基于小波分析與RLS算法的復雜光譜數據壓縮

全部作者： 王凱 常勝江 張會(huì ) 申金媛 第1作者單位： 南開(kāi)大學(xué)，現代光學(xué)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(lái)識別空氣中的污染物質(zhì)，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(shí)現了對該類(lèi)光譜數據的高效壓縮。在對3種氣體，共計27組光譜數據進(jìn)行壓縮后，數據由最初的3968個(gè)點(diǎn)被壓縮成124個(gè)點(diǎn)，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(luò )進(jìn)行訓練，用剩下的14組進(jìn)行檢驗，分類(lèi)正確率為100％。從而實(shí)現了對污染物質(zhì)的快速識別。 關(guān)鍵詞： 非線(xiàn)性熒光光譜，小波分析，遞歸最小方差算法，線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，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范，并提出了1種基于RLS的自適應小波算法，實(shí)現了對光譜數據的高效壓縮，具有1定的科學(xué)創(chuàng )新性。文章用實(shí)驗對提出的新算法加以檢驗，并得到了相當好的結果，其研究方案和數據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(xué)術(shù)價(jià)值綜合評定為較高�！�

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

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