大数据-算法-高速高精度近红外光谱数据采集系统的研制.pdf

近红外光谱图11111111111

脑功能近红外光谱(fNIRS)的信号分析和模式识别方法，对其在认知科学领域的研究和应用尤为重要。简述了fNIRS的传统统计特征提取方法，进而提出了基于多元图表示原理进行特征提取的方法，并对传统方法与提出方法的模式识别实验进行了对比研究。实验结果表明基于多元图表示原理的fNIRS信号特征提取方法能应用于信号的分析和可视化，为fNIRS信号的数据分析提供了新的方法。

基于近红外光谱分析法检测燕麦青 贮可溶性糖含量技术规程

基于近红外光谱分析法检测构树青 贮蛋白质含量技术规程

BP神经网络创建和RBF神经网络基于近红外光谱的汽油辛烷值预测，matlab2021a测试

本代码主要利用MATLAB工具进行MATLAB——基于导师学习神经网路的回归拟合的仿真，实现基于近红外光谱的汽油辛烷值预测的模拟

fNIR脑成像系统介绍: fNIR近红外光学脑成像系统通过测量人体的前额脑皮层氧水平变化从而评估人的大脑活动情况。fNIR是一个独立功能的脑成像系统，包括一个控制单元和连续的近红外光谱传感器（NIRS技术）。系统通过4个光源和10个探测器，提供16个信息通道。fNIR系统软件显示实时数据，同时保存数据用于分析。 fNIR是近红外光学成像技术，它测量前额叶皮层的神经活动和血流动力学反应。被试者前额佩戴一个安装了传感器的绑带，包括四个红外光源和10个探测器。FNIR传感器检测前额 叶皮层的氧含量，实时提供氧血红蛋白（oxy- hemoglobin）和脱氧血红蛋白（deoxygenated hemoglobin）的数值。在被试者执行不同的任务时，系统提供了连续和实时的氧变化显示。 fNIR给用户提供了一种认知功能评估。它消除了很多功能磁共振成像的缺点。被试者可以坐在电脑前面进行测试或者执行移动的任务。它可以整合SUPERLAB刺激呈现系统和BIOPAC虚拟现实产品。 fNIR数据可以结合其他的生理信号，例如心电、呼吸、血压、皮肤电活动等。 fNIR提供了血红蛋白水平的相对变化，16通道传感器:4个光源，10个探测器，2个波长 。 具体测试参加如下: fNIR系统有3个配置:FNIR100，FNIR200，FNIR300 fNIR100适用于以下应用: 人力绩效评估 麻醉深度监测 脑机接口 虚拟现实 神经康复学 自闭症 可靠性评价（测谎）fNIR提供了血红蛋白水平的相对变化，计算采用了modified Beer-Lambert law定律 合氧血红蛋白变化: delta O2Hb (mol/L) 脱氧血红蛋白变化: delta HHb (mol/L) 总血红蛋白变化: delta cHb (mol/L) 16通道传感器:4个光源，10个探测器，2个波长 COBI Studio数据采集软件:可配置通道数量 fNIR可用在麻醉深度监测，脑机接口，虚拟现实，可靠性评价（测谎）等领域。 材料清单: 1 × Atmega16U2 10 × Photodiode 4 × 730nm LED 4 × 850nm LED 1 × LTC2494 附件内容包括: 基于该设计主板原理图和PCB源文件，用Eagle软件打开（或者查看转换好的PDF档格式）； 固件源码，包括配置代码； 相关的设计资料；

针对煤炭原始近红外光谱数据中存在噪声的问题,提出了基于De-SNV与小波阈值去噪组合的煤炭近红外光谱数据预处理方法。采用缺省软阈值法进一步对经过Savitzky-Golay平滑和De-SNV处理的光谱数据去噪,并分别建立了水分、灰分和挥发分的PLS校正模型,通过分析模型的预测性能对该方法的有效性进行评估。实验结果表明,经过该方法预处理的光谱数据所对应的PLS校正模型性能明显优于使用原始光谱数据所建立的PLS校正模型,水分、灰分和挥发分的PLS校正模型的预测均方根误差分别降低至0.007 07,0.040 8,0.008 66,决定系数分别提高至0.858 7,0.743 8,0.778 5。

水分含量多少是煤质好坏的重要指标,在研究煤的基础理论及煤加工中具有特殊意义。本实验采用多元散射矫正(MSC)、平滑处理、微分处理等预处理方法,结合主成分回归法及偏最小二乘法分析了预处理方法对煤粉全水分模型的影响;发现多元散射矫正(MSC)处理结合偏最小二乘法获得的模型最佳,其校正模型R=0.988 1,RMSEC=0.501,预测结果 R=0.955,RMSEC=0.601;发现平滑处理也可以提高模型可靠性,但过度平滑会使模型可靠性变差;综合比较主成分回归法模型与偏最小二乘法模型,发现偏最小二乘法获得的模型要好于主成分回归获得的模型。