1 中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所，南京 210042
2 中国科学院天文光学技术重点实验室（南京天文光学技术研究所），南京 210042
3 中国科学院大学，北京 100049
4 中山大学 物理与天文学院，珠海 519082
中山大学计划在珠海校区大南山台址建设一座以1.2 m望远镜为核心的多功能天文观测设施。在无改正镜组条件下，望远镜可覆盖15′的全视场，并在消旋器下方设置一个八面体卡焦单元，容纳多个观测终端仪器，实现天文光谱观测和多色成像观测之间的功能切换。其中，天文光谱观测设备包括一台长缝光谱仪、一台高分辨率光纤光谱仪和一套波长定标装置。长缝光谱仪提供缝长≥5′、中低分辨率R=1 000~3 000的光谱观测功能，可针对星系、星团等扩展源目标进行有效观测。高分辨率光纤光谱仪提供高分辨率R≥30 000、覆盖400~900 nm的单目标光谱观测功能，可针对特殊点源天体进行高精度化学丰度分析与视向速度测量。本文详细介绍了中山大学1.2 m望远镜配套的天文光谱仪器研制内容。
天文望远镜 长缝光谱仪 高分辨率光谱仪 Astronomical telescope Long slit spectrograph High-resolution spectrograph
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 内蒙古民族大学物理与电子信息学院, 内蒙古 通辽 028000
采用紫外可见(ultraviolet/visible, UV-Vis)光谱技术和近红外(near-infrared, NIR)光谱技术及信息融合技术对乙醇汽油中乙醇含量进行了检测。 首先采用组合区间偏最小二乘(synergy interval PLS, SiPLS)算法作为特征提取方法, 分别建立了基于UV-Vis和NIR光谱的偏最小二乘(PLS)回归模型; 再根据油品的实际情况, 运用信息融合理论将UV-Vis和NIR光谱信息进行融合, 建立了数据级融合(low level data fusion, LLDF)和特征级融合(mid-level data fusion, MLDF)模型, 并与单谱源模型效果进行了比较, 确定了最优模型为数据级融合后再进行矢量归一化的模型(LLDF-VN1); 最后分别用高乙醇含量样品和市售汽油样品的光谱数据对该最优模型进行了通用性检验。 结果表明: UV-Vis和NIR光谱数据单独建模均能很好的检测并提供较好的预测结果; 而UV-Vis和NIR光谱数据直接融合在基于校正集的回归模型中效果最好, 其校正集相关系数rc=0999 9, 校正集交叉验证均方差RMSECV=0125 8, 校正集整体评价偏差Biasc=0000 6; 而采用数据级融合后再进行矢量归一化的模型(LLDF-VN1)的预测效果为最佳, 其rp=0999 1, RMSEP=0352 7, Biasp=-0073 8; 自配溶液对最优模型(LLDF-VN1)的通用性验证中, rp=0999 7, RMSEP=0329 1, Biasp=0102 2; 市售汽油对最优模型(LLDF-VN1)的通用性验证中, rp=0990 1, RMSEP=0892 7, Biasp=0675 1。 实验结果说明通过将UV-Vis和NIR光谱信息进行数据级融合可以快速、 准确的检测出乙醇汽油中乙醇的含量, 并能实现乙醇浓度的宽范围检测, 为进一步实现混合油品中物质的快速检测奠定了基础。
紫外可见光谱 近红外光谱 乙醇汽油 信息融合 UV-Vis spectroscopy NIR spectroscopy SiPLS SiPLS Ethanol-gasoline Information fusion
