下载文档原格式
三维荧光光谱分析三维荧光光谱分析是一种研究化合物结构及增强吸收、发射光谱特性的分析方法，可以帮助我们了解有机物的结构、立体拓扑以及它们以不同形式表现出来的结构特征。
三维荧光光谱分析可以对多维度的光谱特征进行联合分析，从而构建出不同化合物的荧光光谱特征，有助于我们对有机物的性质及其形态的深入研究。
三维荧光光谱分析有着众多应用，在分子结构及增强吸收、发射光谱特性的分析中尤为重要。
例如，它可以帮助我们准确鉴定特定有机化合物，对有机分子的结构和形态进行分析，从而发现结构异常或荧光异常的有机分子。
此外，三维荧光光谱分析还可用于化学传感器研究，例如用于检测有毒气体或金属离子等。
三维荧光光谱分析的原理是将所有的荧光光谱特征组合到一起，使每个特征的贡献得到最大化。
根据参数的不同，将荧光光谱分为三维荧光光谱分析和二维荧光光谱分析：三维荧光光谱分析中，将吸收系数、衰减系数和增强系数作为参数；而二维荧光光谱只需要考虑吸收系数和衰减系数。
三维荧光光谱分析除了可以分析化合物结构外，还可以用于产品质量检测。
通过对产品进行三维荧光光谱分析，可以准确检测产品中的有机物及其结构，从而确定产品的质量状况。
这种分析方法可以有效地帮助生产企业分析产品的质量，为企业进行改进提供重要信息。
从上述分析可以看出，三维荧光光谱分析是一种重要的分析方法，它不仅可以用来分析化合物结构，而且还可以用于产品质量检测。
它具有准确、可靠、灵敏度高等特点，是研究有机物结构和质量检测的利器。
未来，三维荧光光谱分析将受到越来越多研究者和行业的关注。
它将会被用于更广泛的应用领域，并且还可以应用于更多的行业，如医药、农业等。
三维荧光光谱分析有着广阔的未来，它将为我们了解有机物结构及其质量检测，提供重要信息。
狐尾藻腐烂过程中DOM的三维荧光光谱特征冯胜;袁斌【摘要】为了研究水生植物腐烂过程对水体内源DOM的贡献及其降解机制,以草型湖泊的优势水生植物——狐尾藻为研究对象,进行室内模拟实验,通过三维荧光光谱技术分析其从开始腐烂至完全腐烂过程中DOM的变化规律.结果表明:狐尾藻腐烂过程中会释放大量的类蛋白物质,荧光组分由最初的单个T2组分逐渐检测出T1,B1,B2和A组分,各组分的荧光峰强度也在逐渐升高;经细菌进一步降解利用,荧光峰强度开始下降,且组分数量逐渐减少,最后只剩难降解的A组分.相关性分析发现:腐烂过程中,DOM浓度与TN,TP,NH+4-N呈显著正相关,与DO呈显著负相关关系.【期刊名称】《常州大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(030)004【总页数】7页(P46-52)【关键词】腐烂;溶解性有机质;荧光指数;相关性【作者】冯胜;袁斌【作者单位】常州大学环境与安全工程学院,江苏常州 213164;常州大学环境与安全工程学院,江苏常州 213164【正文语种】中文【中图分类】X171溶解性有机质(dissolved organic matter，DOM)是水生生态系统中一种重要的、活跃的化学组分，含有丰富的碳、氮、磷等生源要素，对水体水质和富营养化等演化有着显著影响[1-2]。
在湖泊中，DOM一般来源于外源输入及湖泊内源产生，内源DOM比外源DOM的碳氮比值高，更加富含碳水化合物，也更容易被降解从而参与到微食物网能量传递过程中，对总初级生产力的贡献较大[3-4]。
大量研究通过野外调查及室内实验证明，水生植物和藻类的生物降解都是内源DOM的最主要来源。
冯伟莹等[5]对太湖水体溶解性有机质的来源进行解析发现：藻类和水生植物腐烂分解是太湖内源DOM的重要来源。
Wada[6]的研究也指出大型藻是沿海地区DOM的主要生产者，它释放的多聚糖的胞外分泌物是有色溶解有机质的主要成分。
姚昕等[7]为了检验草、藻来源的DOM组分特征及其微生物降解机制的差异性，分别选取太湖藻型湖区的蓝藻及草型湖区的优势水生植物进行室内细菌降解实验，发现浮游植物及沉水植物的细菌降解都能快速释放营养盐和有机质。
三维荧光光谱分析法三维荧光光谱分析法【内容摘要】荧光强度与激发波长kex、发射波长kem、衰变时间(t)、荧光寿命(s)、吸光系数(e)、偏振度(p)及待测组分浓度(c)等因素有关。
荧光强度与激发波长Kex、发射波长Kem、衰变时间( t)、荧光寿命(S)、吸光系数(E)、偏振度(P )及待测组分浓度(c)等因素有关。
若主要研究荧光强度与Kex 和Kem 的关系, 就构成了Kex2K em2F 三维荧光光谱(EEM ), EEM 光谱技术简化了复杂组分繁琐的分离过程, 提高了荧光分析的灵敏度、选择性和实用性, 还可进行指纹分析和技术鉴定。
许金钩小组应用EEM 技术和方法,获得了生物大分子、有机小分子荧光探针、以及荧光探针分子与生物大分子相互作用的大量信息, 并运用Mon te2Carlo 数学模型对EEM 进行总体积分,建立了EEM 总体积分方法, 用于样品中有机物质和药物分子的定量分析, 获得满意的结果。
除了使用EEM 技术和方法外, 还可以根据实际需要, 选择荧光衰变时间( t)、偏振度(P )、荧光寿命(S) 等参数,构成Kex2K em2x (待定参数)三维荧光光谱, 从不同的角度出发来提高荧光分析的灵敏度、选择性。
这种分析技术不仅被用来进行物质的定性和定量分析,而且被用于测定生物大分子的形状、大小、构象, 以及固态物质、生物大分子与有机分子和金属离子相互作用等的研究, 在临床医学、环境检测、法医鉴定、生命科学以及有序介质中生物大分子荧光探针光谱特性的研究等方面, 发挥着极为重要的作用。
但由于多维荧光光谱技术中需要处理大量的实验数据,因此在研制仪器的同时, 还要开发许多有实用价值的数学处理方法和多维光谱软件120 世纪70 年代发展起来的同步导数荧光技术在混合物的连续测定中发挥着重要作用, 这一方法的特点是同时扫描激发波长和发射波长, 并对得出的图谱进行微分处理, 使容易重叠的波峰彼此完全分开, 便于得出可靠的测量结果。
基于三维荧光光谱的水中有机物特征提取摘要水中有机物的特征提取对于环境监测、生物、医学、化学等领域有着重要意义，而传统的方主要是化学分离法，这种方法由于耗时长、污染大，难以满足实时在线监测的需要。
而三维荧光光谱分析法由于具有灵敏度高、信息量大、选择性好、能对多组分同时分析及在线分析等优势，而在环境监测、食品安全、医学等领域得到了广泛应用。
三维荧光光谱法是鉴别物质种类的重要方法之一。
论文在总结三维荧光光谱分析发展现状的基础上，选取了快速、通用、精确的平行因子法作为光谱分析方法。
并采用小波包变换对原始数据进行了压缩，进一步的减少了运算量，从而提高了运算速度。
本课题在MATLAB平台下首先对仿真三维荧光光谱数据进行自适应的小波包压缩，针对压缩数据，采用平行因子法得出各组分的特征和相对浓度得分；然后对获取的实测三维荧光光谱数据进行去噪、小波包压缩，并基于平行因子法得出各组分的特征和相对浓度得分。
实验结果表明应用小波包压缩和平行因子法进行三维荧光光谱特征提取具有较高准确性，可以有效减少数据处理量，提高运算速度。
关键字：三维荧光光谱；平行因子法；小波压缩；特征提取ABSTRACTIn fields such as environmental monitoring, biology, medicine and chemistry, it is significant to extract features of organics in the water. Since the traditional extracting method, chemical separation, is time-consuming and contaminative, it can hardly meet the need of real-time online monitoring. In contrast, the three-dimensional fluorescence spectrometry is widely used in fields of environmental monitoring, food safety, medicine, etc. for it is sensitive, informative as well as readily available, and it can be conducted online and simultaneously on different sets of data.The three-dimensional fluorescence spectrometry is an important method for identifying types of substances. In this paper, the status quo of the three-dimensional fluorescence spectroscopy is summarized. Accordingly, the speedy, universal, accurate parallel factor analysis is adopted as a spectral analysis method. In addition, raw data is compressed by wavelet packet transformation, thereby further reducing the computational complexity and improving the operation speed.This project is carried out in MATLAB. At first, simulated three-dimensional fluorescence spectroscopy data is compressed by self-adapting wavelet packet transformation, then, features and relative concentration of components are obtained by parallel factor analysis. Afterwards, observed three-dimensional fluorescence spectroscopy data undergoes a process of denoising and wavelet packet compression, then, features and relative concentration of components are secured by parallel factor analysis. The experimental result shows that the application of wavelet packet compression and parallel factor analysis bears higher accuracy and conduces to simplified computation and accelerated operation.Key words:Three-Dimensional Fluorescence Spectrum, PARAFAC, Wavelet compression, Feature extraction目录前言 (6)第一章绪论 (1)第1.1节引言 (1)第1.2节水中有机物的光学识别分类 (1)1.2.1 基于紫外光谱的有机物识别 (1)1.2.2 基于二维荧光光谱的有机物识别 (2)1.2.3 基于三维荧光光谱的有机物识别 (2)第1.3节三维荧光光谱技术的发展现状 (2)1.3.1 三维荧光光谱预处理 (3)1.3.2 三维荧光光谱分析方法 (3)第1.4节课题研究意义及主要内容 (6)1.4.1 课题研究意义 (6)1.4.2 课题主要研究工作 (7)第二章荧光光谱特征提取方法 (8)第2.1节荧光光谱的基本原理 (8)第2.2节三维荧光光谱技术 (8)2.2.1 激发光谱 (9)2.2.2 发射光谱 (9)2.2.3 三维荧光光谱 (9)2.2.4 三维荧光光谱的优点 (10)2.2.5 基于平行因子法的三维荧光光谱分析 (10)第2.4节本章小结 (12)第三章基于小波包变换的数据滤噪和压缩方法 (13)第3.1节小波变换的基本理论与原理 (13)3.1.1 小波变换定义 (13)3.1.2 离散小波变换 (13)3.1.3 小波包变换的基本原理 (14)第3.3节基于小波包变换的滤噪方法 (16)第3.4节基于小波变换的压缩方法 (19)3.4.1 基于小波变换的数据量压缩 (19)3.4.2 基于小波包变换的存放数据量压缩 (19)第3.5节本章小结 (20)第四章三维荧光光谱特征提取设计 (21)第4.1节软件总体方案 (21)第4.2节基于小波包变换的滤噪模块设计 (21)第4.3节基于小波包变换的压缩模块设计 (22)4.3.1 基于小波变换的数据量压缩 (22)4.3.2 基于小波包变换的存放数据量压缩 (23)第4.4节基于平行因子法的三维荧光光谱分析模块 (24)第4.5节本章小结 (25)第五章实验结果 (26)第5.1节仿真数据 (26)第5.2节仿真数据实验结果 (27)5.2.1 平行因子法分解结果 (27)5.2.1 小波包变换压缩后平行因子法分解结果 (29)第5.3节实测数据实验结果 (32)5.3.1 散射光的除去 (33)5.3.2 基于小波包变换的滤噪和压缩 (35)5.3.2 平行因子法分解结果 (36)第5.5节本章小结 (41)第6章结论 (42)参考文献 (43)致谢 (45)附录一MATLAB平行因子法 (46)附录二MATLAB基于小波包变换的滤噪和压缩算法 (48)前言随着人类社会的不断发展，石油开采及利用规模的不断扩大，海洋和河流航运的频繁，工业废水、生活污水、农业排水及其他废物的排放量逐年增加。
作物淀粉的三维荧光光谱指纹分析鉴定方法作物淀粉是由植物细胞贮存物质形成的，具有丰富的生物化学成分和组织结构特征，常被用于食品加工和工业生产。
由于作物淀粉的种类繁多且相似性高，传统的鉴定方法往往耗时、复杂且易受环境因素的影响，因此需要开发一种简便、快速、准确的鉴定方法。
近年来，利用荧光光谱技术进行作物淀粉的鉴定分析逐渐得到了广泛关注。
荧光光谱技术是一种无损、灵敏、高效的分析方法，能够提供物质在激发光源作用下所发射的特定波长范围内的光谱信息。
通过分析荧光光谱，可以获取样品的特征波峰和波谷，从而获得样品的指纹信息，实现对作物淀粉的鉴定分析。
作物淀粉的荧光光谱主要包括激发光谱和发射光谱两部分。
激发光谱是指在一定波长范围内对样品施加激发光源后所记录到的样品发射光谱，可以反映样品对激发光的吸收情况。
发射光谱是指样品在激发光源的作用下所发射出的光谱，可以反映样品的荧光特性。
通过分析这两部分光谱，可以得到作物淀粉的荧光光谱指纹。
在分析作物淀粉的荧光光谱时，通常需要选择合适的激发波长和发射波长，以提高分析的准确性和可靠性。
一般来说，激发波长在300~400 nm范围内，发射波长在400~700 nm 范围内。
还需要考虑样品的浓度、pH值、温度等因素，以保证实验条件的一致性。
目前，已经有许多研究利用荧光光谱技术对作物淀粉进行鉴定分析。
利用荧光光谱技术可以对玉米淀粉、水稻淀粉等不同作物淀粉的含量进行定量分析。
还可以通过比较不同作物淀粉的荧光光谱指纹差异，进行作物淀粉的种类鉴定。
还可以利用荧光光谱技术对作物淀粉的结构特征进行研究，从而为作物淀粉的加工和利用提供科学依据。
作物淀粉的荧光光谱指纹分析鉴定方法是一种快速、准确的鉴定方法，可以实现对作物淀粉的种类鉴定和含量定量分析。
随着荧光光谱技术的不断发展和完善，相信在作物淀粉的鉴定分析领域将有更多的应用和发展。
特征是对象所表现出来的各种属性与特点。
在遥感图像分析中特征提取可以从两个意义上来实施：一种是按照一定的准则直接从原始空间中选出一个子集（即子空间），实践中的波段选择即属于此类；另一类是在原始特征空间和新特征空间之间找到某种映射关系P，P：x→y，将原始特征空间x=｛x1，x2…，xn｝映射到维数降低了的特征空间y中去，y=｛y1，y2…，ym｝，m＜n。
对于用于分类目的的特征提取，好的特征提取方法能使同类物质样本的分布具有密集性，而不同类物质的样本在特征空间中能够隔离分布，为进一步分类打下良好基础。
因为高光谱数据具有波段多、波段间相关性高及数据冗余度高等特点，所以对高光谱遥感数据的特征提取具有特殊意义。
遥感图像特征提取包含的内容非常广泛，提取方法也很多，光谱维特征提取和空间维特征提取是表现图像特征提取的两种主要方法。
这里主要介绍适用高光谱数据的一些光谱维特征提取方法，主要涉及主成分分析法，典范变量分析法及改进的CA方法。
主成分分析是一种把原来多个指标化为少数几个相互独立的综合指标的一种分析技术。
对波段间高度相关的数据非常有效（Cloutis，1996）。
PCA技术已被用在不同的地质遥感项目，包括宽波段和高光谱数据（Lee等，1990；Resmini 等，1997，Fujimura ＆Kiyasu，1994）。
由于高光谱数据波段间的相关性、高冗余度，直接利用所有的原始波段作分类或特征提取显得很不经济。
因此先对原始数据作PCA变换，然后对少数几个综合指标（成分）分析将会收到事半功倍的效果。
在高光谱数据分析中，PCA技术可将总体大部分方差集中在前面少数几个主成分中。
于是，人们利用这少数几个主成分做一些地质分析，如利用前3个主成分的假彩色合成图判读地质矿物信息，进而成图。
但在主成分合成图上的彩色在不同的图像上是变化的，并不代表一定的地质矿物成分，除非有相似的地质露头和覆盖，更困难的是，我们不能根据岩石、土壤和矿物等反射光谱作指示来判读主成分合成图上的彩色。
三维激发-发射矩阵荧光光谱（3D Excitation-Emission Matrix Fluorescence Spectra）是一种表征荧光光谱特征的方法，包括激发波长（y轴）、发射波长（x轴）和荧光强度（z轴）。
这种技术可以提供有关荧光物质的大量信息，包括荧光光谱的形状、位置、强度等，常用于荧光物质的分析和鉴定。
通过一次扫描，三维激发-发射矩阵荧光光谱能够监测样本中全部组分的荧光光谱信息，对于复杂混合物的光谱表征非常有用。
该技术不仅提供荧光强度随激发波长和发射波长的变化关系，还可以通过等高线荧光光谱图等多种方式呈现，有助于深入了解荧光物质的性质和行为。
三维激发-发射矩阵荧光光谱在许多领域都有应用，如化学分析、生物医学研究、环境监测、食品安全等。
例如，在化学分析中，可以用于鉴定有机化合物、染料、荧光探针等物质的荧光光谱特征；在生物医学研究中，可以用于研究生物体内的荧光物质、荧光标记技术等。
总之，三维激发-发射矩阵荧光光谱是一种强大的分析工具，能够提供丰富的荧光光谱信息，有助于深入了解荧光物质的性质和行为。
浮游植物活体三维荧光光谱特征提取游植物作为洋流的重要组成部分，对海洋环境的影响巨大，而获取浮游植物的三维荧光光谱特征可以帮助我们了解它们的生长状况、环境变化和生态系统功能。
随着荧光技术的发展，活体浮游植物三维荧光光谱特征提取技术成为当前研究的热点。
荧光技术应用于浮游植物的三维荧光特征提取是一个复杂的过程，尤其是研究单个植物体的特征提取更是复杂和繁琐。
首先，在物理采集前需要收集大量的信息，并确定植物的位置及其三维形状，以提高采集的精度和效率。
其次，根据植物的三维形状，实时调节照射光源的位置来确定其荧光特征。
此外，对不同植物体，需要调节不同的照明参数，获得更精确的荧光数据。
最后，三维荧光光谱模型建立和参数优化也是一个重要的工作。
目前，学者们在活体浮游植物三维荧光特征提取方面已经取得了许多成果。
有些研究采用相机和激光来获取植物体的三维形状，例如，英国富比士大学的研究人员使用可控激光来收集浮游植物的三维荧光信息，能够进行多次照射，并能够获取单个植物体及其特征。
此外，在采集植物三维荧光信息的过程中，还利用图像处理技术，可以更好地还原植物形状，从而使采集到的荧光信息更加精确。
此外，学者们还基于荧光成像分析技术，从不同的角度，发展出一系列新的活体浮游植物三维荧光特征提取方法，来更全面地定量反映植物的生长动态和生态功能。
其中，以全像片荧光技术（MIF）为代表的三维图像技术，其高空间分辨率、高光谱分辨率和高亮度分辨率使其成为一种理想的技术，能够精确地捕捉植物体的三维荧光特征。
在实验中，MIF技术配合其他技术，如分布式光谱域实时处理（DRTP），分析技术等，实现活体浮游植物三维荧光特征提取。
此外，由于MIF技术可以进行多次新鲜照射，因此，能够精确地测量复杂的植物体的三维荧光特征，因此，它可以极大地提高特征提取的准确性和可靠性。
综上所述，浮游植物的三维荧光光谱特征提取是一项复杂而重要的研究，目前，学者们已经利用荧光技术和图像技术，以及其他分析技术，研发出了一系列用于活体浮游植物三维荧光特征提取的新技术，这些技术可以帮助我们更准确地了解浮游植物的生长特征，从而更好地为海洋环境保护提供有力的技术支持。
三维荧光的特征峰的位置三维荧光是一种非常常见的光谱分析技术，在材料科学、化学、生物技术等领域有着广泛的应用。
它通过测量样品在激发光作用下发出的荧光光谱，可以揭示样品的组成、结构和性质等重要信息。
在三维荧光光谱中，存在一些特征峰，它们的位置可以提供有关样品性质的重要线索。
首先，让我们来了解一下三维荧光光谱是如何获得的。
实验中，我们通常会使用一种被称为激发光的能量较高的光源，如激光。
这种激发光照射到样品上时，样品中的分子便会吸收激发光的能量，从而激发至较高能级。
当这些激发态分子回到基态时，会释放出一部分能量以光的形式，即发出荧光。
而这些发出的荧光光子则可被用作光谱分析。
其次，我们来看一下三维荧光光谱中常见的一些特征峰。
这些特征峰通常出现在光谱图中的特定位置，并且具有明显的荧光信号强度。
这些峰的位置对应着样品中特定分子或物质的荧光特性。
通过对这些特征峰的分析，我们可以得到关于样品中分子组成、结构和环境等信息。
例如，在生物领域中，通过观察特定蛋白质或细胞的荧光特征峰位置，我们可以了解其结构特点或活性状态的变化。
对于不同类型的样品，其特征峰的位置也会有所不同。
例如，在化学物质的三维荧光光谱中，常见的特征峰位置可能对应着特定官能团或化学键的振动模式。
而在生物样品中，特征峰的位置通常与蛋白质的不同氨基酸残基或其间相互作用有关。
关于特征峰如何分析的问题，现在有很多的方法和工具可供选择。
例如，我们可以使用模型匹配法将实验得到的光谱数据与已知的标准光谱进行比对，从而确定特征峰的位置。
同时，也可以运用数学和统计学方法对光谱数据进行处理，提取出波峰波谷的信息，进一步了解样品的特性。
总之，三维荧光光谱中的特征峰位置对于了解样品的组成、结构和性质具有重要指导意义。
通过分析特征峰，我们可以得到关于样品的重要线索，从而实现对样品的深入研究和应用。
未来，随着技术的不断进步，对于三维荧光光谱分析的方法和应用还将不断拓展，为我们提供更深入、全面的样品信息。
