[发明专利]一种基于非对称谱形结构特征提取的赤潮藻区分方法

摘要

本发明公开一种基于非对称谱形结构特征提取的赤潮藻区分方法，该方法首先获取每个藻种的原始荧光光谱数据，并对原始荧光光谱数据中的光谱强度进行归一化处理，其次采用局部最大寻峰算法寻找每个荧光光谱的所有峰，并用滤波算法对所有峰进行滤波，然后用Levenberg‑Marquardt迭代算法拟合不对称峰函数，建立Bi‑Gaussian混合函数模型，分解不对称峰函数，最后将685nm和730nm对应的荧光数据代入模型中，计算得到685nm和730nm对应的峰高、左半高斯宽度和右半高斯宽度，进而求得光谱形状描述指数，并对其进行聚类分析，实现对不同类型藻类的区分。本发明采用Bi‑Gaussian混合模型，能够提供更多的色素光谱信息，且能从种属水平上对藻类进行很好的区分。

主权项

1.一种基于非对称谱形结构特征提取的赤潮藻区分方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1：获取每个藻种的原始荧光光谱数据；S2：对原始荧光光谱数据中的光谱强度利用如下公式进行归一化处理；其中，x*表示归一化处理后的光谱强度，xi是原始光谱强度，xmax是原始光谱的最大强度，xmin是原始光谱的最小强度；S3：首先采用局部最大寻峰算法寻找每个荧光光谱的所有峰，然后用滤波算法对所有峰进行滤波，再用Levenberg‑Marquardt迭代算法拟合不对称峰函数；最后建立Bi‑Gaussian混合函数模型，分解不对称峰函数，所述的Bi‑Gaussian混合函数模型的公式如下：其中，x,y0,xc,H,w1和w2分别代表波长、基线、峰位置、峰高、左半高斯宽度和右半高斯宽度；S4：分别将685nm和730nm对应的荧光数据代入公式(2)中，计算得到685nm和730nm对应的峰高、左半高斯宽度和右半高斯宽度，然后计算光谱形状描述指数log10[w2/w1,w1/H,w2/H,w2*/w1*,w1*/H*,w2*/H*]；S5：使用聚类分析算法对光谱形状描述指数进行聚类分析，区分不同类型藻类。