拉曼光谱特征提取方法在定性分析中的应用

论文摘要

拉曼光谱与分子结构的对应关系使其成为定性分析的强有力工具,它已经在过程实时监控、质量检验、考古鉴定等领域有了蓬勃的发展。混合物的组分识别是一种复杂的定性分析问题,本文通过对目标应用领域的试探性研究,充分利用拉曼光谱分析技术的快速、无损、无污染等优势,创新地提出了合适的拉曼光谱预处理、特征提取及特征匹配算法,有效地解决了目标行业现行方法存在的问题,并开发了相应的成分分析软件用于实际应用。论文的主要内容包括:1.概括了拉曼光谱分析技术的原理、特点及技术要点。通过查阅大量的中外文献,对拉曼光谱技术定性分析方法及其在纺织纤维、毒品等物质检验分析中的发展与应用研究做了一个较为系统完整的阐述,寻找到了拉曼光谱解决方案这一良好契机。2.测量并分析了混纺纤维、违禁药品混合物的拉曼光谱特性。创新性的提出一种荧光背景、容器背景去除的拉曼光谱预处理方法,以使同一实验样品在不同的测量环境和条件下测得的原始拉曼光谱变换为具有更高的信噪比、更好的重复性的标准拉曼光谱。3.创新性的提出一种混纺物组分的定性检测方法。通过对预处理后的标准拉曼光谱进行特征提取、特征匹配,定性地给出其组分归属;并验证了算法的准确性和稳定性。4.基于核心算法开发了界面友好的可视化应用程序——RM-A1自动识别软件,以满足实际应用的要求,与光谱仪搭建的检测系统已经成功的应用于实际的检验工作。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 第一章 综述
• 1.1 引言
• 1.2 拉曼光谱原理、特点及应用现状
• 1.2.1 拉曼光谱原理
• 1.2.2 拉曼光谱特点
• 1.2.3 拉曼光谱分析技术的应用现状
• 1.2.4 拉曼光谱技术发展方向
• 1.3 拉曼光谱的噪声及预处理技术
• 1.4 光谱特征提取方法
• 1.4.1 主成分分析法（PCA）
• 1.4.2 独立成分分析（ICA）
• 1.4.3 小波变换
• 1.4.4 多谱线位置与强度
• 1.5 定性分析方法
• 1.6 本文主要内容
• 第二章 基于拉曼光谱的物质识别方法可行性研究
• 2.1 应用背景
• 2.1.1 纺织品定性分析的现行方法
• 2.1.2 违禁药品定性分析的现行方法
• 2.2 实验系统与样品光谱的测量
• 2.2.1 实验原理及方法
• 2.2.2 纺织品测量结果
• 2.2.3 违禁药品测量结果
• 2.2.4 光谱测量的影响因素分析
• 2.3 混合物的拉曼光谱特性
• 2.4 结论
• 第三章 混合物组分的定性分析算法
• 3.1 引言
• 3.2 光谱预处理算法
• 3.3 基于特征峰位置不变的拉曼光谱定性分析算法
• 3.3.1 已知样品的特征提取与建库
• 3.3.2 待测样品的特征提取与识别
• 3.3.3 识别结果相似度的计算
• 3.4 实验与定性分析结果
• 3.4.1 全纤维品种检测
• 3.4.2 化学纤维检测
• 3.5 结论
• 第四章 拉曼光谱成分检测软件开发
• 4.1 引言
• 4.2 软件功能描述
• 4.3 软件结构设计
• 4.4 软件算法设计
• 4.4.1 数据处理流程
• 4.4.2 用户事件驱动
• 4.5 软件使用简介
• 4.5.1 未知物品识别与管理
• 4.5.2 已知物品入（标准、用户）库与管理
• 4.5.3 系统参数设置
• 4.6 软件测试小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 研究工作总结
• 5.2 研究工作展望
• 参考文献
• 附录
• 作者介绍
• 攻读硕士期间发表及录用的论文
• 攻读硕士期间授权的专利
• 攻读硕士期间获得的计算机软件著作权
• 攻读硕士期间参与的科研项目
• 附录一 53份混纺纤维样品的识别结果