本文關(guān)鍵詞：基于擴(kuò)散映射的太赫茲光譜識(shí)別　出處：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年08期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 太赫茲光譜 流形學(xué)習(xí) 譜方法 擴(kuò)散映射 非線性降維

【摘要】：特征提取對(duì)于太赫茲光譜識(shí)別來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法是通過(guò)人工選取太赫茲光譜中差異性較大的吸收峰作為特征進(jìn)行光譜識(shí)別,但當(dāng)部分物質(zhì)在太赫茲波段沒(méi)有明顯波峰、波谷等光譜圖形特征時(shí),這種方式便不再適用。為此,研究人員利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)高維太赫茲光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和特征提取。由于物質(zhì)的太赫茲光譜數(shù)據(jù)各維度呈現(xiàn)非線性,尤其是當(dāng)不同物質(zhì)的太赫茲光譜曲線整體非常相似時(shí),線性處理方法易產(chǎn)生較大誤差。針對(duì)這一問(wèn)題,提出了一種基于擴(kuò)散映射(DM)的太赫茲光譜識(shí)別方法。擴(kuò)散映射能在保持?jǐn)?shù)據(jù)內(nèi)在幾何結(jié)構(gòu)的同時(shí)對(duì)其進(jìn)行非線性降維,提取的流形特征區(qū)分度較高,對(duì)數(shù)據(jù)還有聚類效果。首先用S-G濾波器對(duì)Alloxazine等10種物質(zhì)的太赫茲光譜樣本進(jìn)行濾波,并用三次樣條插值法對(duì)截取相同頻段后的光譜樣本進(jìn)行統(tǒng)一分辨率處理;然后利用DM將高維太赫茲光譜數(shù)據(jù)映射到低維特征空間并提取太赫茲光譜的流形特征;最后用多分類支持向量機(jī)(M-SVM)對(duì)十種物質(zhì)的太赫茲透射光譜進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于主成分分析(PCA)和等距映射(ISOMAP),使用DM提取的太赫茲光譜流形特征具有更高的區(qū)分度,而且DM可以直接得到太赫茲光譜數(shù)據(jù)本征維數(shù)的估計(jì)值,這為相似太赫茲光譜的快速精準(zhǔn)識(shí)別提供了一條新的途徑。
[Abstract]:Feature extraction is crucial for the recognition of terahertz spectrum. The traditional method is through artificial selection of difference absorption peaks of terahertz spectrum larger as the characteristic spectrum recognition, but as part of the material with no obvious peaks in THz band, spectral trough graphic features, this method is no longer applicable. Therefore, researchers used statistical learning and machine learning methods of feature extraction and dimension reduction of high dimensional data. Because of the dimensions of terahertz spectroscopy THz spectroscopy data of material non-linear, especially when different material spectral curves of terahertz overall very similar, linear processing method is easy to produce large errors. To solve this problem, propose a method based on diffusion maps of terahertz (DM) the spectral identification method. Diffusion maps can keep the data inherent geometric structure and the nonlinear dimension reduction, extraction Manifold feature discrimination is high, the data and the clustering results. Firstly using S-G filter THz spectroscopy samples of Alloxazine and other 10 kinds of substances are filtered using three cubic spline interpolation method to intercept the same spectral band of uniform sample resolution; and use DM to map high dimensional terahertz spectral data to the manifold features low the feature space and extract the terahertz spectrum; finally, the multi class support vector machine (M-SVM) classification of THz transmission spectra of the ten compounds. The experimental results show that compared with the principal component analysis (PCA) and distance mapping (ISOMAP), terahertz spectroscopy manifold features extracted using DM has higher differentiation moreover, DM can obtain the THz spectral data to estimate the intrinsic dimension of value, which provides a new way for the rapid and accurate recognition of terahertz spectrum is similar.

【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;昆明理工大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61671225,61302042)資助
【分類號(hào)】：O433.5
【正文快照】： 引言有機(jī)化合物及生物大分子在太赫茲波段具有指紋特性,而且太赫茲波的光子能量很低,用于物質(zhì)檢測(cè)時(shí)不會(huì)發(fā)生有害的光致電離[1]。隨著太赫茲輻射光源及探測(cè)器等硬件方面的迅速發(fā)展,太赫茲在物質(zhì)識(shí)別和無(wú)損檢測(cè)等領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸增多。國(guó)內(nèi)外許多實(shí)驗(yàn)表明,很多化學(xué)或生物物質(zhì)

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本文編號(hào)：1366644