中北大学 机械与动力工程学院 机械工程系， 山西 太原 030051
针对目前光纤光栅传感器解调设备存在的问题，研究设计了更低成本、便携化、性能稳定的传感器解调设备。选择系统集成度高与环境适应性强的线阵CCD光谱成像法作为解调设备整体方案，以SOPC作为嵌入式解调内核，构建传感器解调系统，并通过实验证明，高斯拟合和频谱相关算法的解调精度较高，平均偏差在0.005 0 nm以内，分别为0.003 0 nm和0.004 8 nm，有效提高了光纤光栅传感器中心波长的解调分辨力，同时也证明设计的基于FPGA的光纤光栅传感器解调系统实现了高集成度、高分辨率的解调系统要求。
光纤光栅 高斯拟合 频谱相关 FPGA FPGA SOPC SOPC fiber Bragg grating Gaussian fitting spectrum correlation
1 中北大学机械与动力工程学院, 山西 太原 030051
2 山西农业大学工程技术学院, 山西 太原 030801
煤炭的发热量是评价煤炭品质的重要指标。 首先对比分析了平滑处理、 微分处理、 多元散射校正(MSC)以及标准归一化(SNV)等光谱与处理方法在改善煤粉近红外漫反射光谱信噪比的效果, 然后利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析方法(PCR)分别对采用每种预处理方法处理后的光谱建立煤粉发热量模型, 发现采用5点平滑处理、 多元散射校正和标准归一化处理可使模型的性能有较明显的改观, 5点平滑效果最好, 相关系数、 校正标准差和预测标准差分别为: 0.989 9, 0.0004 9和0.0005 2, 采用25点平滑处理产生了过平滑现象, 导致模型的性能变坏, 采用微分预处理后的光谱建立的模型没有明显变化, 对模型的性能影响不大。
近红外光谱 漫反射 发热量 预处理 NIR Diffuse reflection Calorific value Preprocessing 光谱学与光谱分析
2013, 33(12): 3212
1 南京林业大学机械电子工程学院，江苏南京 210037
2 中北大学机械与动力工程学院，山西太原 030051
采用近红外光谱结合判别分析（ DA）和主成分分析（ PCA）在不同光谱预处理方法下分别对山西老陈醋醋龄进行定性判别分析，和对陈醋中可溶性固形物（SSC）及 pH值进行定量分析。结果表明：原始光谱、5点平滑以及 SNV校正建立的 DA模型性能良好，校正集判别正确率为 100%，预测集判别正确率为 88.89%；原始光谱建立的可溶性固形物的定量模型最优，校正集和预测集的相关系数 r分别为 0.99988和 0.99960，RMSEC、RMSEP和 RMSECV分别为 0.0421，0.0911和 0.0777；5点平滑建立的 pH值的定量模型最优，校正集和预测集的相关系数 r分别为 0.99733和 0.97411， RMSEC、RMSEP和 RMSECV分别为 0.0151，0.0386和 0.0468，表明采用近红外光谱对老陈醋的 pH值和可溶性固形物进行定量分析以及对老陈醋的醋龄进行定性判别是可行的。
近红外光谱（NIRS） 老陈醋 判别分析 主成分分析 near infrared spectroscopy (NIRS) mature vinegar discriminant analysis (DA) principal components analysis（PCA）
中北大学机械工程与自动化学院，山西太原 030051
实验中首先采用多元散射校正（ MSC）的方法对煤粉样品的漫反射光谱进行了预处理，然后分别通过偏最小二乘法（ PLS）和主成分分析（ PCR）的方法建立煤粉样品的近红外光谱的全水分、挥发分和灰分的定量分析模型，通过预测集对建立的模型进行验证，发现利用偏最小二乘法建立的煤粉全水分模型最优， r＝0.975，RMSEC＝0.166，RMSEP＝0.169，RPD＝3.22，通过主成分分析方法建立的挥发分和灰分的模型最优，最后通过选取验证集样本对建立的模型进行了验证，得出利用近红外光谱分析技术间接对煤质进行定量分析是可行的。
近红外光谱 煤粉样品 偏最小二乘法 主成分分析 线性相关 定量分析 near infrared spectrum pulverized coal samples partial least squares（PLS） principal component analysis（PCR） linear correlation quantitative analysis
