微型光譜儀信號處理與分析系統(tǒng)的研究.pdf

1、微型化、集成化和智能化是光譜儀發(fā)展的重要方向。以微機械、微電子和微光學為基礎的微光機電系統(tǒng)為光譜儀的微型化、集成化創(chuàng)造了條件，而計算機、人工智能和化學計量學的發(fā)展則為光譜儀的智能化提供了契機。 光譜信號的處理與分析是整個微型光譜儀分析系統(tǒng)的重要組成部分，也是光譜儀智能化的關鍵所在。開展這方面的研究，對提高微型光譜儀的性能，拓寬應用范圍都有著重要的理論和現(xiàn)實意義。 本論文的工作得到了國家自然科學基金項目（60308007）

2、、國家863項目（2004AA4040,2004AA404023）、科技部國際合作項目（2004DFA00600）的資助，以重慶大學微系統(tǒng)研究中心研制的微型光譜儀為基礎，以光譜信號為研究對象，對微型光譜儀信號處理與分析技術的相關問題進行了深入的探討，建立了微型光譜儀信號處理與分析系統(tǒng)的模型體系結構，對多組分檢測、波長選擇、光譜識別和模型傳遞等問題進行了詳細的研究，提出了相應的算法與策略。具體而言，主要完成以下幾個方面的研究工作：

3、 ①在查閱了大量文獻、資料和總結前期研制的微型光譜儀信號處理軟件的基礎上，建立了具有智能化、實用化特點的微型光譜儀信號處理與分析系統(tǒng)的模型體系結構。 ②深入研究了光譜信號的多組分測定問題，以高效、實用化為目標，從實驗設計到算法選擇進行了較為詳細地分析和論述，提出了基于均勻設計、小波變換和支持向量機的組合式算法和策略，解決了在光譜多組分測量中遇到的非線性校正問題。 ③探討了光譜信號定量分析中的波長選擇問題，提出了基于粒子群

4、優(yōu)化算法的分段波長選擇方法，以解決定量分析中波長選擇的主觀隨意性和已有方法算法復雜、收斂慢的缺點。 ④深入探討了光譜信號的識別問題，對光譜識別的基本方法和光譜信號的特征提取方法進行了相應的分析研究，提出了采用多特征和神經網絡構建光譜識別框架的方法，以實現(xiàn)光譜信號的快速正確地識別。 ⑤研究了光譜信號的模型轉換問題，提出了采用基于支持向量機的分段直接校正方法解決不同光譜儀對相同測定條件下同種溶液測量信號之間的數(shù)據(jù)轉換問題，為