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基于小波分析与RLS算法的复杂光谱数据压缩

2013-05-26 01:12

全部作者： 王凯 常胜江 张会 申金媛 第1作者单位： 南开大学，现代光学研究所 摘要： 超短脉冲激光与气体相互作用产生的复杂光谱可以用来识别空气中的污染物质，本文提出了基于（RLS）递归最小方差方法的自适应小波算法，实现了对该类光谱数据的高效压缩。在对3种气体，共计27组光谱数据进行压缩后，数据由最初的3968个点被压缩成124个点，压缩比为32:1。选择其中13组作为样本送入支持向量机（SVM）神经网络进行训练，用剩下的14组进行检验，分类正确率为100％。从而实现了对污染物质的快速识别。 关键词： 非线性荧光光谱，小波分析，递归最小方差算法，线性神经网络，支持向量机 (浏览全文) 发表日期： 2006年10月31日 同行评议：

文章题目贴切，中英文摘要精炼且规范，并提出了1种基于RLS的自适应小波算法，实现了对光谱数据的高效压缩，具有1定的科学创新性。文章用实验对提出的新算法加以检验，并得到了相当好的结果，其研究方案和数据处理也是合理可靠的。文章表达精炼，参考文献的引用也叫恰当。其学术价值综合评定为较高。　

综合评价： 修改稿： 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。