太赫茲時域光譜及其成像檢測技術(shù)研究.pdf

1、本文以常見的β興奮劑、面粉添加劑和茶葉為研究對象，從THz光譜光學(xué)參數(shù)的計算方法、THz光譜信噪比分析、THz光譜吸收峰的來源解析、基于THz光譜的物質(zhì)量化分析、基于THz光譜的物質(zhì)分類識別、THz成像檢測技術(shù)的原理與應(yīng)用、基于壓縮感知的THz成像技術(shù)等七個方面，系統(tǒng)的研究了THz時域光譜檢測技術(shù)和THz時域光譜成像檢測技術(shù)。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　 (1)獲取了四種常用β興奮劑（瘦肉精）的THz時域譜，計算獲取了

2、其在THz波段的吸收特性和折射率譜，為畜牧業(yè)瘦肉精和運(yùn)動員非法β興奮劑的檢測提供了一種新途徑。采用小波變換深入研究了THz時域光譜的信噪比。將離散小波多層分解和重構(gòu)技術(shù)、小波變換的軟閾值濾波和硬閾值濾波技術(shù)應(yīng)用于THz時域光譜的噪聲去除，提高了THz時域光譜的信噪比。采用固體密度泛函仿真的方法對物質(zhì)的吸收峰來源進(jìn)行了研究，并與分子密度泛函仿真方法相比較，結(jié)合理論計算與實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對其振動來源進(jìn)行了分析指認(rèn)。
　　 (2)深入研究了

3、基于THz光譜的混合物量化回歸分析，在計算獲取過氧化苯甲酰和聚乙烯混合物、過氧化苯甲酰和面粉混合物THz吸收譜和折射率譜的基礎(chǔ)上，使用小波濾波、一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，而后分別采用PLS和KPLS對原始吸收譜、一階導(dǎo)數(shù)譜和二階導(dǎo)數(shù)譜回歸分析建模，并給出了詳細(xì)性能評價。
　　 (3)深入研究了基于THz光譜的物質(zhì)分類和識別檢測。在檢測獲取四種常見綠茶太赫茲光譜的基礎(chǔ)上，分別采用LS-SVM，Naive-Bayes和BP-AN

4、N建模，實(shí)現(xiàn)不同品種綠茶的分類識別。同時，采用粒子群算法和遺傳算法優(yōu)化了LS-SVM參數(shù)的求解，并對其實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析比較。采用VC軟件開發(fā)了一套基于THz光譜的在線檢測識別系統(tǒng)，在建立物質(zhì)THz吸收譜數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，采用主成分分析法實(shí)現(xiàn)了物質(zhì)的在線識別檢測。
　　 (4)詳細(xì)研究了THz時域光譜成像的原理和成像方法，研究不同物質(zhì)的THz成像鑒別和基于THz時域光譜的物體三維成像檢測技術(shù)。針對THz時域光譜成像技術(shù)高分辨率成像

5、時會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)的問題，引入和研究了基于壓縮感知的THz時域光譜技術(shù)和基于壓縮感知的THz時域光譜成像技術(shù)。研究和測試了各類不同稀疏基和各類不同壓縮感知重建算法在THz時域光譜和THz時域光譜成像中的應(yīng)用和評價標(biāo)準(zhǔn)，分析了壓縮感知前后信號的峰值信噪比、相對誤差、匹配度和運(yùn)行時間等性能。最后，研究了壓縮感知在THz成像復(fù)原中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了基于GPSR壓縮感知方法的THz成像復(fù)原和噪聲去除，并與維納濾波和盲反卷積相比較，詳細(xì)分析了其性能指標(biāo)