基于小波分析與RLS算法的復雜光譜數(shù)據(jù)壓縮

全部作者： 王凱 常勝江 張會 申金媛 第1作者單位： 南開大學，現(xiàn)代光學研究所 論文摘要： 超短脈沖激光與氣體相互作用產(chǎn)生的復雜光譜可以用來識別空氣中的污染物質，本文提出了基于（RLS）遞歸最小方差方法的自適應小波算法，實現(xiàn)了對該類光譜數(shù)據(jù)的高效壓縮。在對3種氣體，共計27組光譜數(shù)據(jù)進行壓縮后，數(shù)據(jù)由最初的3968個點被壓縮成124個點，壓縮比為32:1。選擇其中13組作為樣本送入支持向量機（SVM）神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，用剩下的14組進行檢驗，分類正確率為100％。從而實現(xiàn)了對污染物質的快速識別。 關鍵詞： 非線性熒光光譜，小波分析，遞歸最小方差算法，線性神經(jīng)網(wǎng)絡，支持向量機 (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2006年10月31日 同行評議：

文章題目貼切，中英文摘要精煉且規(guī)范，并提出了1種基于RLS的自適應小波算法，實現(xiàn)了對光譜數(shù)據(jù)的高效壓縮，具有1定的科學創(chuàng)新性。文章用實驗對提出的新算法加以檢驗，并得到了相當好的結果，其研究方案和數(shù)據(jù)處理也是合理可靠的。文章表達精煉，參考文獻的引用也叫恰當。其學術價值綜合評定為較高�！�

綜合評價： 修改稿： 注：同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見，綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數(shù)值，以1至5顆星顯示。

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