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J-GLOBAL ID：201702245172168644   整理番号：17A0767572

主成分分析に基づく複雑スペクトル定量分析手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Quantitative Analysis for Nonlinear Fluorescent Spectra Based on Principal Component Analysis

著者 (6件)： Chen Yang (Institute Of Modern Optics,Nankai University) ,  Zhang Taining (Institute Of Modern Optics,Nankai University) ,  Guo Peng (Institute Of Modern Optics,Nankai University) ,  Wang Xianghui (Institute Of Modern Optics,Nankai University) ,  Wang Qian (Tianjin Institute of Medical and Pharmaceutical Science) ,  Chang Shengjiang (Institute Of Modern Optics,Nankai University)
資料名： Guangxue Xuebao  (Guangxue Xuebao)
巻： 29  号： 5  ページ： 1285-1291  発行年： 2009年 
JST資料番号： C2088A  ISSN： 0253-2239  CODEN： GUXUDC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 超短パルスレーザと気体の相互作用による非線形蛍光スペクトルの特徴に対して、スペクトル分析の前処理、特徴抽出及び定量分析の有効な方法を提案した。スペクトルデータを圧縮するためにウェーブレットアルゴリズムを使用して,スペクトルデータを3979点から圧縮まで圧縮した。主成分分析により,2つの主成分が98%のスペクトル情報を含むことを示した。第一主成分を用いて、異なる濃度のスペクトル線強度に対してフィッティングと誤差計算を行い、気体濃度に関連する特徴パラメータを有効に抽出した。ガスの定量分析を実現した。既存の定量分析法と比較して,定量分析の精度は大きく改善され,特に低濃度の場合には,定量分析の精度は明らかに改善され,3種類のガスのフィッティングと計算は従来法と比較して誤差が0.2694%から0.02%に低下することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スペクトル線強度 ,  超短パルスレーザ ,  前処理 ,  *主成分分析 ,  相互作用 ,  特徴抽出 ,  *スペクトル ,  蛍光スペクトル ,  *定量分析 ,  精度 ,  分光分析
準シソーラス用語： 低濃度 ,  特徴パラメータ ,  ガス濃度 ,  スペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： spectroscopy ,  quantitative analysis ,  principal component analysis ,  nonlinear fluorescent spectra

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 主成分分析 ,  スペクトル ,  定量分析 ,  手法 ,  研究