为了能够快速准确地检测白酒年份酒的年份, 采用了平行因子算法和光谱相似度算法对白酒年份酒与基酒的3维荧光光谱进行分析, 分别建立了高年份基酒体积分数的测定函数和年份酒年份测定函数。结果表明, 高年份基酒体积分数测定误差不超过0.02, 平均加标回收率为100.28%, 年份测定误差小于1年; 基于3维荧光光谱快速测定白酒年份酒年份的方法, 解决了由于3种基酒配制年份酒的3维荧光光谱复杂性而导致的年份酒年份鉴别困难问题。该研究为多种基酒配制年份酒的年份检测问题和其中基酒体积分数的确定提供了参考。

目前的光谱相似度评价方法主要基于光谱形状和幅值两种信息, 但这两种信息仅仅能体现出光谱的轮廓, 并不能很好的反应地物光谱的吸收峰等“指纹”特征, 为了更好的体现出光谱特征在评价中的作用, 提出了基于一阶梯度信息的光谱相似度评价方法。 首先对传统光谱角度匹配度评价方法SAM进行了改进, 提出MSAM评价方法, 进而提出了调整的梯度光谱角度匹配(MGSAM)法。 MGSAM比较了两条光谱曲线的梯度角匹配度, 光谱曲线的梯度信息可以突出光谱吸收峰等“指纹”特性的存在, 因此MGSAM可以充分体现出两条对比曲线的光谱特征相似度。 分析了偏置信息和光谱深度对于MSAM和MGSAM的影响, 指出MGSAM对于偏置信息具有更强的鲁棒性, 且可以客观地反映出光谱深度差异, 进而直观地反映出光电系统或相关算法的光谱特征保真能力。 将MGSAM作为评价方法应用到压缩感知光谱成像系统评价中, 仿真结果表明, 随着采样率的变化, MSAM的值在 0.998~1之间, 而MGSAM的值在0.72~1之间, 具有明显的变化并具有较大的差异性, 可以客观地反映出压缩感知系统对于光谱特征的保真能力, 并具有更强的差异化分辨力, 为该类系统提供了一个更客观的评价方法。 将MGSAM应用到了基于光谱相似度的地物分类中, 测试数据选择了Salinas, Pavia和Indian Pines三个公开数据, 结果显示基于MSAM的平均分类精度为0.86, 基于MGSAM的平均分类精度0.93, 由此说明MGSAM可以突出光谱特征在分类中的作用, 大大提高了分类精度。

模板匹配方法是恒星光谱参数自动测量中常用的方法之一。 对经常使用的三种模板匹配算法: K-最近邻算法(KNN)、 卡方最小化算法和光谱相似度算法测量恒星光谱参数结果进行比较。 首先对光谱进行连续谱归一化及流量归一化, 然后对三种算法测量恒星光谱参数的结果进行比较。 对SDSS DR8大样本数据的实验表明, 光谱相似度算法在测量恒星光谱参数中有相对优势。

近红外光谱（NIRS）广泛应用于生产过程分析与监测, 常需事先建立定量校正或定性判别模型, 并需在生产条件变化后调整模型, 使用较复杂。 本文从相异度和相似度两个对立互补的角度, 提出自适应移动窗口标准差法和过程光谱相似度法, 并以此为基础建立一种针对生产过程的无需校正模型的简易光谱在线监测方法。 论文以中药柱层析过程为例, 对监测过程作NIRS自适应移动窗口标准差趋势图和过程光谱相似度趋势图, 并通过HPLC离线分析所得的多指标成分含量变化趋势图进行对比验证, 发现可用于工艺状况实时监测, 指导收集起点、 终点、 溶液相变点的判断, 表明论文提出的方法合理可行。 该方法亦可用于紫外/可见、 红外、 拉曼、 荧光等光谱及色谱、 质谱等其他过程分析技术。

在大量实测的城市地物光谱数据的基础上,对3种有代表性的光谱匹配模型,即最小距离、光谱角度匹配(SAM),光谱相似度匹配进行了深入计算和分析,在这3种模型中,以SAM表现程度较好,但都不是最理想,区分程度不是很高.为增强区别程度,本文引入了导数对光谱匹配模型进行了重新计算,分析结果表明,一阶导数能明显增加3种光谱匹配模型的区分度,尤其是最小距离法增加非常明显.