基于Weighted PCA和神经网络的LIBS信号降噪问题的研究
发布时间：2021-04-25 16:54
合金钢作为重要的金属材料,被广泛应用到国民经济的各个方面尤其是国防工程中。合金钢的品种繁多,其元素组成也各有差异,除了主要成分铁,也包含硅、锰、铬、镍和铜等其他元素,这些元素对钢种性能和质量有着非常重要的影响。如何在合金钢的冶炼过程中对液态合金钢水进行在线实时控制,并根据检测到的元素含量的实际情况及时添加原料,从而保证最终冶炼完成的合金钢元素含量均符合标准,显然成为一个很重要的问题。目前大多数的检测方法却是在合金钢冶炼成品后再进行成分检测,若检测后不合格就会造成整个合金钢生产过程中大量的人力和物力的浪费,很难适应现在的工艺需求。激光诱导击穿光谱（Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS）技术是一种基于原子发射光谱学的物质成分和浓度分析技术,具有分析速度快、对样品破坏小、多元素同步分析、远距离非接触式分析等特点,因此,具有巨大的在线分析潜力,对合金钢尤其是液态合金钢中的主要元素的在线实时监测非常适用。然而在实际光谱的获取过程中由于受到环境因素、机理噪声的影响,使得LIBS光谱图中含有大量的噪声,影响到后期对光谱数据分析的准确性,从而影响到最终的元...
【文章来源】：天津理工大学天津市
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.3 本论文研究内容
1.4 本论文章节安排
第二章 激光诱导击穿光谱概述及原理
2.1 激光诱导击穿光谱概述
2.1.1 激光诱导击穿光谱实验装置及实验参数
2.1.2 激光诱导击穿光谱的原理
2.1.3 激光诱导击穿液态合金钢光谱实验
2.2 激光诱导击穿光谱噪声分析
2.3 本章小结
第三章 基于加权主成分分析的LIBS光谱降噪研究
3.1 序言
3.2 加权主成分析算法原理
3.2.1 主成分分析算法
3.2.2 加权主成分分析的思想
3.2.3 加权主成分分析的权值计算
3.2.4 加权主成分分析算法
3.3 一种基于WPCA的LIBS光谱降噪实验分析
3.3.1 实验概述
3.3.2 实验数据
3.3.3 实验步骤
3.3.4 实验结果与分析
3.4 本章小结
第四章 基于稀疏自编码神经网络的LIBS光谱降噪研究
4.1 序言
4.2 稀疏自编码算法原理
4.2.1 自编码
4.2.2 稀疏自编码
4.2.3 稀疏自编码算法
4.3 一种基于稀疏自编码的LIBS光谱降噪实验分析
4.3.1 实验概述
4.3.2 实验数据
4.3.3 实验步骤
4.3.4 实验结果与分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 下一步工作展望
参考文献
发表论文和科研情况说明
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于降噪自编码的推荐算法[J]. 谢霖铨,梁博群. 计算机与现代化. 2016(02)
[2]高背景噪声激光诱导击穿光谱数据分析方法研究[J]. 艾卓,徐送宁,李倩,宁日波,段文钊. 沈阳理工大学学报. 2015(02)
[3]基于LIBS的钢液中锰元素的在线监测[J]. 马翠红,李曼,杨友良. 激光杂志. 2015(02)
[4]利用多数据处理方法提高LIBS谱信号质量[J]. 杨崇瑞,汪家升,盛新志,娄淑琴. 红外与激光工程. 2014(11)
[5]基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱塑料分类识别方法研究[J]. 王茜蒨,黄志文,刘凯,李文江,阎吉祥. 光谱学与光谱分析. 2012(12)
[6]基于PCA变换的多光谱图像降维方法研究[J]. 蒋博文. 信息技术. 2012(08)
[7]激光诱导击穿光谱技术研究的新进展[J]. 刘佳,高勋,段花花,林景全. 激光杂志. 2012(01)
[8]利用LIBS技术在线半定量分析液态钢成分[J]. 孙兰香,于海斌,丛智博,辛勇. 仪器仪表学报. 2011(11)
[9]基于Autoencoder网络的数据降维和重构[J]. 胡昭华,宋耀良. 电子与信息学报. 2009(05)
[10]铅黄铜合金激光诱导击穿谱特性的实验研究[J]. 崔执凤,张先燚,姚关心,汪小丽,许新胜,郑贤锋,凤尔银,季学韩. 原子与分子物理学报. 2007(01)
博士论文
[1]基于图谱特征分析的农业虫害检测方法研究[D]. 刘子毅.浙江大学 2017
[2]激光诱导击穿光谱技术检测物质成分的理论应用分析和实验研究[D]. 朱德华.南京理工大学 2012
[3]激光诱导击穿光谱技术的初步研究[D]. 罗文峰.中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所) 2011
硕士论文
[1]近红外光谱的自编码网络建模及模型传递方法研究[D]. 雒志超.桂林电子科技大学 2015
[2]基于自动编码机的高光谱图像特征提取及分类方法研究[D]. 林洲汉.哈尔滨工业大学 2014
[3]稀疏表示理论在图像重构及去噪中的应用研究[D]. 张力.北方工业大学 2014
[4]基于可见—近红外光谱和高光谱成像的无损检测方法研究[D]. 殷姣姣.太原科技大学 2014
[5]深度稀疏编码模型及应用[D]. 钱龙.上海交通大学 2014
[6]信号稀疏表示理论及应用研究[D]. 赵亮.哈尔滨工程大学 2012
[7]小波分析应用于激光诱导击穿煤质光谱分析[D]. 蒋梅城.华南理工大学 2010
本文编号：3159752
【文章来源】：天津理工大学天津市
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.3 本论文研究内容
1.4 本论文章节安排
第二章 激光诱导击穿光谱概述及原理
2.1 激光诱导击穿光谱概述
2.1.1 激光诱导击穿光谱实验装置及实验参数
2.1.2 激光诱导击穿光谱的原理
2.1.3 激光诱导击穿液态合金钢光谱实验
2.2 激光诱导击穿光谱噪声分析
2.3 本章小结
第三章 基于加权主成分分析的LIBS光谱降噪研究
3.1 序言
3.2 加权主成分析算法原理
3.2.1 主成分分析算法
3.2.2 加权主成分分析的思想
3.2.3 加权主成分分析的权值计算
3.2.4 加权主成分分析算法
3.3 一种基于WPCA的LIBS光谱降噪实验分析
3.3.1 实验概述
3.3.2 实验数据
3.3.3 实验步骤
3.3.4 实验结果与分析
3.4 本章小结
第四章 基于稀疏自编码神经网络的LIBS光谱降噪研究
4.1 序言
4.2 稀疏自编码算法原理
4.2.1 自编码
4.2.2 稀疏自编码
4.2.3 稀疏自编码算法
4.3 一种基于稀疏自编码的LIBS光谱降噪实验分析
4.3.1 实验概述
4.3.2 实验数据
4.3.3 实验步骤
4.3.4 实验结果与分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 下一步工作展望
参考文献
发表论文和科研情况说明
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于降噪自编码的推荐算法[J]. 谢霖铨,梁博群. 计算机与现代化. 2016(02)
[2]高背景噪声激光诱导击穿光谱数据分析方法研究[J]. 艾卓,徐送宁,李倩,宁日波,段文钊. 沈阳理工大学学报. 2015(02)
[3]基于LIBS的钢液中锰元素的在线监测[J]. 马翠红,李曼,杨友良. 激光杂志. 2015(02)
[4]利用多数据处理方法提高LIBS谱信号质量[J]. 杨崇瑞,汪家升,盛新志,娄淑琴. 红外与激光工程. 2014(11)
[5]基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱塑料分类识别方法研究[J]. 王茜蒨,黄志文,刘凯,李文江,阎吉祥. 光谱学与光谱分析. 2012(12)
[6]基于PCA变换的多光谱图像降维方法研究[J]. 蒋博文. 信息技术. 2012(08)
[7]激光诱导击穿光谱技术研究的新进展[J]. 刘佳,高勋,段花花,林景全. 激光杂志. 2012(01)
[8]利用LIBS技术在线半定量分析液态钢成分[J]. 孙兰香,于海斌,丛智博,辛勇. 仪器仪表学报. 2011(11)
[9]基于Autoencoder网络的数据降维和重构[J]. 胡昭华,宋耀良. 电子与信息学报. 2009(05)
[10]铅黄铜合金激光诱导击穿谱特性的实验研究[J]. 崔执凤,张先燚,姚关心,汪小丽,许新胜,郑贤锋,凤尔银,季学韩. 原子与分子物理学报. 2007(01)
博士论文
[1]基于图谱特征分析的农业虫害检测方法研究[D]. 刘子毅.浙江大学 2017
[2]激光诱导击穿光谱技术检测物质成分的理论应用分析和实验研究[D]. 朱德华.南京理工大学 2012
[3]激光诱导击穿光谱技术的初步研究[D]. 罗文峰.中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所) 2011
硕士论文
[1]近红外光谱的自编码网络建模及模型传递方法研究[D]. 雒志超.桂林电子科技大学 2015
[2]基于自动编码机的高光谱图像特征提取及分类方法研究[D]. 林洲汉.哈尔滨工业大学 2014
[3]稀疏表示理论在图像重构及去噪中的应用研究[D]. 张力.北方工业大学 2014
[4]基于可见—近红外光谱和高光谱成像的无损检测方法研究[D]. 殷姣姣.太原科技大学 2014
[5]深度稀疏编码模型及应用[D]. 钱龙.上海交通大学 2014
[6]信号稀疏表示理论及应用研究[D]. 赵亮.哈尔滨工程大学 2012
[7]小波分析应用于激光诱导击穿煤质光谱分析[D]. 蒋梅城.华南理工大学 2010
本文编号：3159752
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