(38-4) 41 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Идентификация веществ по сильно искажённым ошибками измерения спектрам
Васильев Н. С., Морозов А. Н.

Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана

PDF, 536 kB

DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-4-856-864

Страницы: 856-864.

Аннотация:
В работе обсуждаются вопросы обнаружения веществ по их спектрам люминесценции. Рассмотрены случайные ошибки, возникающие в процессе работы измерительной фоточувствительной аппаратуры. Анализируется влияние этих ошибок на корректность работы устройств-анализаторов.  Получены соотношения, позволяющие рассчитывать параметры распределения меры схожести SAM (Spectral Angle Mapper) как случайной величины. Проведено сопоставление полученных аналитических зависимостей на примере спектров, зарегистрированных при малых отношениях сигнал/шум. Получено удовлетворительное согласие теории и эксперимента. На основе этого предлагается новый метод идентификации веществ по спектрам, в котором для анализа используется проверка гипотез. Численным критерием в этом методе выступает условная вероятность измерить величину SAM с расхождением большим или равным реализованному в эксперименте. На основе этого метода строится алгоритм идентификации, который применялся для анализа спектров с малым отношением сигнал/шум. Определено, что предложенный способ распознавания спектров позволяет получить ряд преимуществ по сравнению с методом прямого расчёта меры SAM.

Ключевые слова :
люминесценция, идентификация, мера схожести, хемометрика, корреляция, распознавание, SAM.

Цитирование:
Васильев, Н.С. Идентификация веществ по сильно искажённым ошибками измерения спектрам / Н.С. Васильев, А.Н. Морозов // Компьютерная оптика. – 2014. – Т. 38, № 4. – С. 856-864. – DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-4-856-864.

Citation:
Vasil’ev NS, Morozov AN. Substance identification by error deformed spectra. Computer Optics 2014; 38(4): 856-864. DOI: 10.18287/0134-2452-2014-38-4-856-864.

Литература:

  1. Guti´errez-Rodriguez, A.E. New dissimilarity measures for ultraviolet spectra identification / A.E. Guti´errez-Rodriguez, M.A. Medina-P´erez, J.F. Martinez-Trinidad [et al.] // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). – 2010. – V. 6256 – P. 220-229.
  2. Stephen, S.E. Optimization and testing of mass spectral library search algorithms for compound identification / S.E. Stein, D.R. Scott // Journal of the American Society for Mass Spectrometry. – 1994. – Vol. 5(9). – P. 859-866.
  3. Kruse, F.A. The spectral image processing system (SIPS)—interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data / F.A. Kruse, A.B. Lefkoff, J.W. Board­man [et al.] // Remote Sensing of Environment. – 1993. – Vol. 44(2-3). – P. 145-163.
  4. Paclik, P. A study on design of object sorting algorithms in the industrial application using hyperspectral imaging / P. Paclik, R. Leitne, R.P.W. Duin // Journal of Real-Time Image Processing. – 2006. – Vol. 1(2). – P. 101-108.
  5. Bodis, L. A novel spectra similarity measure / L. Bodis, A. Ross, E. Pretsch // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. – 2007. – Vol. 85(1). – P. 1-8.
  6. Paclik, P. Dissimilarity-based classification of spectra: computational issues / P. Paclik, R.P.W. Duin // Real-Time Imaging. – 2003. – Vol. 9(4). – P. 237-244.
  7. Qun, G. Comparison of several chemometric methods of libraries and classifiers for the analysis of expired drugs based on Raman spectra / Gao Qun, L. Yan, L. Hao [et al.] // Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. – 2014. – Vol. 94(0). – P. 58-64.
  8. Hartstra, J. How to approach substance identification in qualitative bioanalysis / J. Hartstra, J.P. Franke, R.A. Zeeuw  // Journal of Chromatography B: Biomedical Sciences and Applications. – 2000. – Vol. 739(1). – P. 125-137.
  9. Tan, N. Application of multiple statistical tests to enhance mass spectrometrybased biomarker discovery / N. Tan, W. Fisher, K. Rosenblatt, H. Garner // BMC Bioinformatics. – 2009. – Vol. 10(1). – P. 144.
  10. Fisher, R.A. Frequency Distribution of the Values of the Correlation Coefficient in Samples from an Indefinitely Large Population / R.A. Fisher // Biometrika. – 1915. – Vol. 10(4). – P. 507-521.
  11. Fisher, R.A. On the “probable error” of a coefficient of correlation deduced from a small sample / R.A. Fisher  // Metron. – 1921. –Vol. 1. – P. 3-32.
  12. Кочиков, И.В. Численные процедуры иден тификации и восстановления концентраций веществ в открытой атмосфере при обработке единичного измерения фурье-спектрорадиометра / И.В. Кочиков, А.Н. Морозов, И.Л. Фуфурин // Компьютерная оптика. – 2012. – Т. 36, № 4. – С. 554-561.
  13. Глаголев, К.В. Методика получения и обработки спектральной информации с помощью статического фурье-спектрометра / К.В. Глаголев, Иг.С. Голяк, Ил.С. Голяк [и др.] // Оптика и спектроскопия. – 2011. – Т. 110, № 3. – С. 486-492.
  14. Светосильные спектральные приборы / В.А. Вагин, М.А. Гершун, Г.Н. Жижин, К.И. Тарасов. – М.: Наука, 1988. – 332 с.
  15. Основы Фурье-спектрорадиометрии / А.Н. Морозов, С.И. Светличный. – М.: Наука, 2014. – 456 с.
  16. Голяк, Ил.С. Беспроботборный анализ химических веществ с использованием статического фурье-спектро­мет­ра / Ил.С. Голяк, А.А. Есаков, Н.С. Васильев, А.Н. Мо­розов // Оптика и спектроскопия. – 2013. – Т. 115, № 6. – С. 990-994.
© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20