[发明专利]一种通过特征参量鉴别多种荧光光谱混叠物质的系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及光谱混叠物质的鉴别技术，特别涉及一种通过特征参量鉴别多种荧光光谱混叠物质的系统和方法。

背景技术

荧光技术是一种新兴的检测手段，它能快速有效地对荧光物质检测，不过，由于很多荧光物质结构相似，造成其光谱重叠严重，用荧光技术对它们进行直接检测，存在着很大的问题：传统的二维荧光光谱数据解析，是依据荧光光谱里特定波长位置的波长峰值大小不同来鉴别不同的物质的，这种方法在面对光谱区别明显的物质时，效果较好，然而，随着越来越多的光谱混叠物质同时出现，传统的二维荧光光谱鉴别解析法不能适应实际的需要，解决光谱混叠物质的分辨问题。

因此，三维荧光光谱因为含有更多的信息量和丰富的数据算法，成为研究人员的研究热点。三维荧光光谱的多组分解析算法可以较好地解决这一问题，研究人员用它们能够得到较为理想的定量定性结果。可随之也带来了一个难题，那就是这些方法需要大量的三维光谱数据进行分析，其中可能还包含对鉴别物质作用不大的信息，使得仪器测量的硬件成本和体积上升，分析时间耗费严重，从而造成了信息冗余和时间的浪费，不利于光谱混叠多组分物质的现场鉴别：以现有技术中的PARAFAC为例，它被认定为最稳定和最有效的多组分三维光谱解析算法，其主要原理是基于三线性分解理论，前提是数据在三个方向呈线性。计算过程可以称为交替最小二乘(ALS)算法，损失函数是残差平方和(SSR)，可写成：

SSR=Σi=1IΣj=1JΣk=1K(xijk-Σn=1Nainbjnckn)2---(1)]]>

主要三维数据阵分解步骤如下：

步骤1.确定体系中的主组分数N；

步骤2.随机初始化载荷矩阵A、B；

步骤3.按下式计算载荷矩阵C的第k行：

c′_k＝((A^TA))о((B^TB))^-1 diagm(A^TX_..kB)  k＝1，2，…，K    (2)

步骤4.按下式计算载荷矩阵A：