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原文传递 一种基于拉曼光谱和PCA-HCA的不同品位磷矿的鉴别和分类方法
专利名称: 一种基于拉曼光谱和PCA-HCA的不同品位磷矿的鉴别和分类方法
摘要: 本发明公开了一种拉曼光谱技术结合PCA‑HCA的不同品位磷矿鉴别和分类的方法,属于光谱应用技术领域。包括:取不同品位的磷矿样品,采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息;对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理,并对经过预处理后的拉曼光谱结合主成分分析(PCA)和层次聚类分析(HCA)建立判别模型,实现待测磷矿样品的分类。该方法简化了样品的预处理步骤,避免了繁琐的化学过程,缩短了检测时间,具有快速,准确度高,无损等优点,对鉴别不同品位的磷矿有重要的推动作用,为矿井下快速、实时和在线检测提供了新思路,对提高磷矿的开采效率,降低开采成本及环境保护有重要意义。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 湖北;42
申请人: 武汉工程大学
发明人: 陈相柏;候华毅;梁欢;姚曦煜;彭恒;杨鑫
专利状态: 有效
发布日期: 2019-01-01T00:00:00+0800
申请号: CN201810540220.1
公开号: CN108844941A
代理机构: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102
代理人: 唐万荣
分类号: G01N21/65(2006.01)I;G01N33/24(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21;G01N33;G01N21/65;G01N33/24
申请人地址: 430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号
主权项: 1.一种基于拉曼光谱和PCA‑HCA的不同品位磷矿的鉴别和分类方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:S1、取多种已知品位的磷矿粉末样品,对其进行压片处理,得到不同品位对应的压片样品;S2、对各个压片样品选取若干个测量点,进行激光拉曼光谱测量,分别得各测量点的拉曼光谱;S3、对各测量点的拉曼光谱的原始信息进行预处理,包括平滑、基线校正和一阶导数处理,得到对应的预处理谱图;S4、采用步骤S1‑S3得到的各种不同品位的磷矿样品预处理谱图,建立数据库;S5、编写主成分分析与系统聚类分析MATLAB程序,对步骤S4中得到的数据库进行主成分分析‑系统聚类分析,建立PCA‑HCA判别模型;S6、对待测品位磷矿样品进行鉴别和分类:在相同条件下测量待测品位磷矿样品,将测量的光谱经过预处理后导入PCA‑HCA判别模型中,实现待测磷矿样品的分类判别。
所属类别: 发明专利
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