基于差分-主成分分析-支持向量机的有机化合物太赫兹吸收光谱识别方法
针对有机化合物的太赫兹时域光谱数据,提出了一种基于差分-主成分分析(PCA)-支持向量机(SVM)的有机化合物识别方法.基于物质样本的太赫兹时域信号计算得到太赫兹吸收光谱,对0.2～2.5 THz频率区间内的数据进行特征提取.在特征提取中,提出了基于差分数据的样本容量扩充方法,并结合PCA进行了特征的提取.利用SVM建立了提取的特征与物质类别对应关系的数学模型,并根据建立的模型对未知样本进行了识别研究.利用所提方法对15种有机化合物的太赫兹光谱数据进行了识别,正确识别率为93.33％.将所提方法与线性判别分析法及吸收峰频率-幅值法进行了对比,结果表明基于差分-PCA-SVM的有机化合物识别方法的正确识别率最高.
太赫兹技术、光谱学、差分数据、主成分分析、支持向量机
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O436(光学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2019-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
336-343
