针对奇异值分解(Singular value decomposition, SVD)的频率分离问题,研究了SVD对单个频率的分离条件,发现SVD分离单个频率的效果取决于各频率的幅值差异。若不同频率的幅值很接近,则SVD就不能分离这些频率,由此提出一种频率添加SVD算...针对奇异值分解(Singular value decomposition, SVD)的频率分离问题,研究了SVD对单个频率的分离条件,发现SVD分离单个频率的效果取决于各频率的幅值差异。若不同频率的幅值很接近,则SVD就不能分离这些频率,由此提出一种频率添加SVD算法。为了提取原信号中的特征频率,先对原信号添加该频率的理想正弦信号,使原信号中该频率成分和其他频率的幅值产生差异,从而实现对该频率成分的提取,从理论上证明此算法的可行性。仿真信号处理实例表明,即使对于频率值非常接近的两个频率,频率添加SVD算法亦可将它们准确分离,分离结果波形误差小,克服了原来SVD频率分离算法的缺陷。将此算法应用某转子系统的振动特征提取,准确地提取到振动的高阶倍频,发现高阶倍频振幅的周期性波动特征,并分析这种振幅周期性波动的原因。展开更多
【目的】青花菜是硫代葡萄糖苷含量非常高的十字花科蔬菜,大量医学和营养学研究表明,青花菜具有防癌抗癌的显著功效,其防癌抗癌特性主要与硫代葡萄糖苷的多种降解产物有关,尤其是4-甲基硫氧丁基硫苷(RAA)和3-甲基吲哚基硫苷(GBC)的降解...【目的】青花菜是硫代葡萄糖苷含量非常高的十字花科蔬菜,大量医学和营养学研究表明,青花菜具有防癌抗癌的显著功效,其防癌抗癌特性主要与硫代葡萄糖苷的多种降解产物有关,尤其是4-甲基硫氧丁基硫苷(RAA)和3-甲基吲哚基硫苷(GBC)的降解产物。本研究拟建立青花菜抗癌硫代葡萄糖苷的近红外光谱快速测定方法。【方法】采用高效液相色谱法(HPLC)测定青花菜中硫代葡萄糖苷RAA和GBC的含量,将近红外光谱仪扫描样品所获得的光谱文件与化学分析结果在偏最小二乘回归法(partial least squares,PLS)分析的基础上,采用不同的散射处理方式(SNV、Detrend、SNV+Detrend)和导数处理方式(FD、SD)对光谱数据进行预处理,从而得到定标方程,再进一步对模型进行验证。【结果】4-甲基硫氧丁基硫苷(RAA)和3-甲基吲哚基硫苷(GBC)是青花菜中存在的主要硫苷,占总含量的60%以上。90份青花菜的硫苷组分含量结果表明RAA平均含量最高,含量变化范围最大,平均含量为6.20μmol·g-1,变化范围为0.66—14.54μmol·g-1;GBC平均含量为4.43μmol·g-1,变化范围为0.25—10.79μmol·g-1。经过筛选,采用SNV+SD处理后RAA预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0.867和0.912;采用SNV+SD处理后的GBC预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0.918和0.960。【结论】建立了RAA和GBC的近红外光谱快速检测模型,为青花菜营养品质的快速检测、优异抗癌青花菜种质资源的快速筛选与利用奠定了基础。展开更多
文摘针对奇异值分解(Singular value decomposition, SVD)的频率分离问题,研究了SVD对单个频率的分离条件,发现SVD分离单个频率的效果取决于各频率的幅值差异。若不同频率的幅值很接近,则SVD就不能分离这些频率,由此提出一种频率添加SVD算法。为了提取原信号中的特征频率,先对原信号添加该频率的理想正弦信号,使原信号中该频率成分和其他频率的幅值产生差异,从而实现对该频率成分的提取,从理论上证明此算法的可行性。仿真信号处理实例表明,即使对于频率值非常接近的两个频率,频率添加SVD算法亦可将它们准确分离,分离结果波形误差小,克服了原来SVD频率分离算法的缺陷。将此算法应用某转子系统的振动特征提取,准确地提取到振动的高阶倍频,发现高阶倍频振幅的周期性波动特征,并分析这种振幅周期性波动的原因。
文摘【目的】青花菜是硫代葡萄糖苷含量非常高的十字花科蔬菜,大量医学和营养学研究表明,青花菜具有防癌抗癌的显著功效,其防癌抗癌特性主要与硫代葡萄糖苷的多种降解产物有关,尤其是4-甲基硫氧丁基硫苷(RAA)和3-甲基吲哚基硫苷(GBC)的降解产物。本研究拟建立青花菜抗癌硫代葡萄糖苷的近红外光谱快速测定方法。【方法】采用高效液相色谱法(HPLC)测定青花菜中硫代葡萄糖苷RAA和GBC的含量,将近红外光谱仪扫描样品所获得的光谱文件与化学分析结果在偏最小二乘回归法(partial least squares,PLS)分析的基础上,采用不同的散射处理方式(SNV、Detrend、SNV+Detrend)和导数处理方式(FD、SD)对光谱数据进行预处理,从而得到定标方程,再进一步对模型进行验证。【结果】4-甲基硫氧丁基硫苷(RAA)和3-甲基吲哚基硫苷(GBC)是青花菜中存在的主要硫苷,占总含量的60%以上。90份青花菜的硫苷组分含量结果表明RAA平均含量最高,含量变化范围最大,平均含量为6.20μmol·g-1,变化范围为0.66—14.54μmol·g-1;GBC平均含量为4.43μmol·g-1,变化范围为0.25—10.79μmol·g-1。经过筛选,采用SNV+SD处理后RAA预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0.867和0.912;采用SNV+SD处理后的GBC预测模型的校正集和预测集相关系数分别为0.918和0.960。【结论】建立了RAA和GBC的近红外光谱快速检测模型,为青花菜营养品质的快速检测、优异抗癌青花菜种质资源的快速筛选与利用奠定了基础。
