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J-GLOBAL ID：201802221368245801   整理番号：18A0646332

ウェーブレットパケットエントロピーの複雑なシステムの近赤外スペクトル情報抽出【JST・京大機械翻訳】

Information Extraction of Near Infrared Spectra for Complex Samples Based on Wavelet Packet Transform and Entropy Theory

著者 (3件)： Peng Dan (河南工業大学粮油食品学院,河南 鄭州,450001) ,  Yue Jinxia (河南工業大学粮油食品学院,河南 鄭州,450001) ,  Bi Yanlan (河南工業大学粮油食品学院,河南 鄭州,450001)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 37  号： 11  ページ： 3409-3413  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： 有用な情報抽出は複雑なシステムにおける近赤外検出における重要な問題の一つである。複雑なシステムのスペクトルには,様々なノイズ,ベースラインドリフト,バンド重なり,および複雑なバックグラウンドの干渉があるので,従来の方法は,スペクトルから有用な情報を得ることができない。そのため、ウェーブレットパケット変換(DWPT)と情報エントロピー理論を結合することにより、ウェーブレットパケットエントロピー(EWPIE)を用いて、複雑な体系スペクトルにおける有用な情報を抽出する。ウェーブレットパケット変換を用いて,スペクトル信号の多重周波数分解を行い,有用な信号と雑音の周波数帯分布特性に従い,情報エントロピー理論に基づいて干渉の周波数成分を除去し,直交補正法(OSC)を用いて,測定した成分と無関係な情報を除去し,次に,処理後の周波数成分を再構成した。その結果,複雑なシステムの有用な情報を正確に抽出することができた。複雑なシステムのスペクトルデータに対して多変量補正モデルを構築することにより、この方法の効果を検証した。牛乳の近赤外スペクトルデータを用いて、牛乳中の脂肪とタンパク質濃度を研究対象とし、部分最小二乗法(PLS)モデルを構築した。結果により、牛乳中の脂肪とタンパク質の予測二乗平均平方根誤差(RMSEP)はそれぞれ0.132%と0.12%で、単純なDWPTとOSCと比べ、EWPIEは有効な情報を有効に抽出でき、無駄な情報の干渉を避けることができることが分かった。それは,モデルの予測精度を著しく向上させ,複雑なシステムの正確な検出に対する理論的な意味と実際的な応用価値を持っている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *近赤外線 ,  *情報抽出 ,  周波数帯 ,  タンパク質 ,  *スペクトル ,  予測 ,  牛乳 ,  部分最小二乗法 ,  *近赤外スペクトル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  スペクトルデータ ,  周波数成分 ,  情報エントロピー ,  ウェーブレットパケット変換 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Infrared spectra ,  Useful information ,  Information entropy ,  Wavelet packet transform

分類 (1件)： 雑音一般  (ND04010J)

タイトルに関連する用語 (2件)： 近赤外スペクトル ,  情報抽出