本文關(guān)鍵詞：基于模式識別的太赫茲光譜建模及應(yīng)用研究　出處：《西南大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：太赫茲波(Terahertz,THz)頻率介于0.1THz到10THz之間。THz光譜檢測技術(shù)作為一門新興的交叉科學(xué),它銜接了經(jīng)典電磁波理論和微觀量子理論。作為紅外光譜檢測技術(shù)的有益補(bǔ)充,THz光譜具有許多獨(dú)特的性質(zhì),如較強(qiáng)的透視及安全性、良好的光譜分辨能力等。鑒于此,THz時域光譜及成像技術(shù)在無損檢測、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注,尤其在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測、食品安全等領(lǐng)域展現(xiàn)出的巨大的應(yīng)用潛力。目前國內(nèi)外已有許多學(xué)者應(yīng)用該技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)、農(nóng)藥殘留、轉(zhuǎn)基因物種鑒定等方面展開探索研究,并取得了一定的研究成果,但是作為一種新興的光譜檢測手段,該技術(shù)仍處于起步階段,尤其對于物質(zhì)成分構(gòu)成復(fù)雜的農(nóng)產(chǎn)品、食品的檢測,從理論研究到實(shí)際運(yùn)用仍有大量的問題需要解決。本文從THz光譜信號處理、模式識別、圖像處理三個方面對基于THz時域光譜和脈沖成像技術(shù)的物質(zhì)定性、定量分析算法展開研究,以期為THz光譜技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品、食品檢測領(lǐng)域的應(yīng)用做出有益的探索。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.太赫茲時域光譜總體誤差分析與液態(tài)透射檢測F-P效應(yīng)消除改進(jìn)算法研究。從系統(tǒng)構(gòu)成、樣品測量及誤差傳遞等方面系統(tǒng)分析了THz信號產(chǎn)生、傳輸、探測和光學(xué)常數(shù)提取過程中引入的系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差,這一系統(tǒng)的分析有助于系統(tǒng)優(yōu)化,提高光學(xué)常數(shù)測量精度,降低實(shí)驗(yàn)測試中不確定因素的影響;特別針對液態(tài)樣品透射檢測中Fabry-Perot效應(yīng)引起的頻譜振蕩,對傳統(tǒng)THz光學(xué)常數(shù)計(jì)算模型進(jìn)行了改進(jìn),考慮系統(tǒng)中光學(xué)元件和液體池窗片對THz波的非線性吸收,將包含回波的THz時域信號描述為THz主脈沖與一系列沖擊信號和非線性傳遞函數(shù)的卷積,通過分析方程,有效去除回波引起的頻譜振蕩。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法有效提高了THz波段液體光學(xué)參數(shù)的測定精度,為后續(xù)液體樣品光譜的模式識別奠定了基礎(chǔ)。2.在Clifford代數(shù)框架下對THz光譜信號進(jìn)行分析,提出了基于Clifford代數(shù)的THz光譜物質(zhì)定性鑒別模型。從高維信號分析的角度出發(fā),在THz光譜信號的處理中引入新的數(shù)學(xué)工具─Clifford代數(shù)。在Clifford代數(shù)數(shù)學(xué)框架內(nèi),充分利用THz光譜信號中蘊(yùn)含的有效信息,在頻域?qū)Hz光譜信號表達(dá)為高維實(shí)矢量空間中的矢量,基于Clifford代數(shù)理論研究了THz光譜信號矢量的幾何分布特性及代數(shù)關(guān)系,揭示了樣品光學(xué)參數(shù)與THz信號矢量間存在著對應(yīng)關(guān)系,證明理想狀態(tài)下,厚度不同但由同種物質(zhì)構(gòu)成的樣品,其透射向量應(yīng)位于該物質(zhì)復(fù)折射率決定的唯一子空間內(nèi),即相對偏差為零。但在實(shí)際測量過程中,由于受到多種因素的干擾,透射向量有可能偏離原來的方向,因此,本文借助Clifford代數(shù)中的正交投影和正交補(bǔ)概念,定義相對偏差作為THz光譜信號的分類指標(biāo),基于最小偏差原則對被測樣品的THz光譜信號3.將正則極限學(xué)習(xí)機(jī)算法引入到基于THz光譜技術(shù)的物質(zhì)定量、定性分析,提出快速LOO-RELM算法,并應(yīng)用于轉(zhuǎn)基因豆油的定性鑒別中。將正則極限學(xué)習(xí)機(jī)算法引入到基于THz光譜技術(shù)的物質(zhì)定量、定性分析中,針對正則參數(shù)C選擇,模型尋優(yōu)過程中LOO交叉驗(yàn)證計(jì)算復(fù)雜度高的問題,對隱含層輸出矩陣H進(jìn)行奇異值分解,降低運(yùn)算復(fù)雜度,并給出核心算法偽代碼,提高模型LOO交叉驗(yàn)證效率,提出快速LOO-RELM算法。從理論分析和基于THz光譜技術(shù)的物質(zhì)定量、定性實(shí)驗(yàn)兩個方面證明該算法的有效性。在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用該算法對光譜吸收特性極為相似的轉(zhuǎn)基因豆油進(jìn)行定性鑒別,并從模型泛化性能、識別精度、參數(shù)敏感性及訓(xùn)練時間等多個方面與SVM算法鑒別結(jié)果進(jìn)行對比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過參數(shù)尋優(yōu)后SVM算法與RELM算法都能獲得較好的識別精度和模型泛化性能,但相比SVM算法,RELM算法泛化性能受訓(xùn)練參數(shù)尤其是隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)影響較小,因此在參數(shù)選取和模型訓(xùn)練效率方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。4.建立新的聚類有效性評價指標(biāo)VSO(-)。針對傳統(tǒng)聚類有效性評價指標(biāo)中存在的問題進(jìn)行分析,在此基礎(chǔ)上提出基于類間分離性度量因子S,類內(nèi)緊致性度量因子V,及重疊性度量因子O的新的聚類有效性評價指標(biāo)VSO(-),該評價指標(biāo)不僅考慮類間分離性,類內(nèi)緊致性,同時考慮了THz圖像中一些像素點(diǎn)的亦此亦彼性,也即類與類之間的重疊性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,相比其他聚類有效性評價指標(biāo),該指標(biāo)對那些各類間像素點(diǎn)分布密度、大小差異較大的THz脈沖圖像聚類劃分效果評價更為準(zhǔn)確。5.針對THz脈沖圖像中,各像素點(diǎn)對應(yīng)光譜數(shù)據(jù)的高維矢量特征,提出了基于PCA-FCM的THz脈沖圖像聚類分析算法。作為一種新的成像技術(shù),THz脈沖圖像在許多領(lǐng)域中有著巨大的應(yīng)用潛力。一方面它的每個像素點(diǎn)都包含了表征物質(zhì)信息的豐富的光譜特征,但另一方面圖像數(shù)據(jù)的高維特性也為圖像的分析處理帶來挑戰(zhàn)。為了去除THz光譜信號中噪聲和冗余信息帶來的干擾,在提高聚類精度的同時,降低計(jì)算復(fù)雜度,本文通過對THz光譜信號特征提取,將主成分分析(PCA)與模糊C均值聚類(FCM)算法相結(jié)合應(yīng)用于THz脈沖圖像的聚類分析中,并應(yīng)用該算法對兩個人工合成THz脈沖圖像,一個實(shí)測THz脈沖圖像進(jìn)行處理。聚類分析過程中,借助主成分分析對數(shù)據(jù)降維,重構(gòu)太赫茲圖像的特征空間,用貢獻(xiàn)較大的主成分代替原始光譜特征輸入到FCM聚類模型中,基于最大隸屬度原則實(shí)現(xiàn)對各像素點(diǎn)聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在采用聚類有效性評價指標(biāo)VSO(-)確定準(zhǔn)確聚類數(shù)的前提下,該算法相對于經(jīng)典Kmeans算法在保持聚類劃分結(jié)果穩(wěn)定性的同時,不但有效地提高了聚類的收斂速度,還使圖像分割邊緣更加清晰。
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O441.4;TP391.4;TN911.7

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本文編號：1320856