[發明專利]一種基于小波變換改進激光探針定量分析的方法

無效

• 申請號: 201410183871.1
• 申請日: 2014-05-04
• 公開（公告）號: CN103983617A
• 公開（公告）日: 2014-08-13
• 發明（設計）人: 李祥友;鄒孝恒;曾曉雁;郭連波;郝中騏;沈萌;陸永楓
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G01N21/63
• 分類號: G01N21/63
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 曹葆青

1.一種激光探針定量分析，該方法利用激光探針技術得到該待測樣品的LIBS光譜，然后利用對應的定標樣品得到的優化后的小波函數、分解層數和比例因子γ對光譜進行校正，最后通過單變量線性回歸模型預測待測樣品中分析元素的含量；所述定標樣品是指元素含量已知，且與待測樣品具有相同基體元素的樣品；

其中，所述優化后的小波函數、分解層數和比例因子γ是按照下述過程得到：

第1步利用激光探針技術對一組定標樣品進行檢測，得到定標樣品的LIBS光譜圖；

第2步然后利用小波變換對定標樣品的光譜進行背景校正，將背景校正后的特征譜線強度和分析元素濃度分別作為自變量和因變量建立單變量線性回歸模型，根據定標均方根誤差依次優化小波函數、分解層數和比例因子γ，得到定標樣品優化后的小波函數、分解層數和比例因子γ。

2.根據權利要求1所述的激光探針定量分析，其特征在于，第2步具體包括下述過程：

第2.1步對光譜信號進行小波分解：

選用Daubechies小波函數系列，每種小波函數對應的分解層數為4～13，分別對光譜信號進行小波分解，假設小波函數為w，分解層數為l，進行小波分析得到各分解層的高頻細節系數D₁,D₂,……,D_l，以及最高層的低頻近似系數C；

第2.2步.第一次重構光譜信號：

將最高層的低頻近似系數C置零，進行小波分析，利用修改后的低頻分量與其它高頻分量重構光譜信號；

第2.3步.分析元素特征譜線的獲取：

以選用的標準原子光譜數據庫為參考，結合實際光譜，選取無重疊峰干擾和無自吸收現象的分析元素的特征譜線，提取各個定標樣品的特征譜線強度I₁,I₂,……,I_n，其中，n是定標樣品個數；

第2.4步.建立分析元素的單變量線性回歸模型：

根據分析元素的濃度矩陣c＝[c₁,c₂,……,c_n]^T和譜線強度矩陣I＝[I₁,I₂,……,I_n]^T建立單變量線性回歸模型，回歸方程為：

c_i＝bI_i+a+ε_i

其中，T為矩陣的轉置，b為回歸方程的斜率，a為回歸方程的截距，ε＝[ε₁,ε₂,……,ε_n]^T是殘差；

第2.5步.根據第2.1步中選取的小波函數w和分解層數l，γ取定值：γ_ini＝1，計算在w和l這兩種參數組合下的定標均方根誤差RMSEC：

RMSEC=Σi=1nϵi2n]]>

第2.6步.確定使RMSEC取到最小值的小波函數W和分解層數L的組合，即滿足：

RMSEC(W,L,γ_ini)＝RMSEC_min(w,l,γ_ini)

第2.7步.第二次進行小波分解和重構，確定最佳的γ值：

利用第2.6步求得的小波函數W和分解層數L再次對光譜信號進行小波分解。對分解后的最高層低頻近似系數C作用一個比例因子γ，即C′＝(1-γ)C，利用修改后的低頻分量與其它高頻分量重構光譜信號，求解γ的最佳值γ_opt，使RMSEC再次達到最小值,即滿足：

RMSEC(W,L,γ_opt)＝RMSEC_min(W,L,γ)。

3.根據權利要求1或2所述的激光探針定量分析，其特征在于，所述樣品的材料為鋼鐵。