仪器信息网APP

选仪器、听讲座、看资讯

立即体验

当前位置：仪器社区 >光谱 > 直读光谱 > 帖子详情

卡尔曼滤波算法用于光谱重叠峰解析，神经网络算法用于峰漂移校正。

中石

2017/03/07

重叠峰分离的方法有很多，比如：傅立叶变换、偏最小二乘法等。
这里介绍一种卡尔曼滤波算法。
卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。
具体的算法，因为极其复杂，所以不在这里罗列，感兴趣的可以去搜索相关资料。
这里演示一下镍铜合金中的一个案例：

图中镍的Kb峰、铜的Ka峰和锌的Ka峰、铜的Kb峰存在重叠。谱峰分离效果如图。
通过众多的样品测试分析，卡尔曼滤波算法对于重叠程度低于90%的，分离效果相当好，
对于重叠程度大于90%而小于95%的有一定误差，而超过95%的基本就无能为力。
由于信号采集的问题，光谱有时会出现整体漂移，这也可以通过采用一定软件算法进行校正。
在校正前需要指定一个正常的谱，然后通过神经网络算法进行学习。测试其它样品时如果发现有漂移就会
计算出漂移距离，再进行校正。
本人已编写出上述功能的代码模块，需要技术交流的可联系我13926563756 qq：648048428

相关话题

wccd

第1楼2017/03/08

应助达人

广告都做到这里来了，版主管一下吧！

0

hausa

第2楼2021/05/27

大神，给跪了

0

近期热榜

热门活动

猜你喜欢最新推荐热门推荐更多推荐

品牌合作伙伴

日立科学仪器

珀金埃尔默仪器（上海）有限公司（PerkinElmer）

珀金埃尔默仪器（上海）有限公司（PerkinElmer）

日本电子株式会社

赛默飞世尔科技

马尔文帕纳科

上海仪电科仪

梅特勒托利多

布鲁克核磁

举报帖子

点赞用户

好友列表

加载中...

正在为您切换请稍后...