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[期刊] 林业科学
[作者]
王学顺 戚大伟 黄安民
将光谱一阶导数与小波变换相结合,对杉木木材近红外光谱数据进行预处理,采用db3小波对光谱数据进行4尺度分解,在各分解尺度上根据信号和噪声的不同传播特性,保留信号的模极大值,去除噪声的模极大值。结果表明:光谱导数+小波变换模极大值能够有效消除光谱噪声和各种因素干扰,并很好保留了光谱信号特征,使光谱信噪比有了较大提高。
关键词：
近红外光谱 小波变换 模极大值 去噪
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李耀翔 李颖 姜立春
近红外光谱数据维数多、数据量大，直接保存需要庞大储存空间，且海量数据会对网络化在线检测的分析速度和准确性产生影响。为探讨应用小波压缩进行近红外光谱预处理的可行性及其对枫桦木材密度预测精度的影响，通过强光探头采集木材圆盘的近红外光谱，在Ｍａｔｌａｂ软件中应用小波变换法对枫桦木材密度近红外光谱数据进行压缩。结果表明：当小波基ｓｙＭ２分解层为６时，基于均衡稀疏标准形式的全局硬阈值压缩效果最好，将２ １５１个变量压缩成３８个小波系数，其能量保留成分、零系数成分、压缩比分别为９９．６６％、９８．３４％、５６．６１％。用未处理光谱数据和压缩后的３８个小波系数分别建立偏最小二乘定标分析模型，同时做内部交叉验．．．
关键词：
近红外光谱 小波压缩 枫桦 木材密度
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 曹英丽 陈春玲
电压骤降是一种典型的暂态电压扰动信号。分析了小波系数与Lipschitz指数的关系,将利用小波模极大值检测信号奇异性的方法应用到电压骤降信号的定位检测。仿真算例表明:该方法有效,能准确确定电压骤降的起止时刻,但在选择小波类型方面需要综合考虑其消失矩、正则性、支集长度。
关键词：
电压骤降 小波模极大值 消失矩
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
夏俊芳 李小昱 李培武 王为 丁小霞
为探讨柑橘内部品质无损检测方法,通过3阶Daubechies小波4级分解,对柑橘近红外光谱进行消噪预处理,并运用偏最小二乘法建立了柑橘贮藏中可溶性固形物、糖度、酸度和维生素C含量的校正预测模型。结果表明:建立的可溶性固形物含量预测模型,其预测值与标准值的相关系数为0.954,预测校正均方差为0.418%,最优光谱波段为6 101.7-4 246.5 cm-1;建立的可溶性总糖含量预测模型,其预测值与标准值的相关系数达0.975,预测校正均方差为0.490%,最优光谱波段为7 507.7-6 097.8 cm-1;建立的总酸含量预测模型,其预测值与标准值的相关系数达0.948,预测校正均方差为0...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
尹世逵 冯国红 李春旭 赵婧含 孟永斌 王晨 李耀翔
【目的】木材基本密度在木材质量等级评定中具有重要作用,是木材分流及精细化利用的重要依据。【方法】以东北林区典型针叶树种为研究对象,结合近红外光谱技术,构建红松、落叶松、云冷杉木材基本密度近红外估测模型,分析比较了不同波段优选算法并进行了模型优化。研究采用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)和间隔偏最小二乘法(iPLS)对木材近红外光谱波段进行优化,基于卷积平滑算法对近红外光谱数据进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立针叶木材基本密度估测模型。依据相关系数(R)、均方根误差(RMSEC)等模型参数对模型效果进行评价,对比分析确定最佳波段优选方法,得到最优针叶木材基本密度近红外估测模型。【结果】利用CARS、UVE、i PLS的波段优化方法对近红外光谱波段的筛选,可以起到优化针叶木材基本密度模型的作用,减少参与建模的近红外光谱的波段变量数,明显提升模型的运算速度,使得模型准确度更高、稳定性更好;利用间隔偏最小二乘法结合偏最小二乘法(iPLS-PLS)进行波段优选的针叶木材基本密度模型效果最好,其模型校正相关系数为0.938 0,校正均方根误差为0.021 8,验证相关系数为0.8959,验证均方根误差为0.028 0。【结论】基于波段优选及模型优化构建东北林区典型针叶树种基本密度近红外估测模型,可以有效提高运算速度及估测精度,实现针叶材基本密度的快速、准确、无损估测,为针叶木材材性研究和森林培育提供了理论依据与技术支撑,有利于进一步实现木材的高效节约与精细化利用。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
汪紫阳 尹世逵 李颖 李耀翔
探索可见/近红外光谱识别生长锥取得的木材样品的可行性,为野外木材检测提供方法。木材品种涉及东北地区常见的14个树种,木材样品由生长锥南向北方向钻取树木1.3 m胸高处得到,观测木样的可见/近红外光谱并采用导数、对数与平滑处理,运用距离法建立识别模型,测试并分析不同光谱预处理方法对可见/近红外光谱木材识别准确率的影响。结果显示:在不使用平滑处理时,使用一阶导数处理之后的光谱木材树种识别的准确率(96.79%)明显高于二阶导数(78.57%)和三阶导数(75.00%)。在使用导数和平滑处理时,使用二阶导数(98.21%)或三阶导数(98.21%)处理之后的光谱用于识别的准确率略高于一阶导数(97.50%)。单独使用平滑处理不能提高模型预测准确率,单独使用导数处理可以提高模型预测准确率。在最优的参数设置下使用导数和平滑处理时,使用S-G导数平滑(98.42%)和Norris导数滤波(98.57%)的效果无明显差异。
关键词：
木材学 可见/近红外 树种识别 生长锥
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张怡卓 苏耀文 李超 门洪生
蒙古栎是重要的结构用材，对其抗弯强度（ＭＯＲ）与抗弯弹性模量（ＭＯＥ）进行快速准确的无损检测是具有工程应用价值的科学问题。为实现蒙古栎木材ＭＯＲ与ＭＯＥ的快速无损检测，以９００～１ ７００ ｎＭ的便携式近红外光谱仪为检测手段，提出一阶导数与Ｓ－Ｇ卷积平滑处理相结合的数据预处理方法，采用木材径切面与弦切面２个切面近红外光谱的平均值作为建模数据，利用ＩＳＯＭａｐ－ｐＬＳ算法建立预测模型估计木材的ＭＯＲ、ＭＯＥ。试验采用１３５个３００ ＭＭ×２０ ＭＭ×２０ ＭＭ的无疵小试样为样本，其中９０个组成校正集，４５个组成预测集。结果表明：一阶导数处理能够消除光谱背景平缓区域干扰，Ｓ－Ｇ卷积处理能滤除高频噪．．．
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
尹世逵 李春旭 孟永斌 王晨 赵婧含 李耀翔
【目的】木材的基本密度在木材质量等级评定中起着重要的作用,是木材分流及精细化利用的重要依据。利用近红外光谱技术,实时监测木材性质,掌握木材性质的变化,为进一步制定和改善林木培育方法提供理论依据。【方法】借助树木生长锥对椴树活立木取样,以椴树样品基本密度真值和近红外光谱数据为输入,分别通过卷积平滑、一阶导数和二阶导数预处理方法来实现近红外光谱数据的预处理,建立了基于偏最小二乘法(PLS)的椴树木材基本密度的近红外估测模型。【结果】在350～2 500 nm波段范围内,一阶导数预处理的椴树木材基本密度模型是最优的,校正集相关系数为0.964 8,校正均方根误差为0.002 7,验证集相关系数为0.943 2,预测均方根误差为0.003 3。在对近红外光谱数据进行去噪优化处理,构建椴树木材基本密度模型后,在500～2 300 nm波段范围内,一阶导数预处理椴树木材基本密度模型依旧最优,其校正集相关系数为0.987 1,校正均方根误差为0.001 6,验证集的相关系数是0.948 6,预测的均方根误差是0.002 1。【结论】选择特定的预处理方法,结合样本特征,建立椴树木材基本密度模型,可以显著降低建模成本,提高模型预测精度,快速测定椴树木材的基本密度。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
罗莎 吴义强 刘元 黄军
近红外光谱技术作为一种新型现代分析手段,具有操作简单、检测快速、结果准确、成本低廉和对样品无损坏等优点,已经广泛应用于制浆造纸、木材材性预测、木材加工利用、木质复合材料、木材防腐与木材保护等方面的研究。在介绍近红外光谱技术基本工作原理与主要特点基础上,重点论述了近红外光谱技术预测木材纤维素结晶度、木材微纤丝角和纤维形态等木材解剖特征中的研究现状,并展望了其应用前景。
关键词：
近红外光谱 木材解剖特征 预测 研究进展
[期刊] 林业科学
[作者]
赵荣军 邢新婷 吕建雄 张俊珍
以人工林粗皮桉木材为研究对象,采用常规力学测试方法和近红外光谱方法对其无疵小试样力学性质进行研究。用近红外光谱仪采集试样表面的近红外光谱,对采集的近红外漫反射光谱进行导数预处理并对不同波段光谱建立校正模型,以1/3试样作为预测集对校正模型进行验证。结果表明:二阶导数预处理、350～25000nm全光谱波段、径切面和弦切面平均光谱值对粗皮桉木材力学性质模型预测效果最好。抗弯弹性模量和抗弯强度、顺纹抗压强度的实测值与近红外光谱方法的预测值存在较好的相关性,相关系数均大于0.88,相对分析误差大于2.0,表明利用近红外光谱方法预测人工林粗皮桉木材力学性质效果较好。
关键词：
粗皮桉木材 近红外光谱 力学性质
[期刊] 林业科学
[作者]
杨忠 江泽慧 费本华 刘君良
近红外光谱技术是一项新的木材无损评价方法,能够迅速、准确地对生长锥、固体木材或木粉等试样的性质进行全面无损评价,目前已广泛应用于木材性质预测、木材加工利用等方面的研究中,并为林木的定向培育、木材的遗传改良和高效利用提供技术支持。本文介绍了近红外光谱技术的基本原理及其主要应用,重点介绍了木材的近红外光谱技术及其在木材化学组成、物理力学性质、木材加工利用和木质复合材料等方面的研究成果及应用。
[期刊] 林业科学
[作者]
柴宇博 孙柏玲 刘君良 秦特夫 储富祥
采用近红外光谱技术对乙酰化大青杨和樟子松木材的增重率进行快速预测。在近红外波长780~2 500 nm范围内,利用偏最小二乘法(PLS)建立木材横切面原始光谱及不同预处理(一阶导数、二阶导数、归一化处理和消噪)光谱乙酰化木材增重率数学模型,并进行比较分析。结果表明:乙酰化大青杨和樟子松木材分别选用归一化处理光谱和消噪光谱建立的增重率校正模型预测效果较好,预测模型相关系数(R)分别为0.90和0.70,预测标准差(RMSEP)分别为1.007 2和1.301 2,其中乙酰化大青杨木材增重率预测模型实测能力较佳,表明利用木材横切面近红外光谱建立的数学模型可以实现乙酰化木材增重率的快速预测。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
栾景然 冯国红 朱玉杰
【目的】基于可见/近红外光谱技术，以10种木材为研究对象，探索不同预处理和特征提取方法下BP神经网络识别木材的效果。【方法】利用美国ASD公司生产的LabSpec 5000光谱仪采集10种木材的光谱图，分别进行移动平均法处理、移动平均法+多元散射校正(MSC)、移动平均法+标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay卷积平滑算法(S-G滤波器)、S-G滤波器+MSC和S-G滤波器+SNV的预处理，运用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、SPA和遗传算法(GA)联合分别进行特征提取，将提取的特征结合BP神经网络进行木材识别试验。【结果】以SPA和GA联合提取光谱特征时，移动平均法+SNV的预处理效果最佳，以吸收峰为起始波段(W_(initial)=1 445 nm)、吸收峰个数为特征个数(N_(tot)=9)时，识别率较高，特征个数大部分减少为SPA提取特征值个数的一半左右。BP神经网络的平均识别速度提升明显。10种木材的平均识别率为98.0%，其中7种木材的识别率达到了100.0%。【结论】在移动平均法+SNV的预处理下，SPA和GA联合提取光谱图的特征，既可提高BP神经网络识别木材的正确率，又可提升识别速度。图3表6参23
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
高克芳 杨勇
一种改进的基于小波变换模极大值的边缘检测方法包含如下2个步骤:(1)求出边缘及噪声点的局部极大值;(2)利用边缘点与噪声点具有不同小波变换模极大值的特点,对局部极大值进行二次判别,从而实现噪声与边缘的分离.实例验证结果表明,该方法能很好地解决高精度定位与强去噪能力之间的矛盾.
关键词：
小波变换 边缘检测 模极大值
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
陈桂云 吴威 黄玉萍 陈坤杰
虽然全波段近红外光谱信息量丰富,但应用成本过高。发展短波近红外蜂蜜掺假鉴别技术,更能适应中国蜂蜜市场频繁检测需要。将高果糖浆掺入9种原蜜,制备得153个不同掺假度的样本。以透射方式采集了样本600~1 100 nm波段的近红外光谱。用Rc/SECV值作为定标因子确定并优化模型,用预测指数RP/SEP值评价模型预测能力。在保留外部评价同时定义模型综合评价指数C对优选的10个模型予以综合评价。用tansig函数和logsig函数作为网络隐含层和输出层转化函数,建立鉴别蜂蜜高果糖浆掺假度的短波近红外人工神经网络模型。结果表明:遴选出的最优模型(组合小波去噪、一阶导数、均值中心化和基线校正预处理,欧氏...
关键词：
蜂蜜 短波近红外光谱 掺假 高果糖浆
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