三维荧光数据主成分分析

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摘要：作物淀粉是世界上广泛应用的重要原料之一。

然而，不同来源的淀粉其结构和性质都不同，因此需要准确的检测和鉴定。

因此，本研究利用三维荧光光谱技术对不同作物淀粉进行了鉴定。

结果表明，三维荧光光谱技术可以用于分析不同淀粉的结构和性质，不同来源的淀粉可以通过其荧光光谱指纹进行鉴定和区分。

因此，三维荧光光谱技术可以成为作物淀粉鉴定的有效方法。

关键词：三维荧光光谱；作物淀粉；结构和性质。

一、引言作物淀粉是世界上广泛应用的重要原料之一，不仅应用于食品工业，还广泛应用于轻工、纺织、医药、化工等领域。

其中，玉米淀粉、小麦淀粉和马铃薯淀粉是应用最广泛的淀粉资源。

不同来源的淀粉其结构和性质都不同，因此需要准确的检测和鉴定。

传统的作物淀粉鉴定方法主要包括显微镜观察、物理化学方法、酶学方法和微弱化学发光分析方法等。

虽然这些方法具有一定的可信度和准确性，但它们需要复杂的预处理和长时间的分析过程，同时对淀粉样品的数量和质量有一定的要求。

而且，这些方法没有考虑淀粉分子的三维结构和荧光光谱特性，缺乏对淀粉分子结构和性质的全面分析，因此需要新的快速、准确的作物淀粉鉴定方法。

三维荧光光谱技术是一种无损、快速、灵敏和简便的分析方法，输入光谱信号可以测量样品的荧光光谱。

该技术可以对样品进行全面的非破坏性分析，同时可以分析样品的荧光光谱特性，提供关于样品分子结构和性质的信息。

因此，三维荧光光谱技术已被广泛应用于食品质量和安全检测、医学诊断、环境监测等领域。

本研究旨在利用三维荧光光谱技术对不同作物淀粉进行鉴定，探究该技术在作物淀粉鉴定中的应用价值。

二、实验材料和方法1. 实验材料本实验选取了三种来源的作物淀粉样品，分别为玉米淀粉、小麦淀粉和马铃薯淀粉。

2. 实验方法（1）三维荧光光谱测量使用三维荧光光谱仪对不同作物淀粉进行荧光光谱测量，使用激光光源激发样品，测量范围为200-800nm，激发波长为280nm。

第16卷第6期 分析科学学报2000年12月V o l.16　N o.6 JOU RNAL O F ANAL YT I CAL SC IEN CE D ec.　2000文章编号:100626144(2000)0620516208三维荧光光谱技术分析应用进展刘志宏　蔡汝秀(武汉大学化学系,武汉,430072)摘　要:本文对三维荧光技术的发展及其分析应用作了回顾、评述与展望,引用文献75篇。

关键词:三维荧光光谱;分析应用;综述中图分类号:O657.39 文献标识码:A荧光分析方法已成为例行分析的重要手段。

然而,随着分析对象的不断发展、分析任务的日益复杂,传统的荧光分析法已很难满足要求。

因为传统的荧光发射(激发)光谱只是在某一个激发(发射)波长下扫描,而事实上,荧光是激发波长和发射波长两者的函数,所以这种传统的荧光发射(或激发)光谱并不能完整地描述物质的荧光特征。

一个化合物荧光信息完整的描述需要三维光谱才能实现[1]。

这是进行光谱识别、表征的必要条件。

另外,对一个含多种组分的荧光光谱(发射 激发)重叠的对象,传统的峰值定量法很难解决组分之间的干扰问题,需要从对象更完全的信息中寻找选择性的区域,或结合其它的优化手段才可能准确地实现多个组分的同时分析。

三维荧光法是近20多年发展起来的一门新的荧光分析技术,这种技术能够获得激发波长与发射波长或其它变量同时变化时的荧光强度信息,将荧光强度表示为激发波长2发射波长或波长2时间、波长2相角等两个变量的函数。

三维荧光光谱分别被称作三维荧光光谱(T h ree2D i m en si onal F luo rescence Sp ectrum)、激发2发射矩阵(Em issi on2Excitati on M atrix)、总发光光谱(To tal L um inescence Sp ectrum)、等高线谱(Con tou r Sp ectrum)等[2]。

图1所示是典型的等角三维投影图及其等高线谱图。

三维荧光光谱分类识别方法与实验研究的开题报告一、研究背景随着荧光技术在现代科学研究和工程领域中的广泛应用，对荧光信号的分类和识别研究变得越来越重要。

传统的荧光光谱分类识别方法主要采用基于特征提取的方法，即从原始光谱信号中提取相应的特征向量，再将特征向量送入分类器进行分类。

然而，这种方法的性能受到所提取特征的选择和质量的影响，导致分类效果难以达到理想的水平。

因此，需要开发更加智能和高效的荧光光谱分类识别方法，从而更准确地区分不同荧光信号。

三维荧光光谱分类识别方法是一种新型的荧光信号处理技术，在近年来逐渐得到了研究人员的关注。

该方法利用多个波长、多个时间点和多个方向的荧光信号组成三维的数据块，通过分析其空间、时间和波长等特性，实现对不同荧光信号的无监督和有监督分类和识别。

由于三维荧光光谱具有空间和时间的多重信息，具有更高的鉴别性和辨别度，能够更准确地识别不同荧光信号，因此在生物医学、环境监测、食品安全等领域具有广泛应用前景。

二、研究目的和意义本研究旨在探索三维荧光光谱分类识别方法，并进行实验验证。

该研究的主要目的和意义如下：1. 基于三维荧光光谱数据，开发高效智能的分类和识别算法，提高荧光信号分类识别的准确性和稳定性；2. 验证三维荧光光谱分类识别方法的优越性，比较其与传统基于特征提取的方法的优劣；3. 探究应用三维荧光光谱技术解决实际问题的应用前景，为生物医学、环境监测、食品安全等领域提供技术支持。

三、研究内容和方法1. 三维荧光光谱数据获取：采用荧光显微镜和光谱仪等设备获取三维荧光光谱数据集；2. 特征提取和选择：基于三维荧光光谱数据集，提取相应的特征向量，并选择最具有区分能力的特征；3. 数据降维：采用主成分分析（PCA）算法对数据进行降维，以便更方便实现数据可视化和分类识别；4. 分类器设计：采用支持向量机（SVM）算法设计分类器，对荧光信号进行分类和识别；5. 实验设计和数据分析：通过实验设计和数据分析验证所提出的三维荧光光谱分类识别方法的性能，与传统基于特征提取的方法进行比较。

三维荧光fri指数三维荧光（3D fluorescence）是一种通过测量物质在不同激发波长下发射的荧光信号来研究其特性和组成的技术。

这种技术广泛应用于生物医学、化学、环境科学等领域，可以用于分析复杂混合物的组成、检测有害物质、研究化学反应动力学等。

在三维荧光技术中，常用的指标之一是荧光fri指数（Fluorescence Index）。

荧光fri指数是一种定量描述样品荧光信号特征的参数，通常用于表征样品中不同组分的相对含量。

荧光fri指数的计算通常基于样品在不同激发波长下的发射光谱。

首先，通过在一系列激发波长下激发样品，记录相应的发射光谱。

然后，根据发射光谱的特征，如峰值位置、强度等，计算出荧光fri指数。

荧光fri指数的计算方法可以根据具体研究需要进行调整和优化。

一种常见的计算方法是使用不同波长下的荧光峰值强度之比。

例如，假设样品在两个激发波长下的荧光峰值强度分别为I1和I2，则荧光fri指数可以计算为I1/I2。

这个比值可以反映不同组分的相对含量，例如，当I1/I2大于1时，表示第一个组分的含量较高，反之则表示第二个组分的含量较高。

荧光fri指数的应用非常广泛。

例如，在环境科学中，可以利用荧光fri指数来研究水体中有机物的来源和组成，评估水质污染程度。

在生物医学研究中，荧光fri指数可以用于分析细胞或组织中不同荧光标记物的相对含量，从而研究细胞功能和病理变化。

总之，荧光fri指数是一种用于描述样品荧光信号特征的定量参数，通过测量样品在不同激发波长下的发射光谱来计算。

它在生物医学、化学、环境科学等领域具有广泛的应用，可以用于分析复杂混合物的组成、检测有害物质、研究化学反应动力学等。

三维荧光光谱原理
三维荧光光谱是一种用于分析荧光物质的光谱技术。

它将激发光以不同的波长和角度照射到样品上，并记录样品在不同激发光波长和角度下的荧光发射光谱。

这种光谱技术可以提供大量的信息，包括荧光强度、发射光谱峰值位置和形状等。

在三维荧光光谱中，光谱数据通常以矩阵的形式存储。

矩阵的行对应于激发光的波长，列对应于样品的发射光谱。

每个矩阵元素表示在给定激发光波长和样品发射光波长下的荧光强度。

通过计算这些矩阵的不同特征，如最大发射波长、荧光强度最大值等，可以获得有关样品的详细信息。

三维荧光光谱常用于化学分析、生物医学研究和环境监测等领域。

它不仅可以用于研究荧光物质的组成和结构，还可以用于检测和识别不同样品中的化合物。

由于荧光特性对环境条件敏感，因此三维荧光光谱也可以用于监测环境中的污染物和生物标志物。

总的来说，三维荧光光谱是一种强大的分析工具，可以提供有关荧光物质的丰富信息。

它在多个领域具有广泛的应用潜力，并为科学研究和实际应用提供了有力支持。

荧光光谱的数据处理和解释方法荧光光谱是一种重要的分析技术，在生化、医学、环境科学等领域得到广泛应用。

荧光光谱的数据处理和解释方法对于准确分析和解读样品的特性至关重要。

本文将介绍几种常用的荧光光谱数据处理和解释方法。

首先，荧光光谱的数据处理方法之一是峰值分析法。

峰值分析法可以帮助我们确定荧光光谱中的各个峰值的位置和强度。

这种方法通常包括峰值拟合、积分和峰值位置计算等步骤。

通过对荧光光谱中的各个峰值进行分析，我们可以获得样品的组成和结构信息，进而对其进行定性和定量分析。

其次，荧光光谱的数据处理方法之二是差异分析法。

差异分析法可以比较不同样品之间的荧光光谱差异，从而判断它们之间的相似性或差异性。

这种方法通常用于样品分类、荧光探针优化和样品间相互作用等研究。

通过差异分析方法，我们可以确定样品之间的相似性和差异性，并推测可能导致这些差异的原因。

此外，荧光光谱的数据处理方法之三是主成分分析法。

主成分分析法是一种降维技术，可以将荧光光谱数据转化为少数几个主成分的线性组合。

这种方法可以减少数据的复杂性，提取出主要特征，并帮助我们理解样品之间的相关性。

主成分分析法在荧光光谱中的应用广泛，可以用于特征提取、样品聚类和样品分类等研究。

最后，荧光光谱的数据处理方法之四是时间分辨荧光光谱分析法。

时间分辨荧光光谱分析法是一种动态的光谱分析技术，可以研究样品中分子的动态行为。

通过测量样品在不同时间点上的荧光光谱，并分析光谱强度和峰位随时间的变化，我们可以揭示分子在样品中的运动和相互作用过程。

时间分辨荧光光谱分析法在生物学、化学和材料科学中的应用广泛，可以用于研究生物分子复合物的形成和解离过程，以及材料表面的光物理性质等。

综上所述，荧光光谱的数据处理和解释方法在荧光光谱分析中起着至关重要的作用。

峰值分析法、差异分析法、主成分分析法和时间分辨荧光光谱分析法是其中常用的方法。

通过这些方法，我们可以准确分析和解释样品的特性，并深入理解样品的组成和结构。

作物淀粉的三维荧光光谱指纹分析鉴定方法
作物淀粉是一种常见的植物营养储存物质，具有荧光特性。

通过对作物淀粉的三维荧光光谱进行分析和鉴定，可以帮助我们了解淀粉的品质、组成和结构特征。

本文将介绍作物淀粉的三维荧光光谱指纹分析鉴定方法。

采集作物淀粉的样品。

样品的选择要注意保持其完整性和代表性。

可以选择不同作物的淀粉样品，如小麦、大米、玉米等。

将样品粉碎并过筛，得到均匀的粉末，以便进行后续的实验。

接下来，利用荧光光谱仪对样品进行测量。

将样品放置在荧光光谱仪的样品槽中，设置激发光源和检测器。

激发光源的选择应根据样品的特性和波长范围进行调整，一般可选择UV/VIS光源，如氘灯或氙灯。

根据不同的实验目的，可以选择不同的检测器，如荧光光谱仪、紫外可见光谱仪等。

设置好参数后，开始测量样品的荧光光谱。

在测量过程中，要注意控制样品的温度和湿度，以保持实验条件的一致性。

要进行多次重复测量，以提高数据的可靠性和稳定性。

测量完成后，对荧光光谱进行数据处理和分析。

可以利用专业的数据分析软件对荧光光谱进行拟合、峰识别和特征提取。

通过对不同作物淀粉的荧光光谱进行对比分析，可以发现其在波长、强度和峰位等方面的差异，进而进行鉴定和分类。

可以将荧光光谱与其他物质的光谱进行比较分析，以区分和鉴定作物淀粉与其他成分的关系。

根据荧光光谱分析的结果，可以对作物淀粉进行分类和质量评价。

通过对淀粉样品的三维荧光光谱指纹进行分析和鉴定，可以快速准确地了解淀粉的组成成分、化学特性和品质水平，为作物淀粉的应用和加工提供科学依据。

三维荧光数据处理算法研究及在有机物含量检测中的应用三维荧光光谱技术能够测定荧光混合物中感兴趣组分的光谱及浓度信息。

低浓度溶液荧光定量分析的基础是荧光强度与浓度的线性关系,高浓度溶液中存在内滤效应,使得荧光强度随浓度的增加不能近似为线性关系,单一荧光强度测量值,不能正确判断溶液真实浓度。

以在水中低溶解度的矿物油和高溶解度的富里酸及腐殖酸溶液为研究对象,分析荧光强度与浓度间的定量关系。

利用多组分体系中组分荧光强度随体系浓度变化的不一致性质,扩大了荧光强度随浓度单调变化的浓度范围,为测量仪器大范围测量富里酸及腐殖酸浓度提供理论保障。

对于含强内滤效应的三维荧光光谱数据,一般处理方法是将溶液稀释到线性范围内或通过荧光组分吸收光谱对内滤效应进行校正,增加了数据处理的步骤。

提出了拟蒙特卡洛随机取点区域求和结合多元函数求极值的方法,将内滤效应表达式包含于目标方程内同时求解,简化数据处理步骤。

方法通过随机取点求和在一定程度上减小随机误差的干扰,提高信噪比。

目标方程中可以同时包含光谱变换函数以突出感兴趣光谱信息,结合复杂体系多组分荧光峰信息可以保证最小值解的唯一性。

测量水溶液荧光光谱时会产生散射光谱,干扰荧光光谱的测量。

水溶液散射光谱中,一阶瑞利散射幅度最大,会掩盖与散射区域重合的荧光信息,现有处理一阶瑞利散射方法的主要思想是避开散射区域,利用散射区域以外数据进行光谱分析或对散射区域进行插值,无法得到散射光谱掩盖下的真实荧光峰信息。

根据一阶瑞利散射光谱的近似对称性及荧光发射的物理机理,提出适用于记录发射光谱点数密集的对称相减去除一阶瑞利散射方法及适用于记录发射光谱点数稀疏的对称拟合去除一阶瑞利散射方法,实现了对一阶瑞丽散射峰与荧光峰重合时荧光信息的提取,弥补了现有消除一阶瑞利散射方法的不足。

荧光仪器测得的荧光数据中除溶液的散射干扰外,还包含仪器自身的系统误差及测量中的随机误差。

仪器系统误差可以通过仪器自身的校正文件进行校正,随机误差则需要相应的去噪算法进行去除。