樣品的紅外光譜圖進(jìn)行采集，分別利用Savitzky-Golay算法和攝動(dòng)系統(tǒng)算法對(duì)采集得到的紅外光譜圖進(jìn)行預(yù)處理，運(yùn)用留一交叉驗(yàn)證法并通過(guò)交叉驗(yàn)證均方根誤差的大小確定