[发明专利]一种目标光谱匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种目标光谱匹配方法，特别是涉及一种具有更高的取值范围，具有更强的抗噪性能的目标光谱匹配方法。

背景技术

光谱匹配是指将参考光谱与具有相同波段数量和对应波段波长的测试（目标）光谱进行比较，用计算数值表示测试光谱与参考光谱的相似程度或者差异。匹配计算的结果数值越大表示测试光谱与参考光谱的相似程度越大，其差异也就越小。光谱匹配常用来判定与测试光谱对应的目标中所包含的与参考光谱对应物质含量的大小。通常使用的光谱匹配方法包括光谱角度匹配和光谱相似度匹配。

光谱角度匹配把目标光谱看作多维矢量，计算两光谱向量之间的广义夹角余弦值，数值越大，夹角就越小，光谱相似程度越大。其数值范围限定在0～1之间。光谱相似度匹配把目标光谱看作二维随机变量数列，计算两光谱数列之间的相关系数，其数值范围限定在-1～1之间，绝对数值越大，光谱相关性越大。

现有光谱匹配方法对噪声比较敏感，要求数据有比较高的信噪比。现有匹配方法的计算过程是非线性的，缺乏直观性。由于目标光谱数据都是大于0的正数值，在数学上，即使两个毫不相关的光谱，其光谱角计算数值都比较大，进一步缩小了正确数据的取值范围。光谱相似度匹配方法在计算光谱相关系数时，忽略了光谱均值是光谱数据的重要特征这一事实，其取值范围小于0的部分从判定物质含量的角度来说没有实际意义。

因此亟需提供一种新型的目标光谱匹配方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种具有更高的取值范围，具有更强的抗噪性能的目标光谱匹配方法。

为解决上述技术问题，本发明一种目标光谱匹配方法，依次包括以下步骤：

第一步、获得参考光谱A={a₁,a₂,...,a_n|a_i≥0,i∈1,……n}^T，其中，a_i为参考光谱A的光谱数值，n为参考光谱的波段数；测试光谱B的波段数与参考光谱的波段数相同；

第二步、建立矢量C={c₁,c₂,...,c_n|c_i≠0,c_i=c₁,i∈1,……n}^T，c_i为实数恒值；

第三步、构建线性方程系数矩阵M；

$M=\left|\begin{array}{cc}A& C\end{array}\right|$或

$M=\left|\begin{array}{cc}C& A\end{array}\right|;$

第四步、建立线性方程组；

Mx=B；

第五步、求解线性方程组；

x=(M^TM)^-1M^TB；

对应于A的解为测试光谱B中参考光谱的含量，或者为测试光谱与参考光谱的相似程度；

对应于C的解为测试光谱B中包含的噪声均值和系统固定偏差。

c_i=1。

利用最小二乘法求解线性方程组。

本发明的技术效果如下：

⑴本发明的计算结果与常用光谱匹配方法如光谱角度匹配和光谱相似度匹配方法相比，没有取值范围限定，取值根据参考光谱在目标光谱中的含量大小线性变化。

⑵噪声的均值通常比较小，在本发明计算过程中，计算中应用的是噪声的均值而不是其平方和，因此，与光谱角度匹配和光谱波形匹配方法相比，具有更强的抗噪性能，且计算结果不受高斯噪声的影响；

⑶本发明在计算中引入固定常数项C来表达系统固定偏差，与光谱角度匹配算法相比，计算结果不受系统固定测量偏差的影响。

具体实施方式