基于差分-主成分分析-支持向量机的有机化合物太赫兹吸收光谱识别方法

• 作者: 刘俊秀 张建文 杜彬 祝海江 邓玉强
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 物理学
• 关键词: 太赫兹技术 光谱学 差分数据 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: “太赫兹科学与技术”专题
• 页码范围: 336-343
• 页数: 8页
• 分类号: O436
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL201946.0614039

摘要

针对有机化合物的太赫兹时域光谱数据,提出了一种基于差分-主成分分析(PCA)-支持向量机(SVM)的有机化合物识别方法.基于物质样本的太赫兹时域信号计算得到太赫兹吸收光谱,对0.2～2.5 THz频率区间内的数据进行特征提取.在特征提取中,提出了基于差分数据的样本容量扩充方法,并结合PCA进行了特征的提取.利用SVM建立了提取的特征与物质类别对应关系的数学模型,并根据建立的模型对未知样本进行了识别研究.利用所提方法对15种有机化合物的太赫兹光谱数据进行了识别,正确识别率为93.33％.将所提方法与线性判别分析法及吸收峰频率-幅值法进行了对比,结果表明基于差分-PCA-SVM的有机化合物识别方法的正确识别率最高.