本文選題：三維熒光光譜　切入點：聚類分析　出處：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：時間序列三維熒光光譜數(shù)據(jù)量大和信息豐富的特點雖然有利于有機物的定性和定量分析,但是大量冗余信息的存在增加了計算的復(fù)雜度和計算量。在分析了時間序列三維熒光光譜的時頻特征后,分別利用聚類分析和二維小波變換從時間維和光譜維對三維熒光光譜進行了壓縮。在聚類分析中探討了樣本距離、類間距離、復(fù)合相關(guān)系數(shù)和R平方統(tǒng)計量等關(guān)鍵因素。相關(guān)系數(shù)和R平方統(tǒng)計量的結(jié)合不僅提高了聚類分析的精確度,而且減少了二維小波在光譜維進行數(shù)據(jù)壓縮的工作量。相關(guān)的數(shù)值實驗表明壓縮后的數(shù)據(jù)保留了原有時間序列三維熒光光譜的重要信息。
[Abstract]:The large amount of time series fluorescence spectrum and the rich information are beneficial to the qualitative and quantitative analysis of organic matter. However, the existence of a large amount of redundant information increases the computational complexity and computational complexity. The three dimensional fluorescence spectra were compressed by cluster analysis and two dimensional wavelet transform from time and spectral dimension respectively. In the cluster analysis, the sample distance and the distance between clusters were discussed. The combination of correlation coefficient and R square statistic not only improves the accuracy of cluster analysis, but also improves the accuracy of clustering analysis. In addition, the workload of data compression in spectral dimension of two-dimensional wavelet is reduced. The relevant numerical experiments show that the compressed data retain the important information of the original time series 3D fluorescence spectrum.
【作者單位】： 合肥師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;中國科學(xué)院安徽光學(xué)精密機械研究所環(huán)境光學(xué)與技術(shù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61308063) 安徽省自然科學(xué)基金項目(1308085QF111) 國家自然科學(xué)基金委員會國際(地區(qū))合作與交流項目(61491240110)資助
【分類號】：O657.3

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本文編號：1633549