闻辂主编 重庆大学出版社 1988年出版 可以作为矿物谱学的教材和参考书

利用自行研制的便携式拉曼光谱仪，研究了甘肃、青海和新疆3个产地软玉的拉曼光谱特征,并对其光谱差异进行解析；基于马氏距离判别方法和随机森林判别方法实现了3个产地软玉的无损鉴别。结果表明：利用马氏距离判别方法和随机森林判别方法可以对具有相同拉曼峰的不同产地的软玉进行鉴别，鉴别准确率分别为87.5%和95.83%。

为实现对红枣品种的判别,利用高光谱技术并结合机器学习算法对金丝大枣、骏枣和滩枣这三个品种的新疆红枣进行研究。首先,分别利用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导(1-Der)和Savitzky-Golay(SG)平滑等数据预处理方法对原始光谱进行预处理,研究了预处理方法对建模的影响;然后,利用光谱-理化值共生距离法(SPXY)将样本集划分为校正集和预测集,基于线性判别分析(LDA)、K-最近邻分类(KNN)和支持向量机(SVM)算法对预处理后的全波段光谱建立红枣品种鉴别模型,结果显示,在多种预处理方法中,1-Der的处理效果最好;然后,结合主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权采样(CARS)等特征提取方法对全波段光谱进行特征波段的提取,再基于特征波段建立红枣品种鉴别模型,结果发现,在几种特征提取方法中,基于CARS所提特征波段建立的模型可以获得最高的鉴别准确率;最后,以SVM模型为例对模型运行时间进行了比较,结果发现,基于特征波段所建模型的运行时间远短于基于全波段所建模型的运行时间。

提出了一种新的拉曼光谱谱峰判别算法，采用Voigt函数作为拟合函数，对小波变换脊线寻峰后得到的谱峰进行拟合处理，将拟合前后的谱峰相似度作为判别谱峰的依据，可有效识别与噪声幅值相近的小幅值拉曼信号。通过与已有的两种谱峰判别方法进行对比，在误判率为5%的情况下，该算法准确率提高了60%；在准确率高于90%的情况下，该算法误判率降低了10%。

不同人群对不同种类的花粉存在不同的过敏反应,为此研究用于快速检测空气中花粉粒子及分类的方法。以常见花粉作为研究对象,利用拉曼光谱仪采集42种花粉样品的465条拉曼光谱数据,按照生物学分类划分为科间花粉及属间花粉并对其进行分类预测。将所得光谱数据预处理后,利用主成分分析提取光谱的特征信息,并建立支持向量机识别模型。对于科间花粉的预测结果准确率为97.75%,蔷薇科属间花粉的预测结果准确率为90.47%,说明拉曼光谱分析法对花粉分类鉴别具有可行性。

针对光谱反射率重建常用方法中主成分分析法重建后产生病态的问题，提出一种基于降维正则化多项式的光谱反射率重建方法;利用主成分分析法对训练样本的高维光谱数据进行降维，在降维的基础上对样本的通道响应数进行多项式回归扩展来提高光谱反射率重建的精度，同时加入Tikhonov限制条件来避免多项式扩展导致的数据不稳定性和随机噪声产生的病态问题。结果表明：降维正则化多项式光谱反射率重建方法在精度评价中的效果优于主成分分析法和多项式回归扩展法，同时实现了降低光谱数据计算量、优化通道响应、提高反射率重建精度的目的。

在室内条件下提取了苯乙烯在不同土壤中的光谱诊断波段及其范围,并以其作为土壤中苯乙烯识别及其含量预测的依据。采用微分处理法与光谱数据转换法对土壤光谱反射率进行处理,以增大样品之间的光谱变化差异,并采用多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVMR)方法建模以预测不同土壤中的苯乙烯含量。结果表明,受苯乙烯污染的不同土壤的光谱特征分别位于1800,2200,2400 nm附近;受自身理化性质及苯乙烯含量影响,土壤光谱反射率的降速先增大后减小,直至苯乙烯在土壤中饱和,反射率变化趋于稳定。PLSR模型对土壤中苯乙烯含量的预测效果最优,SMLR模型次之,SVMR模型较差。PLSR模型的决定系数为0.982~0.998,模型稳定性强,其校正标准差与预测标准差的差值为0.004~0.016,模型预测精度高。

提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)拉曼光谱去噪方法。利用排列熵(PE)作为代表噪声的内在模式分量(IMF)的判据，并对其进行阈值滤波以消除噪声，得到消除噪声的拉曼光谱重构信号。采用该方法对乙醇水溶液的拉曼光谱数据进行去噪研究。结果表明，该方法有效地消除了拉曼光谱中的噪声；与经验模态分解法(EMD)和总体平均经验模态分解法(EEMD)的对比表明，CEEMDAN 去噪法不但在高信噪比的拉曼光谱信号去噪中取得良好的去噪效果，而且在低信噪比的拉曼光谱信号去噪中依然优势明显。

可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）技术结合层析成像（CT）算法能实现流场温度、浓度等信息的二维重建测量。为研究层析成像算法对温度场二维重建质量的影响，实现了两种典型重建算法：代数迭代重建算法（ART）和模拟退火（SA）算法。在不同的射线分布和吸收谱线数目情况下，使用两种算法对给定单峰温度场和双峰温度场分别进行重建仿真，比较分析了两种算法的重建结果。仿真结果表明，影响代数迭代重建算法重建质量的主要因素是射线分布，而模拟退火算法则对吸收谱线数较为敏感；对于单峰温度场，代数迭代重建算法重建结果的最大偏差为5.6%，略好于使用6条吸收谱线时模拟退火算法重建结果的6.2%；对于双峰温度场，模拟退火算法重建结果的最大偏差为5.5%，而代数迭代重建算法的最大偏差则高达22%。

提出一种快速高精度Fourier-Mellin变换图像配准方法，可提高高光谱成像过程中光谱复原的速度与精度。该方法运用两次局部上采样相位相关法，一次在对数极坐标域中估计旋转和缩放参数，另一次在笛卡尔坐标系中估计平移参数。引入梯度预处理过程，使算法更加稳健。介绍了Fourier-Mellin变换的原理，该变换可实现旋转和缩放参数的解耦合。在传统相位相关法的基础上介绍了局部上采样相位相关法。证明了梯度预处理过程的必要性。仿真结果表明，所提方法可以实现高精度的图像配准。