1 齐鲁工业大学（山东省科学院）, 山东省科学院海洋仪器仪表研究所, 山东 青岛 266061
2 齐鲁工业大学（山东省科学院）, 山东省科学院海洋仪器仪表研究所, 山东 青岛 266061中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院, 山东 青岛 266590
海洋沉积物的粒度研究有助于了解人类活动对自然环境的影响。 将主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)融合能够综合利用两种光谱特征提取方法的优势, 获得比单一特征提取方法更丰富的特征波长, 实现无关特征和干扰信息的剔除, 最大限度减少特征信息的丢失, 有利于沉积物粒度的分析。 以青岛市东大洋村潮间带表层32份沉积物为例, 将海洋沉积物划分为0.3～0.2、 0.2～0.1、 0.1～0.075和<0.075 mm四个不同粒径的沉积物样品, 分别测定不同粒径的32份沉积物的可见-近红外反射光谱, 共计128条光谱。 将128条光谱数据分别以2∶1, 1∶1和1∶2的比例划分建模集和检验集进行分析； 采用主成分分析和连续投影融合算法(FOPAS )提取不同粒径沉积物的特征光谱, 利用支持向量机算法建立粒径分类模型。 结果显示, 对2∶1、 1∶1、 1∶2比例的数据集, 融合算法检验集正确率分别为83.33%、 82.81%、 75.29%, 仅在2∶1比例下正确率低于连续投影算法检验集的正确率90.47%, 其余正确率相对于单一特征提取算法均有显著的提高, 表明使用融合算法提取特征光谱建立的分类模型在训练集样本量少, 粒径清晰的条件下, 其分类模型相较于单独使用两个特征提取算法的模型更具有优势。 采用基于主成分分析和连续投影融合算法的海洋沉积物粒度分类模型, 能够提高海洋沉积物粒度分类结果的正确率, 建立正确率更高的粒度分类模型, 对快速粒度分类提供了解决方法。
海洋沉积物 粒度分类 主成分分析 连续投影算法 融合算法 Marine sediments Particle size classification Principal component analysis Successive projection algorithm Fusion algorithm 光谱学与光谱分析
2023, 43(10): 3075
1 新疆师范大学地理科学与旅游学院, 新疆 乌鲁木齐 830054新疆干旱区湖泊环境与资源实验室, 新疆 乌鲁木齐 830054
2 新疆师范大学地理科学与旅游学院, 新疆 乌鲁木齐 830054
3 新疆干旱区湖泊环境与资源实验室, 新疆 乌鲁木齐 830054
4 新疆财经大学统计与数据科学学院, 新疆 乌鲁木齐 830012
土壤有机碳含量是土壤肥力与土壤质量的主要决定因素, 与土壤生产力密切相关。 采用高光谱模型估算土壤有机碳含量成为了解土壤肥力的重要方法。 利用高光谱分析技术结合机器算法实现快速、 高精度的估算土壤有机碳含量, 对土壤肥力的可持续利用至关重要。 根据实测的土壤有机碳含量及其高光谱反射率数据, 运用Savitzky Golay方法对光谱波段进行平滑去噪, 采用连续投影算法（SPA）、 遗传算法（GA）对原始光谱及其5种不同数学变换光谱分别进行特征波段的筛选, 并基于随机森林（RF）方法构建土壤有机碳含量的高光谱估算模型。 为进一步降低模型的复杂度, 将SPA算法与GA算法相结合, 寻找最佳特征参数, 以提升土壤有机碳含量特征波段的识别率和可信度。 结果表明: （1）在原始光谱中, 基于GA算法筛选SOC含量的高光谱响应波段主要集中在350~410、 827~928、 997~1 064、 1 201~1 234、 1 541~1 574、 1 667~1 710、 2 153~2 186和2 357~2 707 nm; 当RMSE为6.09时, SPA算法筛选了11个特征变量。 （2）基于GA算法筛选特征波段时, 原始光谱R、 标准正态变量（SNV）、 多元散射校正（MSC）、 一阶微分（FD）、 对数的倒数（RL）与连续统去除（CR）的维数分别降低到407、 697、 668、 667、 493、 784维, 占全光谱波段的18.93%~36.47%; 基于GA-SPA算法筛选后, 6种光谱变量的维度介于8~17维, RMSE介于4.53~6.30。 （3）在一阶微分光谱形式下, 基于GA-SPA算法挑选的12个特征变量所构建的RF模型预测效果最好, 模型的建模集R2c为0.78, RMSEc为5.48, 验证集R2p为0.82, RMSEp为4.50, RPD为2.18。 研究表明, 光谱一阶微分可以增强土壤的光谱信息, GA算法结合SPA算法寻找光谱特征变量, 既简化了估算模型的复杂度, 又提高了估算模型的精度, 基于遗传算法—连续投影算法的高光谱模型具有较高的估算能力。
土壤有机碳含量 连续投影 遗传算法 高光谱估算模型 湖滨绿洲 Soil organic carbon content Successive projection algorithm Genetic algorithm Hyperspectral estimation model Lakeside oasis 光谱学与光谱分析
2023, 43(7): 2232
中国民航大学 天津市智能信号与图像处理重点实验室，天津 300300
在毫米波人身安检成像中，二维平面承载的有限信息量使得安检系统对隐匿危暴/爆品的检出概率不高，亟待获取人体三维全聚焦重建结果，且以往仅时域或频域三维重建算法均难以实现精度与效率的平衡。为此，基于“维度分解-算法调和”策略提出时频调和型三维重建算法（Time-Frequency Coordination 3D Reconstruction，TFC-3DR）。该算法融合频域算法的效率与时域算法的精度优势，利用距离徙动频域成像算法（Range Migration Algorithm，RMA）的方位平移不变性，在距离-高度截面统一地校正距离徙动，以保证运算效率，而后将时域后向投影（Back Projection，BP）算法应用于距离-角度维截面，通过将脉冲压缩数据与成像空间分辨单元逐点相干积累，以保证成像精度，由此加快运算效率的同时又保证重建精度。由于BP算法的引入，阵列天线角度维扫描轨迹灵活可变，有效降低了人体侧面盲区面积，避免漏检、误检。仿真和实测人体毫米波数据实验，验证了算法的有效性与实用性，同时分析重建效果与运算复杂度，验证了该文所提算法相比三维BP重建算法的优越性。
毫米波成像 三维重建 距离徙动算法 后向投影算法 millimeter wave imaging three-dimensional reconstruction range-migration algorithm back-projection algorithm 
1 黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院, 黑龙江 大庆 163319
2 黑龙江八一农垦大学工程学院, 黑龙江 大庆 163319
目前, 近红外光谱(NIRS)可以实现种子活力的快速、 无损检测, 但区分的活力等级一般少于3级且精度不高。 建立种子活力多等级、 高精度的NIRS检测模型, 解决活力等级增加与预测模型精度之间的矛盾是现阶段近红外种子活力检测的主要任务。 以玉米种子为研究对象, 采用人工老化的方法获得5种活力等级的种子样本并采集对应的光谱数据建立反向神经网络(BP)预测模型。 为了提高模型的精度和稳健性, 提出一种耦合平均影响值-连续投影特征波长提取算法(MIVopt-SPAsa)。 该算法针对连续投影算法(SPA)耗时过长的问题, 采用平均影响值算法(MIV)对其预降维。 MIV方法实现了对波长影响值的排序, 但缺乏选取波长影响阈值的指标, 因此引入相对距离比对MIV算法进行优化(MIVopt), 实现特征波长范围的有效分割。 针对SPA提取特征变量数目确定的问题, 设定了特征波长数目范围并在此范围内优中选优, 实现了自适应的SPA(SPAsa)特征提取。 使用耦合MIVopt-SPAsa算法对具有1 845个波长的玉米种子近红外全谱数据进行特征提取, 提取出特征波长37个, 主要分布在玉米种子近红外光谱的7个主要吸收峰附近, 表明该算法可以有效提取出与玉米种子生化物质近红外吸收特性一致的特征波长。 为了测试该算法对模型性能的影响, 建立了全谱BP模型、 MIV-BP模型、 SPAsa-BP模型、 MIVopt-SPAsa-BP模型和竞争自适应重加权CARS-BP模型对5个等级的玉米种子活力进行分级, MIVopt-SPAsa-BP模型的预测平均准确率可达99.1%, 预测精度高于其他模型; 其计算平均时间为14.382 s, 低于MIV-BP模型的计算时间(24.523 s)、 CARS-BP模型的计算时间(97.226 s)和SPAsa-BP模型的计算时间(101.224 s), 但高于全谱模型的平均计算时间(0.253 1 s); 其最佳表现交叉熵为0.007 892, 远远低于另外4个模型。 实验结果表明: MIVopt-SPAsa算法可以有效地提高玉米种子活力近红外检测模型的精度, 实现种子活力多等级、 精确、 无损检测, 为种子活力检测模型的优化提供参考。
近红外光谱 种子活力 玉米 平均影响值算法 连续投影算法 Near infrared spectroscopy Seed vigor Maize Mean impact value Successive projection algorithm 光谱学与光谱分析
2022, 42(10): 3135
1 南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室，江西南昌 330063
2 北爱荷华大学技术系，美国爱荷华州 50614-0178
研究表明跌倒是我国老年人伤害的主要原因，缩短跌倒到救治的时间能降低跌倒造成的伤害。为此，室内老年人跌倒检测需求逐年增加。红外传感器具有受光照影响小，保护隐私等优点，越来越广泛地应用于室内人体跌倒检测中。然而，由于红外图像存在分辨率低、信噪比差等缺陷，导致传统方法的检测精度较低。针对这个问题，本文提出一种基于逆向投影算法的室内人体跌倒检测方法。首先，通过人体温度计算出人体与传感器之间的距离；其次，结合图像信息，逆推出人体在真实世界的高度；最后，对获取的人体真实高度数据进行平滑处理，并根据其变化情况进行跌倒检测。实验结果表明，本文所提方法的检测准确率达到 98.57%，优于传统非逆向投影方法，其性能完全可以应用于实际检测中。
人体跌倒检测 逆向投影算法 红外图像 人体定位 特征平滑 human fall detection, back projection algorithm, i
中北大学 动态测试省部共建实验室,山西 太原 030051
为了更好地实现乳腺癌的早期精确诊断, 设计了一种基于聚焦环阵的新型超声CT成像系统。256个电容式微加工超声换能器（CMUT）环形分布于乳腺四周, 采用64个换能器发射, 对面64个换能器接收的方式进行, 在COMSOL中依次进行256次仿真来实现环形扫描。根据超声相控阵原理进行发射聚焦后, 采用滤波反投影算法进行图像重建。聚焦到乳腺外部时, 重建偏差值小于0.05%, 聚焦到4号肿瘤时, 该区域重建偏差值仅为0.002%。实验结果表明, 该系统可以用于乳腺癌的早期精确诊断, 且能提高内部肿瘤的检测质量。
超声 相控阵 断层成像 滤波反投影算法 ultrasound phased array tomography COMSOL COMSOL filtered back projection algorithm
1 青岛科技大学信息科学技术学院, 山东 青岛 266061
2 青岛蓝智现代服务业数字工程技术研究中心, 山东 青岛 266071
3 云南中烟工业有限责任公司技术中心, 云南 昆明 650024
针对近红外光谱高维、 高冗余、 非线性和小样本等特点导致光谱相似性度量时出现的“维度灾难”, 提出一种基于核映射和rank-order距离的局部保持投影(KRLPP)算法。 首先将光谱数据经过核变换映射到更高维空间, 有效保证了流形结构的非线性特征。 然后改进局部保持投影(LPP)算法对数据进行降维操作, 将rank-order距离替代传统的欧氏距离或测地线距离, 通过共享邻近点的信息, 得到更加准确的局部邻域关系。 最后在低维空间通过距离的计算实现光谱的度量。 该方法不仅有效解决了高维空间存在的“距离失效”问题, 同时还提高了相似性度量结果的精度。 为了验证KRLPP算法的有效性, 首先根据降维前后数据集信息残差的变化确定了最佳参数近邻点的个数k和降维后的维数d。 其次, 从光谱降维投影效果和模型分类效果两个角度与PCA, LPP和INLPP算法进行了对比, 结果表明KRLPP算法对于烟叶的部位有较好的区分能力, 降维效果以及对于不同部位的正确识别率明显优于PCA, LPP和INLPP。 最后, 从某品牌卷烟叶组配方中选取了5个代表性烟叶作为目标烟叶, 分别采用PCA, LPP和KRLPP方法从300个用于配方维护的烟叶样品中为每个目标烟叶寻找相似烟叶, 并从化学成分和感官评价两方面对替换前后的烟叶及叶组配方进行了评价分析。 其中LPP和KRLPP用于降维的参数选择保持一致, PCA选择前6个主成分。 结果表明, 由KRLPP选出的替换烟叶与替换配方在总糖、 还原糖、 总烟碱、 总氮等化学成分以及香气、 烟气、 口感等感官指标上较PCA、 LPP方法差异最小, 相似性度量准确度最高。 该方法可应用于配方产品替换原料的查找, 辅助企业实现产品质量的维护。
近红外光谱 局部保持投影算法 核映射 rank-order距离 相似性度量 Near infrared spectroscopy Local preservation projection algorithm Kernel mapping Rank-order distance Similarity measure 光谱学与光谱分析
2021, 41(10): 3117
南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏 南京 210094
对转炉炼钢终点的实时精准控制能够有效提高钢铁产出的质量, 炉口火焰光谱在炼钢不同时期的变化明显, 对其进行分析处理并与机器学习方法相结合可有效用于炼钢终点的实时控制。 针对炉口火焰光谱数据量大、 现有方法对光谱特征提取在可信度和实时性上不足的缺陷, 提出一种基于窗口竞争性自适应重加权采样(WCARS)结合迭代式连续投影算法(ISPA)的光谱特征波长选择方法, 该方法在有效解决模型过拟合问题的同时, 能够降低高维数据计算的复杂度。 将火焰光谱数据沿波长方向进行窗口划分后, 使用CARS进行计算选出特征窗口波段, 再将迭代式选择与传统连续投影算法相结合, 通过重复迭代精选出特征波长, 在此基础上使用支持向量机回归(SVR)建立炼钢终点碳含量预测模型。 实验采集363组炼钢后期的炉口火焰光谱数据作为样本, 并对其进行Savitzky-Golay平滑预处理。 使用WCARS-ISPA算法从全光谱数据中选出10个特征波长作为SVR模型的输入, 碳含量为模型输出, Kennard-stone算法对训练集和测试集进行划分, 选择碳含量的平均预测误差、 预测误差在±2%以内的命中率以及运行30次的平均时间作为模型评价指标。 实验结果显示, 模型的平均碳含量预测误差为1.413 2%, 命中率高达90.63%, 运行时间为0.019 679 s。 与使用全光谱和WCARS-ISPA, CARS-SPA, WCARS和SPA四种不同特征选择方法选出的特征波长建模得到的结果进行对比, 基于WCARS-ISPA方法选出的特征波长建立的终点碳含量预测模型误差最小、 命中率最高。 提出一种新的炉口火焰光谱特征波长提取方法, 使用窗口竞争性自适应重加权采样结合迭代式连续投影算法选取特征波长, 并在此基础上建立转炉炼钢终点碳含量预测模型, 实验结果表明, 该方法能够有效提取火焰光谱特征, 所建模型能够对转炉炼钢终点进行准确预测, 满足工业生产的实时控制要求, 为实际生产提供可靠帮助。
转炉炼钢 火焰光谱 窗口竞争性自适应重加权采样 迭代式连续投影算法 终点预测 BOF steelmaking Flame spectra Window competitive adaptive reweighted sampling Iterative successive projection algorithm End-point prediction 光谱学与光谱分析
2021, 41(8): 2332
青岛科技大学信息科学技术学院, 山东 青岛 266061
近红外光谱存在高维、 噪声大、 重叠和非线性等特性, 严重影响建模准确, 因此提出了一种基于联合矩阵局部保持投影(JMLPP )的特征提取方法。 首先, 利用基于聚类的光谱特征选择方法对原始近红外光谱数据进行有效特征提取, 按种与分类相关性强的指标将样本分为种不同的聚类方式, 依据类内关联性强, 类间差异性大的聚类思想, 通过调节类内参数、 类间参数确定类内阈值与类间阈值, 分别对种不同聚类方式筛选光谱特征区间, 得到指标特征矩阵, 并集操作生成联合矩阵。 其次, 从两个方面对局部保持投影算法(LPP)进行了改进: 引入测地距离构造邻域距离矩阵, 较欧式距离更好的表达了高维数据样本点间的拓扑结构; 改进了边权矩阵, 解决了样本稀疏导致的不确定性, 避免了有效信息的丢失。 最后, 采用改进的LPP算法对联合矩阵进行降维操作, 从而得到最优光谱特征子集。 为验证JMLPP算法有效性, 首先从光谱投影方面将该算法与PCA、 LPP算法进行了对比, 结果表明JMLPP算法有较好的等级区分能力, 投影空间中的烟叶样品分类清晰, 明显优于PCA与LPP算法。 其次从模型分类准确性方面进行了对比, 分别采用全谱段与PCA, LPP和JMLPP降维后的特征建立烟叶等级分类模型, 实验结果表明, JMLPP算法建立的分类模型准确率为93.8%, 对5种烟叶分级的敏感度分别为95.2%, 93.1%, 94.2%, 92.1%和92.5%, 特异度分别为99.3%, 98.4%, 98.6%, 97.5%和97%, 模型准确率、 敏感度与特异度均明显优于其他3种方法。 该算法通过基于聚类的特征提取和改进的局部保持投影算法实现了烟叶分级特征的有效提取, 并保留原始数据的局部线性关系, 使最终建立的模型具有良好的稳定性和较高的准确性。
特征提取 联合矩阵 测地线距离 局部保持投影算法 近红外光谱 Feature extraction Joint matrix Geodesic distance Local preservation projection algorithm Near-infrared spectroscopy 光谱学与光谱分析
2020, 40(12): 3772
