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野外矿物近红外光谱分析关键技术研究

作　者: 王智宏
导　师: 林君
学　校: 吉林大学
专　业: 地球探测与信息技术
关键词: 近红外光谱分析野外矿物便携式仪器数学模型数据预处理光谱预处理矩阵预处理消噪预处理应用模型偏最小二乘人工神经网络数据后处理
分类号: P631.325
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
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内容摘要

为改变我国便携式野外矿物近红外光谱仪器依赖进口以及国外现有分析软件不适用于我国样品的现状,本文研究并解决野外矿物近红外光谱分析技术的近红外光谱仪器、数据处理、建模方法等三大内容中的关键问题。开发了便携式野外矿物近红外光谱分析仪的光学、机械系统,仪器性能测试及实验对比表明其主要技术指标已接近或达到国外同类产品的水平。针对提出的野外矿物光谱数据的数学模型,系统地归纳了三类光谱数据预处理方法,提出三类方法联合使用的互利原则。采用偏最小二乘法和人工神经网络两种方法,研究建立矿物近红外光谱分析应用模型方法,分析数据的相关性、一次和常数项误差、光谱噪声对模型性能的影响,并提出消除其影响的措施。根据野外矿物半定量分析要求,提出了分析数据的后处理方法,设计了与自制仪器配套的野外矿物成分近红外光谱半定量分析软件并开发了核心模块。

全文目录

第一章绪论  8-24
  1.1 近红外光谱技术原理及应用  8-15
    1.1.1 近红外光谱分析原理  8-13
    1.1.2 近红外光谱分析技术的应用领域  13-15
  1.2 近红外分析技术内容、发展趋势及国内外研究现状  15-21
    1.2.1 近红外光谱分析技术内容及发展趋势  15-17
    1.2.2 国内外研究现状  17-19
    1.2.3 野外矿物近红外光谱技术的研究现状  19-21
  1.3 选题的背景、意义及研究内容  21-22
    1.3.1 研究背景及意义  21-22
    1.3.2 研究工作的主要内容  22
  1.4 本文的组织结构  22-24
第二章便携式近红外光谱矿物分析仪器的研制  24-42
  2.1 研制背景及进展  24-25
  2.2 便携式近红外光谱矿物分析仪器设计  25-37
    2.2.1 技术指标的确定  25
    2.2.2 方案选择  25-26
    2.2.3 仪器光路设计  26-30
    2.2.4 仪器机械设计  30-34
    2.2.5 仪器电路设计  34-35
    2.2.6 仪器软件设计  35-36
    2.2.7 样品光谱数据的测量过程  36-37
  2.3 仪器性能检测与分析  37-41
    2.3.1 仪器的分辨率  37-38
    2.3.2 仪器的波长准确性和重现性  38
    2.3.3 仪器的稳定性  38-39
    2.3.4 仪器的信噪比  39-40
    2.3.5 仪器对比试验  40-41
  2.4 小结  41-42
第三章矿物近红外光谱数据处理方法的研究  42-68
  3.1 概述  42-45
    3.1.1 近红外光谱及相应数据的表示  42-43
    3.1.2 数据处理方法  43-45
  3.2 矿物近红外光谱数据的特征分析与合成  45-50
    3.2.1 矿物近红外光谱数据质疑  45-46
    3.2.2 矿物近红外光谱数据的特征分析  46-48
    3.2.3 矿物近红外光谱数据的数学模型定义  48
    3.2.4 模拟数据合成及实现  48-50
  3.3 矿物近红外光谱数据光谱预处理方法的应用研究  50-57
    3.3.1 光谱预处理方法及应用  50-54
    3.3.2 不同光谱预处理方法的应用效果分析  54-55
    3.3.3 实际数据光谱预处理效果分析  55-57
  3.4 矿物近红外光谱数据矩阵预处理方法的应用研究  57-60
    3.4.1 矩阵预处理方法及应用  57-58
    3.4.2 不同矩阵预处理方法的应用效果分析  58-59
    3.4.3 实际数据处理结果分析  59-60
    4.4.4 说明  60
  3.5 消噪预处理方法的研究  60-63
    3.5.1 选用方法及实现  60-63
    3.5.2 不同消噪处理方法的应用效果分析  63
  3.6 三类光谱数据预处理方法应用及最佳方法选择  63-66
    3.6.1 三类数据预处理方法应用分析  64-65
    3.6.2 最佳光谱数据预处理方法选择原则  65-66
  3.7 小结  66-68
第四章矿物近红外光谱分析模型建立方法的研究  68-96
  4.1 矿物近红外光谱分析模型建立方法及过程  68-70
  4.2 模拟数据合成及实现  70-75
  4.3 偏最小二乘法建模  75-88
    4.3.1 偏最小二乘建模方法及程序实现  75-81
    4.3.2 不同相关关系数据PLS 建模预测结果及分析  81-82
    4.3.3 光谱常数项和一次项误差对PLS 模型性能的影响及相应处理方法研究  82-84
    4.3.4 光谱噪声对PLS 模型性能的影响及相应处理方法研究  84-88
  4.4 神经网络建模  88-91
    4.4.1 神经网络建模方法及程序实现  88-89
    4.4.2 不同相关关系数据ANN 建模仿真结果及分析  89
    4.4.3 光谱常数项和一次项误差对ANN 模型性能的影响及相应处理方法研究  89-90
    4.4.4 光谱噪声对ANN 建模性能的影响及相应处理方法研究  90-91
  4.5 两种建模方法对比  91-94
  4.6 小结  94-96
第五章 PISA-VIEW矿物分析软件设计  96-108
  5.1 设计背景及思想  96-97
    5.1.1 设计背景及要求  96
    5.1.2 设计方案  96-97
  5.2 主要模块设计  97-100
    5.2.1 数据预处理  97
    5.2.2 建模  97-98
    5.2.3 后处理  98-99
    5.2.4 未知样品分析结果评价  99-100
  5.3 软件应用试验  100-107
    5.3.1 合成数据模拟试验  100-103
    5.3.2 PISA 测试数据应用试验  103-107
  5.4 小结  107-108
第六章全文总结  108-111
  6.1 主要研究成果及创新性工作  108-110
  6.2 下一步准备研究的工作  110-111
参考文献  111-118
附录 Matlab 设计程序说明表  118-120
攻读博士期间发表学术论文及成果  120-123
摘要  123-125
Abstract  125-128

野外矿物近红外光谱分析关键技术研究

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