14、生物材料的近红外光谱技术解析

生物材料的近红外光谱技术解析

1. 引言

1.1 历史视角

1666 年,艾萨克·牛顿首次用棱镜证明“白光”由多种颜色组成。直到 1800 年,威廉·赫歇尔才首次观察到可见光谱红色部分以外辐射的热效应,这可能是近红外(NIR)区域的发现。1881 年,兰利发明了测辐射热计,将光谱测量扩展到红外区域。但近红外区域用于分析测量的潜力在近 80 年才被认识到。现代化学计量学自 1980 年以来逐渐成熟,提升了近红外技术的吸引力。

二战推动了中红外(MIR)技术的商业发展。早期分析光谱学家因难以解释近红外光谱,直到 20 世纪 50 年代,珀金埃尔默将可见光和近红外光谱结合到一台商业仪器中,近红外技术才逐渐发展。20 世纪 50 年代末至 60 年代初,卡尔·诺里斯开始深入研究致密光散射材料的光学性质。到 1975 年,美国多个研究中心建立了近红外扫描技术。如今,有超过 30 家制造商为近红外领域提供硬件和软件。

1.2 生物样本

生物样本来源广泛,包括生物体、植物或动物(含人类),涵盖农业、食品和动物应用等。植物和动物材料的光谱特性取决于其化学成分,包含碳、氢、氧等多种元素,宏观上由蛋白质、碳水化合物等复杂分子组成,这些分子又由简单化合物构成,非纤维部分在纤维基质中排列复杂,性质难以预测。

1.3 定性近红外光谱学

对生物样本光谱进行定性分析可实现以下四点:
1. 识别或分类未知物质;
2. 比较已知吸收带的相对强度;
3. 检测杂质的存在;
4. 确定混合物中成分的存在与否。

这些都依赖化学计量学,需计算机进行计算。文章将从主要化学成

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值