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近红外光谱分析中的化学计量学与样本划分方法KS

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简介:
本研究探讨了近红外光谱分析中化学计量学的应用及其重要性,并引入了一种新的样本划分方法——KS法,以提升模型预测精度和稳定性。 内有完整准确的matlab程序文件2个及一个mat演示数据文件。两个matlab程序文件分别是原作者的程序和我本人修改后使用的版本,均可以直接调用函数使用。

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客服
客服
  • KS
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    本研究探讨了近红外光谱分析中化学计量学的应用及其重要性,并引入了一种新的样本划分方法——KS法,以提升模型预测精度和稳定性。 内有完整准确的matlab程序文件2个及一个mat演示数据文件。两个matlab程序文件分别是原作者的程序和我本人修改后使用的版本,均可以直接调用函数使用。
  • PCA_daima.zip_matlabpca_定
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    本资源包含利用Matlab进行PCA(主成分分析)处理近红外光谱数据以实现定量分析的代码。通过PCA技术,可以有效地从复杂的数据中提取关键信息,用于化学物质浓度等参数的精准预测和评估。此代码包适用于科研人员及学生研究近红外光谱学应用。 PCA(主成分分析)是一种广泛应用于数据分析的统计方法,在光谱学领域尤其有用,因为它能够有效地降维并提取数据中的关键信息。“pca-daima.zip”压缩包中详细介绍了如何使用MATLAB进行近红外光谱的PCA分析,并探讨了其在定性和定量分析中的应用。 近红外光谱(NIR Spectroscopy)是一种非破坏性的技术,通过测量分子振动和转动能级间的跃迁来获取物质的信息。这种技术广泛应用于化学、生物医学、食品科学等领域,因为它可以快速且无损地检测样品的化学组成。 PCA的主要目标是将高维数据转换为一组线性不相关的低维特征向量(主成分),这些主成分保留了原始数据中的大部分变异信息,使得复杂的数据集更容易理解和解释。在光谱分析中,PCA有助于识别和去除噪声,并突出显示样本之间的差异,可能还会发现潜在的模式。 使用MATLAB实现PCA通常包括以下步骤: 1. **预处理**:对原始光谱数据进行归一化、平滑滤波或基线校正等操作,以减少随机噪声和系统误差的影响。 2. **构建数据矩阵**:将预处理后的光谱数据整理成矩阵形式,其中行代表样本而列则表示不同的光谱波长。 3. **计算协方差/相关性矩阵**:这一步骤旨在揭示数据之间的关系及其变化情况。 4. **特征值分解**:对上述构建的矩阵进行特征值分解操作,得到对应的特征向量和它们各自的特征值。 5. **选择主成分**:依据特征值大小排序后选取前几个具有最大特征值的向量作为主成分,这些成分为数据提供了大部分变异信息。 6. **投影到主成分空间**:将原始光谱数据映射至由选定的主成分构成的新坐标系统中,从而获得降维后的结果。 7. **分析和解释**:通过可视化手段(如散点图)展示降维后得到的数据集,并从中提取有价值的信息或建立预测模型。 在定量分析方面,PCA可以用于创建预测模型,例如偏最小二乘回归(PLS-R),通过对主成分进行回归来估计未知样品的属性。而在定性研究中,则可以通过聚类(如K-means)或者判别分析(LDA)等方法将样本分组以区分不同类型的材料。 压缩包中的代码涵盖了上述所有步骤,提供了实现PCA的具体算法和函数示例。通过学习这些内容,用户可以在MATLAB环境中进行实际的NIR光谱数据分析,并将其应用于自己的研究或项目中。 总之,PCA是一种强大的工具用于处理近红外光谱数据,在MATLAB的帮助下可以高效地执行降维、模式识别以及模型构建等任务。压缩包提供的资源对于想要掌握和实践PCA在光谱分析中的应用非常有帮助。
  • 拉曼综合
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    本研究聚焦于红外与拉曼光谱技术在化学物质结构鉴定中的应用及优势互补,提出了一种结合二者优点的新型综合分析策略。 在学习和应用红外及拉曼光谱分析技术的过程中,理解其原理至关重要。这部分内容主要介绍了吸收光谱的分类及其基本原理,并深入探讨了紫外光谱的理论基础。接下来,我们将详细解释相关知识点。 我们了解到,光谱分析技术基于样品对电磁辐射的吸收或发射特性。在进行光谱实验时,需要测定两个关键参数:电磁辐射频率和吸收或发射强度。这些方法可以用于材料结构与组成的定性和定量分析。 电磁波覆盖了从宇宙线到无线电波的广泛区域,在光谱分析中,短波长的电磁波具有更高的频率和能量。在吸收光谱中,分子会吸收特定频率的辐射光子,导致电子能级跃迁。这种跃迁可以发生在紫外区(价电子),红外区(成键原子振动与转动)或核磁共振区域(原子核自旋)。拉曼光谱通过散射效应分析分子中的振动信息。 接下来详细介绍的是紫外光谱的知识点。这是一种电子吸收光谱,波长范围通常在200至400纳米之间。它能提供化合物中多重键和芳香共轭性的关键信息。当样品分子或原子吸收光线后,外层电子会从基态跃迁到激发态。不同结构的分子有不同的电子跃迁方式,从而决定了它们吸收光波长范围及吸光度的不同。 具体而言,常见的电子跃迁类型包括σ→σ*、π→π*、n→π*以及n→σ*等。饱和烃中会发生σ→σ*跃迁,其吸收波长较短(小于150纳米)。含有非键合电子的分子可进行n→σ*跃迁,吸收波长大于150但小于250纳米。不饱和烃、共轭烯烃和芳香族化合物会经历π→π*跃迁,所需能量较低且位于紫外区。此外,在存在孤对电子与π键的情况下可能发生d→d或π→n跃迁,并在可见光区域产生吸收。 根据分子中不同类型的电子跃迁,紫外光谱中的吸收峰可以揭示出特定的结构特征信息。例如,某些添加剂和杂质可以通过紫外光谱进行测定分析。此外,在处理微量样品时,由于紫外区较高的吸光率使得使用较厚样品成为可能,从而提高灵敏度。 值得注意的是,π→π*跃迁和n→π*跃迁是紫外区域常见吸收类型之一。这些信息对于理解分子结构与光谱特性之间的关系至关重要。 电荷转移跃迁也是紫外光谱中的一个重要现象,在具备电子给体及受体的条件下发生这种类型的跃迁,其强度大且吸收系数ε通常大于10,000。此类跃迁常见于过渡金属配合物溶液中,并在可见光区域内产生显著吸收效果。 通过学习红外和拉曼光谱分析技术的基本原理及其应用,研究生们能够掌握这些重要的工具和技术,从而更好地支持他们的研究工作。理解吸收光谱的理论背景以及紫外光谱的特点与用途对于正确使用相关仪器设备及深入解析实验结果具有重要意义。
  • 基于MATLAB工具
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    本软件为科研人员和工程师提供了一套基于MATLAB平台的高效、便捷的近红外光谱数据分析解决方案。通过集成多种先进的处理算法与模型,支持用户进行数据预处理、特征提取及定量预测等操作,广泛应用于食品、农业、医药等领域的产品品质控制和成分分析研究中。 用于近红外光谱分析的聚类分析和判别方法的MATLAB程序。
  • 数据特征降维比较
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    本研究对多种用于处理近红外光谱数据的特征降维技术进行了系统性评估与对比,旨在探索最有效的数据分析手段。通过综合考量各类算法在不同场景下的表现,为相关领域的应用提供了有益参考和理论支持。 由于近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题,在进行关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确选择合适的降维方法。为解决这一问题,本段落对比分析了典型的线性和非线性降维方法,并利用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率两方面进行了实验验证。结果表明,线性降维算法,特别是主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),在处理烟叶近红外光谱时更为适用;而非线性降维方法由于其泛化学习能力较弱、推广能力和本征维度估计困难等原因,在这种情况下并不适合使用。
  • 基于深度回归模型.zip
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    本项目致力于开发一种基于深度学习技术的新型算法,用于提高近红外光谱数据的预测准确性。通过构建高效的回归分析模型,旨在解决传统方法在复杂样本处理中的局限性,为相关领域研究提供有力工具。 在本项目实践中,我们主要探讨如何利用深度学习技术对近红外光谱(NIRS)数据进行回归分析。近红外光谱技术是一种无损、快速的分析方法,在化学、生物医学及食品安全等领域广泛应用,通过测量物质对近红外光的吸收来获取其成分信息。而深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它模拟人脑神经网络结构,通过大量数据训练模型以实现高效的学习和预测。 我们需要理解深度学习的基本概念:它是机器学习的一个子集,包括多层非线性处理单元的大型神经网络模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)以及生成对抗网络(GAN)。在本项目中,我们将使用全连接层(FC layer)和激活函数(例如ReLU),构建一个深度学习模型来处理NIRS数据。 接下来是数据预处理阶段。由于NIRS数据通常包含大量噪声,我们需要进行标准化、归一化或主成分分析等步骤以降低噪音影响并提取关键特征。此外,鉴于NIRS数据可能具有非线性和高维特性,我们还需要选择合适的特征工程方法如选择降维或构造新特征来更好地适应深度学习模型。 在进入模型构建阶段后,考虑到NIRS数据的特性可能会选用具备强拟合能力的深度神经网络(DNN),或者结合物理知识设计特定网络架构例如卷积神经网络用于捕捉光谱局部模式或长短时记忆网络处理序列数据。训练过程中我们会使用反向传播算法优化模型参数如采用Adam或SGD优化器,并设置适当的损失函数衡量预测值和实际值之间的差距。 完成模型训练后,我们需要进行验证与调优以确定最佳超参数组合并提高泛化能力;同时会采取正则化、早停策略以及dropout等技术防止过拟合。最后,在评估阶段我们会使用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)等多种评价指标来衡量模型预测性能,一旦满意就可以将其部署在实际应用中进行成分分析或质量检测。 “基于深度学习的近红外光谱数据回归分析”项目结合了人工智能、深度学习和Python编程技术,旨在建立一个高效准确的模型解析与预测NIRS数据。整个过程包括从预处理到训练优化再到评估的应用全流程,充分展示了深度学习在复杂数据分析中的强大能力。
  • 基于SIMCA和偏最小二乘
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    本研究探讨了结合SIMCA分类法与偏最小二乘法在近红外光谱分析中的应用,旨在提高模型的准确性和鲁棒性,为复杂样品的快速、无损检测提供新思路。 模式识别的一个重要算法是SIMCA(软独立建模聚类分析),它非常值得研究和应用。
  • 预处理和波长选择进展及其应用__预处理_
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    本文综述了近红外分析中光谱预处理及波长选择方法的发展趋势与最新成果,重点探讨了这些技术在提高光谱数据分析准确性、效率中的关键作用。 光谱分析的核心介绍包括其算法内容及功能简介。这种技术非常实用且有效,在数据分析领域占有重要地位。它通过解析不同物质的光线吸收、反射或发射特性来识别材料成分,广泛应用于化学、物理学以及环境科学等多个学科中。 在算法方面,光谱分析通常涉及复杂的数学模型和计算方法,以从收集到的数据中提取有用信息。这些算法能够处理海量数据,并从中找出关键特征用于进一步研究与应用开发。此外,随着机器学习等先进技术的发展,现代的光谱数据分析工具变得更加智能化、自动化,在提高效率的同时也增强了准确度。 总之,光谱分析不仅具有强大的科学价值和技术意义,还为众多领域的实际问题解决提供了有力支持。
  • 软件Unscrambler 9.7用于PLS1和PCAC-PLS2建模.pdf
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    本文介绍了使用化学计量学软件Unscrambler 9.7进行红外光谱数据分析,重点探讨了PLS1及PCAC-PLS2模型的应用与优化。 化学计量学软件Unscrambler9.7用于进行PLS1红外光谱分析建模以及PCAPLS2PLS1的相关研究。
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    简介:近红外光谱仪是一种利用近红外光(约780nm至2500nm)与物质相互作用来获取样品化学成分信息的分析仪器。广泛应用于食品、农业、制药等领域,具有快速无损检测的特点。 已故院士陆婉珍撰写的关于近红外技术的参考书目涵盖了近红外原理、仪器设备、化学计量学以及相关应用。