小波分析在湖泊常见浮游藻荧光识别测定中的应用

摘要：

利用Daubechies7（db7）小波函数对27种分属于6个门,22个属的主要湖泊常见浮游藻的三维荧光光谱进行分解,得到各尺度分量及小波分量,应用Bayesian判别分析选择第三层尺度分量（Ca3）作为最佳特征谱,通过系统聚类分析得到浮游藻的标准谱库,结合非负最小二乘法解析的多元线性回归建立湖泊常见浮游藻的荧光识别测定技术.将该技术用于单种藻样品、模拟混合样品及实际混合样品的识别分析,单种藻样品在门类水平上的识别正确率平均为98.6%,识别测定的平均相对含量为90.8%.在实验过程中加入一定比例的噪声,考察了标准谱库的抗噪能力.对于104个实验室混合样品,优势门的藻在门类水平上的平均识别正确率为97.0%,识别的平均相对含量为67.7%,次优势门的藻在门类水平上的平均识别正确率为90.7%,识别的平均相对含量为32.3%.结果表明,所建立的识别测定技术具有可行性.

关键词：浮游藻、三维荧光光谱、小波分析、特征提取、识别测定

所属期刊栏目：33

分类号：X524(水体污染及其防治)

资助基金：国家高技术研究发展计划863项目2009AA063005;山东省自然科学基金项目ZR2009EM001

在线出版日期：2012-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：3314-3322