【摘 要】
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微型光谱仪测量的准确性受到硬件选取、光路设计、环境因素的影响。其中,带宽是影响微型光谱仪数据精度的重要因素,带宽校正也是能够提高微型光谱仪精度的关键技术之一。本文主要研究了微型光谱仪带宽对测量光谱的影响,并设计了智能带宽校正算法来减小带宽对测量光谱的影响。首先从物理层面上分析了微型光谱仪存在的误差和带宽校正技术原理,介绍了几种经典的带宽校正方法;分析了最小二乘法在带宽校正中存在的问题,介绍了常用的
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微型光谱仪测量的准确性受到硬件选取、光路设计、环境因素的影响。其中,带宽是影响微型光谱仪数据精度的重要因素,带宽校正也是能够提高微型光谱仪精度的关键技术之一。本文主要研究了微型光谱仪带宽对测量光谱的影响,并设计了智能带宽校正算法来减小带宽对测量光谱的影响。首先从物理层面上分析了微型光谱仪存在的误差和带宽校正技术原理,介绍了几种经典的带宽校正方法;分析了最小二乘法在带宽校正中存在的问题,介绍了常用的正则化参数选取方法;提出了一种基于自适应Tikhonov（TV）正则化和Levenberg-Marquardt（L-M）算法的带宽校正方法,利用该方法对光谱参数进行了优化,并在不同的TV正则化参数条件下对发光二极管（light-emitting diode,LED）光谱和拉曼光谱进行比较/验证实验,实验证明了基于自适应TV正则化的L-M算法的优越性。为了将参数选择方法推广到所有以最小二乘法为基础的算法中,提出了一种基于深度学习（Deeping Learning,DL）的参数选择方法,建立了数据库和神经网络,通过神经网络的训练得到相应算法的最优参数。使用含有最优参数的L-M和Richardson-Lucy（R-L）算法校正畸变的LED光谱、拉曼光谱、紧凑型荧光光谱（compact fluorescent lamp,CFL）,并与传统L-M和R-L算法进行了比较/验证实验,计算了不同情况下的A型不确定度和均方根误差值（Root Mean Squared Error,RMSE）。实验证明了基于深度学习的参数选择算法可以有效的选择最优参数,使相应算法更有效的恢复畸变光谱,提高光谱复原质量。
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