通过学习总结的一点课程论文，大家相互交流嘛

为实现玉米种子含水率(MC)的精确、快速、无损检测, 消除种子放置方式(胚部朝上/下)的影响, 基于高光谱成像和图像处理技术, 结合变量筛选法, 针对玉米种子正反面放置的不同分别建立对应的MC预测模型。分别采集种子正、反两面高光谱图像, 提取质心区域光谱数据, 采用竞争性自适应重加权变量选择算法筛选特征波段, 建立对应的MC预测模型。对比图像不同部位光谱曲线变化趋势, 挑选4个特征波段(1104, 1304, 1454, 1751 nm)进行波段运算获取种子正、反面信息及质心位置。依据正、反面检测结果, 自主选择对应的MC预测模型对45个验证集样本进行含水率检测。结果表明, 使用波段运算正、反面识别率分别为97.8%、100%; 正、反两面验证集相关系数分别为0.969, 0.946, 均方根误差分别为0.464%, 0.616%。该研究为使用多光谱成像技术实现玉米种子MC的快速无损自动化检测奠定基础。

摘要光谱特征波段的选取是植被高光谱分类识别的重要基础之一利用鄱阳湖种典型植被的实测高光谱数据在对数据进行预处理和分析的基础上提出了一种基于均值极差阈值法的光谱特

摘要针对藻类荧光光谱解析中常见的信息冗余和光谱相关性问题，基于偏最小二乘（ＰＬＳ）的方法，提出了区间蒙特卡罗偏最小二乘（）方法，有效地解决了特征波长的选取问题。

摘要针对超短脉冲激光与气体相互作用产生的非线性荧光光谱的特点，提出了光谱分析的预处理、特征提取以及定量分析的有效方法。采用小波算法对光谱数据进行压缩和降噪处理，

利用高光谱技术对火龙果可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为火龙果内部品质无损检测提供科学方法.以火龙果为研究对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)进行特征变量的选择,通过偏最小二乘法(PLS)和前馈反向传播神经网络法(BPNN)建立预测模型,分析了火龙果果皮对SSC 模型预测精度的影响.实验结果表明：采用平滑去噪(MAS) 效果最优,PLS 模型的交叉验证相关系数(Rcv) 为0.8635,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.6791,可提高火龙果可溶性固形物模型精度；通过SPA 算法能够有效地对光谱数据进行降维处理,采用优选的15 个特征变量建立的BPNN 预测模型的预测相关系数(RP)为0.8411,预测均方根误差(RMSEP)为0.8171；果皮对建模结果会产生一定的影响,完整果PLS 模型的(RP)为0.8999,RMSEP 为0.7208；果肉PLS 模型的RP 为0.9304,RMSEP 为0.5291,果肉SSC 模型比完整果SSC 模型的预测能力略高.研究结果表明基于高光谱技术采集的火龙果漫反射光谱进行SSC 无损检测具有可行性.

可见近红外 ASD OTO 光谱数据拼接整理脚本 整合包

光学频率梳具有优异的时域和频域特性,已成为一种重要的光谱探测光源。基于两个具有不同重复频率的光频梳,可以实现具有异步光学采样特点的双光梳光谱探测。除了线性光谱探测应用,双光梳技术在非线性光谱探测中同样具有独特的优势。介绍了双光梳非线性光谱的探测原理,重点综述了双光梳技术在多维相干光谱和相干反斯托克斯拉曼光谱探测中的应用。分析并总结了双光梳技术在各种非线性光谱中的优势及光谱方法的技术特点、研究现状和发展趋势。

基于罗丹明6G 的分子荧光原理，通过对比不同实验条件下得到的罗丹明6G 荧光光谱，得出pH 为1条件下的相对荧光强度最大。罗丹明6G 试剂中加入钼酸铵、磷酸二氢钾、硫酸试剂生成络合物后，罗丹明6G 的相对荧光强度值有所下降，在一定范围内表现出线性关系，罗丹明6G 荧光峰的位置没有发生变化。基于遗传算法-逆向误差传播(GA-BP)神经网络构建了输入节点数为36×18的矩阵、输出节点数为1×18的矩阵、以检测磷酸盐浓度为目的的非线性模型。网络训练中，误差精度为10-3，输出与期望的相关系数为0.998，网络预测中，平均回收率为99%，平均标准偏差值为1.79%，达到了理想的检测效果。证明此网络适用于检测0~2.00 mg/L 的磷酸盐溶液。提供了一种快速、有效检测磷酸盐浓度的方法，有助于环境检测技术的发展和应用。

提出了一种基于拉曼光谱的混合物组分识别新方法。对混合物的拉曼光谱进行背景校正和去噪处理，利用Voigt函数对拉曼谱峰进行拟合，获取其谱峰的拉曼位移、半峰全宽及强度作为混合物特征参数向量，通过与数据库纯净物特征向量进行相关性分析，实现混合物组分的有效识别。构建了由18种纯净物拉曼光谱数据构成的标准组分数据库，并对6种混合物进行了组分识别实验。实验结果表明，所提方法的识别准确率达到100%。