CN111709637A - 一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及光谱曲线干扰的分析方法，具体涉及一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法，针对利用光谱成像技术获取目标光谱曲线时会受到干扰问题，通过对光谱曲线受干扰前后的定性分析，以达到干扰因素的消除以及干扰程度的主动控制。本发明通过计算原始光谱曲线与受干扰后光谱曲线的皮尔森相关系数，与不同干扰程度的阈值进行比较，评估光谱曲线受干扰的整体趋势；通过最小二乘法拟合直线，计算波动曲线各点与拟合直线残差的标准差，与不同波动程度的阈值进行比较，评估光谱曲线受干扰程度的局部波动，采用两次分析的结果，对光谱曲线受干扰程度进行定性分析，获得干扰源强度与干扰程度的对应关系，实现可控干扰。

Description

一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法

技术领域

本发明涉及光谱曲线干扰的分析方法，具体涉及一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法。

背景技术

利用光谱成像技术获取目标光谱曲线，由于外界干扰或内部器件的影响，光谱曲线的获取会受到干扰，而这种干扰往往会使光谱分析结果产生较大误差。通过对光谱曲线受干扰前后的评估分析，可获取干扰因素的影响效果。对于被动干扰，需要知道光谱曲线受干扰程度的大小，以实现被动干扰后的分析；对于主动干扰，需要根据光谱曲线受干扰后的影响效果调校干扰源，从而找到干扰源强度与干扰程度的对应关系，最终实现主动干扰的可控。因此，针对光谱曲线干扰的定性分析，对于干扰因素的消除以及干扰程度的主动控制有重要的价值。

目前尚未见到针对光谱曲线的受干扰程度进行定性分析的方法。

发明内容

本发明的目的是针对利用光谱成像技术获取目标光谱曲线时会受到干扰问题，提出了一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法，通过对原始光谱曲线与受干扰后光谱曲线的两次分析，对受干扰后的曲线整体趋势及曲线的波动情况进行评估，获得干扰源强度与干扰效果的对应关系，实现可控干扰。

本发明所采用的技术方案是：

一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：

步骤1、获取原始无干扰物点光谱曲线序列A及受干扰后光谱曲线序列B；

步骤2、计算两组光谱曲线数据序列的协方差cov(A,B)及各自的标准差σ_A和σ_B；

cov(A,B)＝E((A-μ_A)(B-μ_B))

式中，μ_A、μ_B分别为序列A、B的均值；

步骤3、计算两组光谱曲线数据的皮尔森相关系数ρ_AB；

步骤4、根据光谱曲线不同干扰程度划分不同阈值H_j(j≥1且j为自然数)；

步骤5、利用皮尔森相关系数ρ_AB与阈值H_j比较，对受干扰后光谱曲线数据的受干扰程度进行整体趋势评估；

步骤6、将两组光谱曲线数据序列相减得到C序列，而后对新数据序列C的相邻数据点依次前后相减，得到反映曲线波动情况的数据序列D；

步骤7、对数据序列D利用最小二乘法拟合直线，计算数据序列D中数据点与拟合直线残差的标准差r，

式中，n为序列D中数据点个数；

Δd_i为数据序列D中各点与拟合直线的残差；

步骤8、利用该残差的标准差r与阈值K_x(x≥1且x为自然数)比较，对受干扰后光谱曲线数据的受干扰程度进行局部波动评估；

步骤9、利用整体趋势评估结果与局部波动评估结果进行定性分析，调校干扰源，获得干扰源强度与干扰程度的对应关系，实现可控干扰。

进一步地，步骤4中光谱曲线序列A、B需正相关，阈值H_j取值范围在[0,1]区间。

进一步地，步骤5中对受干扰后光谱曲线数据受干扰程度进行整体趋势评估的方法为：相关系数ρ_AB大于H_j说明曲线整体趋势受干扰较小；相关系数ρ_AB小于H_j说明光谱曲线整体趋势受到一定干扰。

进一步地，步骤8中阈值K_x的值取决于曲线直流分量均值与容许残差相对曲线直流分量均值百分比的乘积。

进一步地，步骤8中对受干扰后光谱曲线数据受干扰程度进行局部波动评估的方法为：标准差r大于K_x说明曲线波动受到一定干扰；标准差r小于K_x说明光谱曲线波动受干扰较小。

本发明的有益效果是：

1)本发明利用光谱曲线受干扰后的整体趋势、局部波动两个指标，对受干扰后的光谱曲线进行综合分析，并通过与不同阈值进行比较可反映受干扰程度的大小，获得干扰源强度与干扰程度的对应关系，实现被动干扰后的分析或主动干扰程度的可控。

2)本发明通过对光谱曲线受干扰前后的评估分析，可获取干扰源的影响效果，并可利用分析结果调校干扰源，对干扰程度的主动控制或干扰因素的消除有重要的价值。

附图说明

图1是本发明光谱曲线受干扰程度的定性分析方法流程图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

本发明提供的光谱曲线受干扰程度的定性分析方法，通过对原始光谱曲线与受干扰后光谱曲线的两次评估，可对受干扰后的曲线整体趋势及曲线的波动情况进行分析，并通过与不同阈值进行比较可反映受干扰程度的大小，针对光谱曲线的干扰影响分析全面，对干扰程度的主动控制或干扰因素的消除有重要的价值。

本发明所采用的光谱曲线受干扰程度的定性分析方法流程图如图1所示，其实现步骤如下：

1)获取原始无干扰物点光谱曲线序列A及受干扰后光谱曲线序列B。

2)计算两组光谱曲线数据序列的协方差cov(A,B)及各自的标准差σ_A,σ_B，

cov(A,B)＝E((A-μ_A)(B-μ_B))

式中，μ_A、μ_B分别为序列A、B的均值。

3)计算两组光谱曲线数据的皮尔森相关系数ρ_AB，

该系数值位于[-1,1]区间；相关系数大于0时，两曲线正相关；小于0时，两曲线负相关；等于0时，两曲线不相关，即受干扰很大；相关系数等于1时，两曲线完全相关，即不受干扰。

4)根据曲线不同干扰程度划分不同阈值H_j(j≥1且j为自然数)，阈值H_j的取值与先验判断有关，可根据实际需要取不同阈值个数或阈值数值，来区分光谱曲线整体趋势的不同干扰影响程度。光谱曲线A、B需正相关，故阈值H_j的取值一般在[0,1]区间，一般ρ_AB≥0.95时，则可认为干扰较小，可忽略。可根据对干扰程度分级的实际需求确定不同阈值个数或阈值数值。在本实施例中，只取j＝1，H₁＝0.95。

5)利用步骤3)中相关系数与阈值H₁比较，对受干扰后光谱曲线数据的受干扰程度进行第一次整体趋势评估。相关系数大于H₁说明曲线整体趋势受干扰较小；小于H₁说明光谱曲线整体趋势已受一定干扰。

6)将两组光谱曲线数据序列相减得到C序列，而后对新数据序列C的相邻数据点依次前后相减，得到反映光谱曲线波动情况的数据序列D，其中序列D比序列C数据个数少1。

7)对步骤6)中数据序列D利用最小二乘法拟合直线，计算各点与拟合直线残差的标准差r，

其中，

n为序列D中数据点个数；

Δd_i为数据序列D中各数据点与拟合直线的残差。

8)利用该残差的标准差r与阈值K_x(x≥1且x为自然数)比较，对受干扰后光谱曲线数据的受干扰程度进行局部波动评估。阈值K_x的取值与先验判断有关，可根据实际需要取不同阈值个数或阈值数值，来区分光谱曲线细小波动趋势的不同干扰影响程度。阈值K_x的取值与曲线直流分量均值大小及容许残差相对此均值的百分比有关。例如当直流分量均值为500时，取小于2％的残差认为干扰较小可忽略，那么可取K₁＝500*2％＝10。阈值K_x的取值及个数根据对光谱曲线细小波动干扰程度分级的实际需求确定。在本实施例中，只取x＝1，K₁＝10。

标准差r大于K₁说明曲线波动受到干扰；小于K₁说明光谱曲线波动与原始光谱曲线符合较好，未受干扰。

9)根据上述皮尔森相关系数ρ_AB与H₁比较，以及最小二乘法拟合直线残差的标准差r与K₁的比较结果，对光谱曲线受干扰程度分为4类，如下表所示：

从表中可以看出，在阈值取H₁＝0.95，K₁＝10的情况下，当ρ_AB≥H₁，且r≤K₁时，光谱曲线不受干扰；当ρ_AB＜H₁，且r＞K₁时，光谱曲线有显著干扰。

10)利用评估结果定性分析，调校干扰源(电磁信号或光源等)，获得干扰源强度与干扰程度的对应关系，实现可控干扰。可控干扰即自主控制干扰效果，可实现对被干扰设备不同程度的干扰(如暂时扰乱、暂时致盲、永久损伤等)，从而实现与被干扰人或组织的关系影响可控。

以上是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施方式仅限于此，对于本发明所属技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单的推演或替换，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定专利保护范围。

Claims (5)

1.一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取原始无干扰物点光谱曲线序列A及受干扰后光谱曲线序列B；

步骤2、计算两组光谱曲线数据序列的协方差cov(A,B)及各自的标准差σ_A和σ_B；

cov(A,B)＝E((A-μ_A)(B-μ_B))

式中，μ_A、μ_B分别为序列A、B的均值；

步骤3、计算两组光谱曲线数据的皮尔森相关系数ρ_AB；

步骤4、根据光谱曲线不同干扰程度划分不同阈值H_j(j≥1且j为自然数)；

步骤5、利用皮尔森相关系数ρ_AB与阈值H_j比较，对受干扰后光谱曲线数据的受干扰程度进行整体趋势评估；

步骤6、将两组光谱曲线数据序列相减得到C序列，而后对新数据序列C的相邻数据点依次前后相减，得到反映曲线波动情况的数据序列D；

步骤7、对数据序列D利用最小二乘法拟合直线，计算数据序列D中数据点与拟合直线残差的标准差r，

式中，n为序列D中数据点个数；

Δd_i为数据序列D中各数据点与拟合直线的残差；

步骤8、利用该残差的标准差r与阈值K_x(x≥1，且x为自然数)比较，对受干扰后光谱曲线数据的受干扰程度进行局部波动评估；

步骤9、利用整体趋势评估结果与局部波动评估结果进行定性分析，调校干扰源，获得干扰源强度与干扰效果的对应关系，实现可控干扰。

2.根据权利要求1所述的一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法，其特征在于：步骤4中，光谱曲线序列A、B需正相关，阈值H_j取值范围在[0,1]区间。

3.根据权利要求2所述的一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法，其特征在于，步骤5中对受干扰后光谱曲线数据受干扰程度进行整体趋势评估的方法为：相关系数ρ_AB大于H_j说明曲线整体趋势受干扰较小；相关系数ρ_AB小于H_j说明光谱曲线整体趋势受到一定干扰。

4.根据权利要求1所述的一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法，其特征在于：步骤8中，阈值K_x的值取决于曲线直流分量均值与容许残差相对曲线直流分量均值百分比的乘积。

5.根据权利要求4所述的一种光谱曲线受干扰程度的定性分析方法，其特征在于，步骤8中对受干扰后光谱曲线数据受干扰程度进行局部波动评估的方法为：标准差r大于K_x说明曲线波动受到一定干扰；标准差r小于K_x说明光谱曲线波动受干扰较小。

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