南京邮电大学 电子科学与工程学院, 南京 210046
提出了一种考虑温度影响的基于光子晶体的微压力传感器, 传感器由微压力传感和温度传感两部分构成, 其中微压力传感部分测量的是所处温度环境下的压力值。两部分传感器均利用波导和腔的耦合实现带阻滤波功能, 根据带阻滤波器的模式在所处温度下线性红移, 分别计算相应的温度值和该温度下的压力值, 并通过热光效应和热膨胀效应计算出温度对器件材料折射率的影响, 从而得到真实的微压力。文中对结构参数进行了优化设计, 实现了1.33 nm/μN的微压力灵敏度。
光子晶体 压力传感器 温度 悬臂 photonic crystals pressure sensors temperature cantilver
中国海洋大学海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室， 山东 青岛266100
利用三维荧光光谱(EEMs)技术测定了实验室培养的分属5个门13个属的17种中国近海常见赤潮藻的荧光性质， 通过db7二维小波变换提取赤潮藻三维荧光光谱的特征参量， 采用系统聚类法构建荧光特征标准谱库， 并利用多元线性回归辅以粒子群算法进行参数估计建立识别技术， 实现了赤潮藻在门、 属水平上的识别测定。 测定样品中： 赤潮藻纯种培养体在门、 属水平上的平均识别正确率分别为96.1%和73.6%； 对于优势度分别为60%， 75%， 80%， 90%的赤潮藻模拟混合样品， 优势藻在门水平上的平均识别正确率分别为86.7%， 96.9%， 98.7%， 99.4%， 识别相对含量分别为62.6%， 72.7%， 76.0%， 81.6%； 优势藻在属水平上的平均识别正确率分别为51.0%， 68.9%， 72.0%， 78.8%； 对于优势度达75%的赤潮藻实际混合样品， 优势藻在门、 属水平上的平均识别正确率分别为99.4%和75.9%。 将所建技术用于围隔实验水样和现场调查采集水样进行分析， 有效实现了浮游藻群落组成的识别测定， 尤其是硅藻和甲藻的分类识别。
赤潮藻 三维荧光光谱 二维小波变换 粒子群 识别 Red tide algae 3-D fluorescence spectra 2-D Wavelet transform PSO Identification 光谱学与光谱分析
2012, 32(6): 1562
1 中国海洋大学化学化工学院， 山东 青岛 266100
2 中国海洋大学海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室， 山东 青岛 266100
3 中国海洋大学信息科学与工程学院， 山东 青岛 266100
提出了一种基于小波高频分量的浮游植物活体荧光识别技术。通过测量近海常见52种浮游植物的三维荧光光谱，利用小波函数将光谱分解6层后得到系列正交高频分量cd1~cd6，通过标准偏差选择稳定而特异性强的分量特征点及其组合作为浮游植物荧光识别特征谱，并对其稳定性和判别能力进行贝叶斯判别分析，以判别正确率为基准选择分量组合cd3~cd6作为最佳荧光识别特征谱构建浮游植物荧光标准特征谱库，结合非负最小二乘法实现了浮游植物群落组成门、属水平上的识别测定：单种浮游植物在门、属水平上的识别正确率分别为95.5%和85.7%；浮游植物混合样品(混合比例分别为100%，75%，25%)在门水平上的识别正确率分别为100%，90.9%，53.3%，平均识别相对含量分别为79.7%，68.3%，17.5%；优势藻(单种优势度达75%)在属水平上的识别正确率为81.2%。将该技术用于围隔实验和现场调查采集水样，有效实现了浮游植物在门水平上的定性定量识别测定。
光谱学 识别 小波高频分量 三维荧光光谱 浮游植物
1 中国海洋大学海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室, 山东 青岛 266100
2 中国海洋大学信息科学与工程学院, 山东 青岛 266100
从荧光分光光度计所测浮游植物三维荧光光谱中, 选取12个激发波长点(400, 430, 450, 460, 470, 490, 500, 510, 525, 550, 570, 590 nm)组成离散三维荧光光谱, 采用db7小波技术及Bayes判别法对光谱进行特征提取, 并利用多元线性回归辅以非负最小二乘建立识别技术, 实现了浮游植物群落组成门、 属水平上的荧光识别测定。 所测样品中, 32种赤潮藻: 模拟混合样品(优势种比例分别为70%, 80%, 90%)及单种藻, 属水平平均识别正确率分别为67.5%, 75.8%, 81.4%, 79.4%。 43种浮游植物: 模拟混合样品(优势门比例分别为50%, 75%, 100%)门水平平均识别率分别为95.2%, 99.7%, 91.9%; 平均定量测定百分比分别为38.1%, 63.2%, 90.5%。
浮游植物群落 离散三维荧光光谱 小波分析 特征提取 识别 Phytoplankton population 3D discrete fluorescence spectrum Wavelet analysis Characteristics extraction Differentiation
中国海洋大学海洋化学理论与工程技术教育部重点实验室， 山东 青岛 266100
基于SA4多小波函数和浮游藻三维荧光光谱发展了一种浮游藻荧光识别测定技术。首先，采用SA4多小波对我国近海常见的42种优势藻种的三维荧光光谱进行分解，得到不同的尺度分量和小波分量，然后，应用贝叶斯判别原理选择第二、三层尺度分量Ca2，Ca3及二者的联合Ca2-Ca3作为荧光特征光谱分量，通过系统聚类分析得到Ca2，Ca3，Ca2-Ca3标准谱库，在此基础上，利用非负最小二乘法解析的多元线性回归建立识别测定技术。用3种标准谱库对培养的单种浮游藻样品在门、属水平上进行分级识别，表明Ca2标准谱库的识别效果最好：门水平上识别正确率平均为96.1%，属水平上识别正确率平均为87.4%。将该技术用于模拟混合样品及实际混合样品的分析，3种比例下，模拟混合样品的优势藻在门水平上识别正确率范围为91.4%～100%，平均为98.0%，99.4%，99.9%，平均相对含量分别为72.7%，77.1%，86.1%，优势藻在属水平上识别正确率范围23.2%～100%，平均为91.2%，92.5%，93.4%。实际混合样品的优势藻在门水平上的识别正确率范围为60.0%～100%，平均为97.0%，平均相对含量为71.8%，在属水平上识别正确率范围为25.0%～100%，平均为83.1%。将该技术用于麦岛围隔和胶州湾采集样品，在门水平上优势藻的分析结果与镜检结果一致，对于10个单种浮游藻优势度超过75%的样品，7个在属水平上的优势藻分析结果与镜检结果一致。
光谱学 识别测定 SA4多小波 三维荧光光谱 浮游藻
