基于模式识别的太赫兹光谱建模及应用研究

摘要

太赫兹波（Terahertz，THz）频率介于0.1THz到10THz之间。THz光谱检测技术作为一门新兴的交叉科学，它衔接了经典电磁波理论和微观量子理论。作为红外光谱检测技术的有益补充，THz光谱具有许多独特的性质，如较强的透视及安全性、良好的光谱分辨能力等。鉴于此，THz时域光谱及成像技术在无损检测、生物医学等领域吸引了众多学者的关注，尤其在农产品品质检测、食品安全等领域展现出的巨大的应用潜力。目前国内外已有许多学者应用该技术在农产品品质、农药残留、转基因物种鉴定等方面展开探索研究，并取得了一定的研究成果，但是作为一种新兴的光谱检测手段，该技术仍处于起步阶段，尤其对于物质成分构成复杂的农产品、食品的检测，从理论研究到实际运用仍有大量的问题需要解决。
　　本文从THz光谱信号处理、模式识别、图像处理三个方面对基于THz时域光谱和脉冲成像技术的物质定性、定量分析算法展开研究，以期为 THz光谱技术在农产品、食品检测领域的应用做出有益的探索。本文的主要研究内容和创新点如下：
　　1.太赫兹时域光谱总体误差分析与液态透射检测F-P效应消除改进算法研究。从系统构成、样品测量及误差传递等方面系统分析了THz信号产生、传输、探测和光学常数提取过程中引入的系统误差和随机误差，这一系统的分析有助于系统优化，提高光学常数测量精度，降低实验测试中不确定因素的影响；特别针对液态样品透射检测中Fabry-Perot效应引起的频谱振荡，对传统THz光学常数计算模型进行了改进，考虑系统中光学元件和液体池窗片对THz波的非线性吸收，将包含回波的THz时域信号描述为THz主脉冲与一系列冲击信号和非线性传递函数的卷积，通过分析方程，有效去除回波引起的频谱振荡。实验结果表明该方法有效提高了THz波段液体光学参数的测定精度，为后续液体样品光谱的模式识别奠定了基础。
　　2.在Clifford代数框架下对THz光谱信号进行分析，提出了基于Clifford代数的THz光谱物质定性鉴别模型。从高维信号分析的角度出发，在THz光谱信号的处理中引入新的数学工具─Clifford代数。在Clifford代数数学框架内，充分利用THz光谱信号中蕴含的有效信息，在频域将THz光谱信号表达为高维实矢量空间中的矢量，基于Clifford代数理论研究了THz光谱信号矢量的几何分布特性及代数关系，揭示了样品光学参数与THz信号矢量间存在着对应关系，证明理想状态下，厚度不同但由同种物质构成的样品，其透射向量应位于该物质复折射率决定的唯一子空间内，即相对偏差为零。但在实际测量过程中，由于受到多种因素的干扰，透射向量有可能偏离原来的方向，因此，本文借助Clifford代数中的正交投影和正交补概念，定义相对偏差作为 THz光谱信号的分类指标，基于最小偏差原则对被测样品的 THz光谱信号进行定性鉴别。应用该算法对6种厚度的酒石酸、三聚氰胺、乳糖、葡萄糖四类物质，对应THz光谱信号进行分类鉴别，并将分类结果与支持向量机（SVM）算法进行比对，证明了该算法的优越性和实用性。
　　3.将正则极限学习机算法引入到基于THz光谱技术的物质定量、定性分析，提出快速LOO-RELM算法，并应用于转基因豆油的定性鉴别中。将正则极限学习机算法引入到基于THz光谱技术的物质定量、定性分析中，针对正则参数C选择，模型寻优过程中LOO交叉验证计算复杂度高的问题，对隐含层输出矩阵H进行奇异值分解，降低运算复杂度，并给出核心算法伪代码，提高模型LOO交叉验证效率，提出快速LOO-RELM算法。从理论分析和基于THz光谱技术的物质定量、定性实验两个方面证明该算法的有效性。在此基础上，应用该算法对光谱吸收特性极为相似的转基因豆油进行定性鉴别，并从模型泛化性能、识别精度、参数敏感性及训练时间等多个方面与SVM算法鉴别结果进行对比，实验结果表明，经过参数寻优后SVM算法与RELM算法都能获得较好的识别精度和模型泛化性能，但相比SVM算法，RELM算法泛化性能受训练参数尤其是隐含层节点数影响较小，因此在参数选取和模型训练效率方面表现出明显的优势。
　　4.建立新的聚类有效性评价指标VSO(-)。针对传统聚类有效性评价指标中存在的问题进行分析，在此基础上提出基于类间分离性度量因子S，类内紧致性度量因子V，及重叠性度量因子O的新的聚类有效性评价指标VSO(-)，该评价指标不仅考虑类间分离性，类内紧致性，同时考虑了THz图像中一些像素点的亦此亦彼性，也即类与类之间的重叠性。实验结果证明，相比其他聚类有效性评价指标，该指标对那些各类间像素点分布密度、大小差异较大的THz脉冲图像聚类划分效果评价更为准确。
　　5.针对THz脉冲图像中，各像素点对应光谱数据的高维矢量特征，提出了基于PCA-FCM的 THz脉冲图像聚类分析算法。作为一种新的成像技术，THz脉冲图像在许多领域中有着巨大的应用潜力。一方面它的每个像素点都包含了表征物质信息的丰富的光谱特征，但另一方面图像数据的高维特性也为图像的分析处理带来挑战。为了去除 THz光谱信号中噪声和冗余信息带来的干扰，在提高聚类精度的同时，降低计算复杂度，本文通过对THz光谱信号特征提取，将主成分分析（PCA）与模糊C均值聚类（FCM）算法相结合应用于THz脉冲图像的聚类分析中，并应用该算法对两个人工合成THz脉冲图像，一个实测THz脉冲图像进行处理。聚类分析过程中，借助主成分分析对数据降维，重构太赫兹图像的特征空间，用贡献较大的主成分代替原始光谱特征输入到FCM聚类模型中，基于最大隶属度原则实现对各像素点聚类。实验结果表明，在采用聚类有效性评价指标VSO(-)确定准确聚类数的前提下，该算法相对于经典K-means算法在保持聚类划分结果稳定性的同时，不但有效地提高了聚类的收敛速度，还使图像分割边缘更加清晰。

目录

声明

第1章 绪论

1.1太赫兹波

1.2太赫兹时域光谱技术在农业检测领域的研究进展

1.3太赫兹波谱成像聚类分析研究现状

1.4本文研究目的、内容及技术路线

1.5本章小结

第2章 太赫兹时域光谱系统

2.1太赫兹脉冲的产生与探测

2.2太赫兹时域光谱系统

2.3实验用太赫兹时域光谱系统

2.4透射型太赫兹时域光谱系统物理模型

2.5本章小结

第3章 太赫兹实验设备及测量误差分析

3.1样品制备与测量

3.2太赫兹时域光谱系统测量误差分析

3.3 F-P效应分析

3.4本章小结

第4章 基于Clifford代数的太赫兹信号分析及物质定性鉴别

4.1 Clifford 代数基础

4.2基于Clifford代数的太赫兹光谱信号处理与分析

4.3基于Clifford代数的太赫兹信号分类

4.4实验验证与结果分析

4.5本章小结

第5章 基于极限学习机的太赫兹光谱信号分类与回归

5.1极限学习机理论与方法

5.2基于快速LOO-RELM算法太赫兹光谱回归分析

5.3基于快速LOO-RELM算法的太赫兹光谱信号分类

5.4基于快速LOO-RELM算法的转基因豆油太赫兹吸收谱的识别

5.5本章小结

第6章 太赫兹脉冲图像的聚类分析

6.1太赫兹脉冲图像

6.2聚类有效性评价指标VSO(-)构建

6.3基于PCA-FCM算法的太赫兹图像聚类分割

6.4本章小结

第7章 总结与展望

7.1论文工作总结

7.2今后工作展望

参考文献

博士在读期间发表文章

致谢