首页期刊导航|光谱学与光谱分析
期刊信息/Journal information
光谱学与光谱分析
光谱学与光谱分析

高松

月刊

1000-0593

chngpxygpfx@vip.sina.com

010-62181070

100081

北京市海淀区学院南路76号钢铁研究总院

光谱学与光谱分析/Journal Spectroscopy and Spectral AnalysisCSCD北大核心CSTPCDEISCI
查看更多>>本刊系中国光学学会会刊,由钢铁研究总院、中国科学院物理研究所、北京大学、清华大学联合承办的学术性刊物。刊登主要内容:激光光谱测量、红外、拉曼、紫外、可见光谱、发射光谱、吸收光谱、X-射线荧光光谱、激光显微光谱、光谱化学分析、国内外光谱化学分析最新进展、开创性研究论文、学科发展前沿和最新进展、综合评述、研究简报、问题讨论、书刊评述。本刊适用于冶金、地质、机械、环境保护、国防、天文、医药、农林、化学化工、进出口商检等各领域的科学研究单位、高等院校、光谱仪器制造厂家、从事光谱学与光谱分析的研究人员、高等院校有关专业教师和研究生、有关专业管理干部。《光谱学与光谱分析》为我国首批自然科学核心期刊,中国科协优秀科技期刊,中国科协择优支持基础性、高科技学术期刊,是中国科技论文、中国科学引文数据库、中物理文摘、中国学术期刊文摘的统计源刊,被国外的SCI,AA,CA,EI,MEDLINE,AJ等文献结构收录。
正式出版
收录年代

    高精度线扫式光谱共焦位移传感器光学系统设计

    杨伟光张周锋齐美捷闫佳悦...
    2900-2908页
    查看更多>>摘要:光谱共焦位移传感器是一种新型几何量精密测量传感器,具有高精度,高效以及非接触的技术优势,目前被广泛应用于微观或宏观几何量的精密测量.传统的几何量测量传感器采用接触式机械探针,对物体表面造成损伤,难以满足现代化制造业无损测量的需求.不同于传统的光学系统需要校正轴向色差,光谱共焦位移传感器利用轴向色差建立位移和波长之间的关系.然而目前针对光谱共焦位移传感技术的研究大多集中于点扫式,仅能获取单个点位的几何量信息,在实际应用中需要较大区域的精密测量,故而效率受到极大的限制,并且对后端数据处理要求较高,数据重构较为繁琐.针对该技术弊端,设计出一种线扫式光谱共焦位移传感器系统,达到了亚微米的分辨率.对线扫式光谱共焦位移传感器进行原理分析,开展了大量程色散物镜、高光谱分辨率成像光谱仪的详细设计.通过对色散物镜和成像光谱仪光路结构的优化及像差的平衡,使得全系统各视场RMS半径小于5.5μm,得到了很好的成像质量.结果表明,全系统在扫描线长10 mm,轴向量程范围3 mm,分辨率达到0.8 μm.该研究在高效、高精度几何量精密测量领域具有广阔的应用前景.

    精密测量光谱共焦色散物镜

    基于SVM与近红外TDLAS技术的多组分痕量气体识别与检测

    房孝猛王华来徐晖黄孟强...
    2909-2915页
    查看更多>>摘要:基于可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS),采用频分多路复用(FDM)方法,研究了一种基于支持向量机(SVM)分类的近红外多组分痕量气体识别与检测系统.激光光谱技术表征气体吸收谱线时,气体在近红外波段比远红外吸收能力低,单一波段激光光谱检测气体存在吸收信号弱,各气体组分相互干扰大.为提升探测精度,精准识别气体组分并同时进行多成分检测,基于可调谐半导体激光吸收光谱技术,采用频分复用的近红外TDLAS技术,搭配SVM分类算法进行混合气体的实时检测,有效避免了各气体的交叉干扰,实现了一氧化氮NO、硫化氢H2S、氨气NH3、二氧化氮NO2、乙炔C2H2、二氧化碳CO2、甲烷CH4、氯化氢HC1八种气体标志物的痕量检测.当8个激光器同时工作时,系统控制带通滤波器进行分时滤波,并将差分锁相后的二次谐波数据依次传输至上位机实时显示.识别率超过96.3%,含量平均预测准确率均高于99.6%,取得了 CH4最低检测下限为0.01 μL·L-1的高精度检测效果,NO2为0.05 μL·L-1、C2H2为0.03 μL·L-1,其余气体检测下限均小于5 μL·L-1.对系统多通道检测进行抗干扰和检测下限分析,验证系统稳定工作时实现混合气体的高精度浓度检测.采用分布反馈激光器驱动和锁相放大器与数据处理的SVM算法模型结合,实现近红外TDLAS技术的多组分痕量气体识别与检测,可满足微量气体痕量级检测,对将来进行超低浓度混合气体探测有着非常重要的意义.

    可调谐半导体激光吸收光谱频分多路复用支持向量机混合气体探测

    注意力机制的混合卷积高光谱图像分类方法

    刘玉娟刘颜达闫振张智勇...
    2916-2922页
    查看更多>>摘要:高光谱图像以其高分辨率的空间和光谱信息在军事、航空航天及民用等遥感领域均有重要应用,具有重要的研究意义.深度学习具有学习能力强、覆盖范围广及可移植性强的优势,成为目前高精度高光谱图像分类技术研究的热点.其中卷积神经网络(CNN)因强大的特征提取能力广泛应用于高光谱图像分类方法研究中,取得了有效的研究成果,但该类方法通常单独基于2D-CNN或3D-CNN进行,针对高光谱图像的单一特征,一是不能充分利用高光谱数据本身完整的特征信息;二是虽然相应提取网络局部特征优化性好,但是整体泛化能力不足,在深度挖掘HSI的空间和光谱信息方面存在局限性.鉴于此,提出了基于注意力机制的混合卷积神经网络模型(HybridSN_AM),使用主成分分析法对高光谱图像进行降维,采用卷积神经网络作为分类模型的主体,通过注意力机制筛选出更有区分度的特征,使模型能够提取到更精确、更核心的空间-光谱信息,实现高光谱图像的高精度分类.对Indian Pines(IP)、University of Pavia(UP)和Salinas(SA)三个数据集进行了应用实验,结果表明,基于该模型的目标图像总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数均高于98.14%、97.17%、97.87%.与常规HybridSN模型对比表明,HybridSN_AM模型在三个数据集上的分类精度分别提升了 0.89%、0.07%和0.73%.有效解决了高光谱图像空间-光谱特征提取与融合的难题,提高HSI分类的精度,具有较强的泛化能力,充分验证了注意力机制结合混合卷积神经网络在高光谱图像分类中的有效性和可行性,对高光谱图像分类技术的发展及应用具有重要的科学价值.

    高光谱图像分类注意力机制卷积神经网络多特征融合主成分分析

    辣椒早疫病潜育期的光谱特性判别方法

    沈梦姣鲍浩张艳
    2923-2931页
    查看更多>>摘要:辣椒早疫病是影响辣椒安全生长的常见生物灾害,具有突发性和易感性等特点,容易引发大的经济损失.在辣椒生长过程中,针对病害潜育期侵染情况进行科学监测预警是保证作物健康生长的重要前提.利用400~1 000 nm波段的高光谱图像结合光谱相似性测度方法建立作物病害潜育期的光谱特性判别方法.针对接种早疫病病菌的辣椒叶片和健康叶片,用高光谱成像仪连续动态监测其不同感染期的高光谱图像.对试验采集的一系列高光谱图像提取感兴趣区的平均光谱,通过卷积平滑、多元散射校正以及最大最小归一化方法(SG-MSC-MMN)预处理,进而提出以光谱角余弦-相关系数和切比雪夫距离两种测度作为早疫病潜育期的光谱特性评价参数.最后利用主成分分析(PCA)验证潜育期的光谱特性判别方法效果,实现样本潜育期的可视化分布.试验结果显示:利用光谱角余弦-相关系数与切比雪夫距离作为辣椒早疫病潜育期的光谱特性评价参数并分别建立相应的判别方法是可行的,且根据这两种判别方法得到的辣椒早疫病潜育期最早可识别时间均为接种后24 h.根据PCA绘制得到接种24 h时的健康-接种样本空间分布情况,分别验证所提出的两种基于光谱特性的潜育期最早可识别时间判别方法.建立的辣椒早疫病潜育期最早可识别时间判别方法可推广应用于其他作物病害潜育期的监测识别,为作物病害潜育期的科学防治提供理论参考与方法借鉴.

    光谱特性光谱角余弦-相关系数切比雪夫距离辣椒早疫病潜育期最早可识别时间判别

    近红外光谱结合Stacking集成学习的猕猴桃糖度检测研究

    郭志强张博涛曾云流
    2932-2940页
    查看更多>>摘要:利用近红外光谱技术Stacking集成学习对猕猴桃糖度的无损检测.以湖北"云海一号"猕猴桃为研究对象,采用红外分析仪获取了 280个样本的光谱数据,包含了 4 000~10 000 cm-1范围内的1 557个波长数据,使用折射仪测量糖度值.通过蒙特卡洛随机采样结合T检验的奇异样本识别算法筛除异常值样本.利用SPXY算法按照4∶1的比例划分训练集和测试集.使用多元散射校正(MSC)、SG平滑滤波(SG)、趋势校正(DT)、矢量归一化(VN)、标准正态变换(SNV)五种方法对数据进行预处理.使用无信息变量消除法(UVE)、竞争性自适应重加权算法(CARS)和区间变量迭代空间收缩特征选择算法(iVISSA)提取特征波长,使用连续投影算法(SPA)进行二次提取,消除共线性变量.由于单一模型的泛化能力有限,为了扩大建模能力,设计了一种基于Stacking算法的集成学习模型.选择贝叶斯岭回归(BRR)、偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVR)以及人工神经网络(ANN)作为基学习器,线性回归(LR)作为元学习器建立集成模型,比较不同组合下集成模型的性能.使用Pearson相关系数分析基学习器与集成模型之间的关系.结果表明:在五种预处理方法之中,矢量归一化的效果最佳.对预处理后的光谱进行特征波长提取,结果显示VN-CARS-PLSR模型效果最好,在测试集上的R2p为0.805,RMSEP为0.498.模型提取了 177个特征波长,数据量相比于原始光谱减少了 88.6%.通过Stacking算法对基学习器进行融合,对比不同的组合方式,发现PLS+SVR+ANN集成模型预测精度最高,R2p达到了 0.853,RMSEP下降至0.433.通过Pearson相关系数分析了基学习器对集成模型性能的影响.研究表明,与单一模型相比,Stacking集成模型能够进行更加全面的建模,具有更高的泛化能力,该方法为猕猴桃糖度品质的无损检测提供了技术支持.

    猕猴桃近红外光谱糖度Stacking集成学习模型融合

    敬告读者——《光谱学与光谱分析》已全文上网

    《光谱学与光谱分析》编辑部
    2940页

    基于空洞卷积神经网络的红壤有机质含量预测研究

    邓昀吴蔚石媛媛陈守学...
    2941-2952页
    查看更多>>摘要:土壤有机质(SOM)含量是衡量土壤肥力的重要指标之一,从高光谱遥感图像中有效预测SOM含量具有重要意义.传统的机器学习方法需要复杂的特征工程且精度不高,而以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习方法在土壤高光谱领域研究较少,且对小样本数据建模精度较差,光谱数据的空间特征提取不足.因此,提出了一种使用通道注意力机制的一维空洞卷积网络模型(SE-DCNN).以广西国有黄冕林场和国有雅长林场采集的207个土壤样本为研究对象,对比分析了 3种机器学习方法和4种深度学习方法在不同光谱预处理下的建模效果.结果表明,SE-DCNN模型因为使用了空洞卷积和通道注意力机制,扩大感受野并提取多尺度特征,有较好的建模精确度和泛化拟合能力.最佳预测模型是基于S-G降噪(SGD)和一阶微分(DR)的光谱预处理方式建立的SE-DCNN模型,验证集的决定系数(R2)为0.971,均方根误差(RMSE)为2.042 g·kg-1,相对分析误差(RPD)为5.273.因此,使用SE-DCNN能够对广西林地红壤有机质含量进行准确预测.

    土壤高光谱有机质通道注意力机制空洞卷积神经网络

    周环取代基对酞菁在不同基质中光谱性能的影响

    秦静王可栋胡雪芳陈肖媛...
    2953-2958页
    查看更多>>摘要:将不同周环取代基的金属酞菁均采用溶胶-凝胶(Sol-gel)工艺法掺入二氧化硅(SiO2)凝胶玻璃基质中,制备了金属酞菁掺杂的复合凝胶玻璃.系统研究了酞菁铅系列、酞菁铝系列和酞菁锌系列中不同周环取代基种类和位置对酞菁在N,N-二甲基酰胺(DMF)溶液和二氧化硅凝胶玻璃基质中的紫外-可见吸收光谱的影响,以检测不同周环取代基的种类和位置对酞菁在不同基质中的存在状态及其影响因素.首先研究了周环取代基种类的影响:在DMF溶液中,不同周环取代基-CP、-OAr、t-Bu的引入,均可使大环π电子形成更大的共轭体系,使最大电子吸收波长产生红移;在复合凝胶玻璃中,掺杂金属酞菁以多聚物的形式存在,使其紫外-可见光谱中的特征吸收峰均变得弥散;研究了周环取代基位置的影响:对酞菁铝系列研究了周环取代基-OAr分别在α和β位时,α-AlTPOPcCl和 β-AlTPOPcCl在DMF溶液和二氧化硅复合凝胶玻璃中的紫外-可见吸收光谱,结果表明:在DMF溶液中,由于电子共轭效应,α位的取代基相比 β位其特征峰有所红移;在复合凝胶玻璃中,α-AlTPOPcCl的紫外-可见吸收光谱与其在DMF溶液中几乎相同,说明α-AlT-POPcCl在这两种基质中以单体形式存在,而β-A1TPOPcC1在复合凝胶体系中吸收光谱峰型弥散,说明该酞菁在复合体系中多以团聚体形式存在.研究结果为进一步研究酞菁掺杂复合凝胶玻璃的光学性能奠定了基础,为非线性光限幅性能材料及器具的研究奠定了理论基础.

    酞菁复合凝胶玻璃紫外-可见吸收光谱

    本刊声明

    《光谱学与光谱分析》期刊社
    2958页

    Ca2+影响辛基异羟肟酸浮选独居石的FTIR、XPS研究

    刘荣祥杨占峰李解曹钊...
    2959-2967页
    查看更多>>摘要:独居石浮选体系中往往有方解石、萤石、白云石等大量的伴生矿,而这些伴生矿在独居石矿中会解离出大量的Ca2+,而Ca2+往往会影响矿浆浮选环境.为此,通过Ca2+的溶液化学计算、独居石浮选试验,以及浮选条件下作用的独居石表面红外光谱分析(FTIR)和X射线光电子能谱(XPS),分析研究Ca2+的影响.Ca2+的溶液化学计算显示,在水溶液中,随着pH值的升高,Ca2+分别以离子态、羟基络合物和氢氧化合物的形式存在,当pH值在7~8之间,优势组分为Ca2+和Ca(OH)+.独居石浮选结果表明,不添加Ca2+时,捕收剂OHA不能充分的浮选独居石,回收率为75.37%;而在pH为8±0.5,加入3 × 10-4 mol·L-1的Ca2+剂量,可显著的提高OHA对独居石的浮选性能,回收率达到96.48%.由溶液化学计算可知,Ca(OH)+是活化独居石的优势组分;Ca2+剂量大于3 × 10-4 mol·L-1时浮选回收率下降幅度较大,说明Ca2+剂量的进一步增加,反而抑制独居石浮选,只有一定剂量的Ca2+有效的促进独居石浮选,这可能归因于Ca2+剂量消耗了 OHA的浓度,进而影响独居石的浮选.红外光谱分析表明,在Ca2+的作用下,光谱中出现两个关键性的新峰,其一为1 454 cm-1处的N—O—H弯曲振动峰,其二为880 cm-1处的O—N拉伸振动峰,而在2 974和2 928 cm-1的有机峰—CH3和—CH2—峰明显增强,这些基团的出现表明发生了化学吸附且吸附强度大于纯独居石吸附OHA的效果.XPS分析表明,仅使用OHA吸附独居石,独居石表面的N元素相对含量较低,为0.61%,而Ca2+处理后的独居石,OHA吸附独居石时,独居石表面的N元素相对含量较高,达到2.36,由此可以得出,Ca2+会促进OHA吸附到独居石表面.从分峰拟合中可以看出,添加Ca2+在独居石的解理面上氧原子与Ca(OH)+反应形成O—Ca—OH基团,可以作为吸附OHA的新吸附位点,同时独居石的铈原子与OHA上的两个氧原子形成五元螯合物也作吸附位点,得出独居石表面可以有两个吸附位点,独居石表面的Ca和Ce原子的活性位点都能吸附OHA,有利于OHA在独居石表面吸附,形成更均匀更致密的OHA疏水吸附层,这就是Ca2+在OHA浮选独居石的性能得到改善的原因.这项研究有助于丰富矿浆中金属离子的活化理论,也证实了有效的矿物浮选分离不仅仅依赖于捕收剂-矿物相互作用的强度,而在很大程度上依赖于浮选溶液的化学性质.利用或者控制表面反应是开发一种更高效、更经济的浮选工艺的主要技术手段.

    独居石浮选辛基异羟肟酸钙离子红外光谱分峰拟合