人眼房水葡萄糖浓度的近红外光谱分析技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 无创血糖检测的国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.3 近红外无创血糖测量的基本原理 | 第13-14页 |
| 1.4 近红外光谱技术的特点 | 第14-15页 |
| 1.5 本论文的主要内容 | 第15-16页 |
| 2 近红外光谱的数学校正模型研究 | 第16-29页 |
| 2.1 近红外光谱分析技术 | 第16-18页 |
| 2.1.1 近红外分子振动光谱 | 第16-17页 |
| 2.1.2 葡萄糖和水的近红外光谱特征 | 第17页 |
| 2.1.3 近红外光谱分析建模过程 | 第17-18页 |
| 2.2 比尔-朗伯定律 | 第18-20页 |
| 2.3 多元线性回归模型 | 第20-21页 |
| 2.4 主成分回归模型 | 第21-23页 |
| 2.5 基于PLS方法的校正模型建立 | 第23-28页 |
| 2.5.1 偏最小二乘法基础理论 | 第23页 |
| 2.5.2 偏最小二乘法实际算法 | 第23-25页 |
| 2.5.3 校正模型的评价指标 | 第25-26页 |
| 2.5.4 PLS模型的建立 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 建模波段筛选方法研究 | 第29-43页 |
| 3.1 几种波长选择方式 | 第29-30页 |
| 3.2 区间组合移动窗口偏最小二乘法 | 第30-38页 |
| 3.2.1 间隔偏最小二乘法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 窗口移动偏最小二乘法 | 第31页 |
| 3.2.3 区间组合移动窗口偏最小二乘法 | 第31-34页 |
| 3.2.4 结果与讨论 | 第34-38页 |
| 3.3 改进遗传算法 | 第38-41页 |
| 3.3.1 传统遗传算法原理 | 第38-39页 |
| 3.3.2 改进遗传算法 | 第39-40页 |
| 3.3.3 两种方法的结果对比 | 第40-41页 |
| 3.4 方法比较 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 模拟房水溶液的预测模型研究 | 第43-54页 |
| 4.1 房水溶液浓度测量的光路设计 | 第43-45页 |
| 4.1.1 人眼结构 | 第43页 |
| 4.1.2 近红外光谱检测方案 | 第43-44页 |
| 4.1.3 模拟房水溶液检测实际方案 | 第44-45页 |
| 4.2 模拟房水溶液的配置 | 第45-48页 |
| 4.2.1 实验用品 | 第45-46页 |
| 4.2.2 模拟房水溶液各成分浓度 | 第46-47页 |
| 4.2.3 配置过程 | 第47页 |
| 4.2.4 光谱仪的选择 | 第47-48页 |
| 4.3 模拟房水溶液校正模型的建立 | 第48-50页 |
| 4.3.1 模拟房水溶液光谱的采集 | 第48页 |
| 4.3.2 模拟房水溶液校正模型的建立 | 第48-50页 |
| 4.4 预测模型的精度分析 | 第50-53页 |
| 4.4.1 单变量校正模型的预测精度分析 | 第50-51页 |
| 4.4.2 多变量校正模型的预测精度分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 近红外光谱数据处理系统设计 | 第54-61页 |
| 5.1 模块设计 | 第54-58页 |
| 5.2 设计实例 | 第58-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 结束语 | 第61-62页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第61页 |
| 6.2 不足和展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67页 |
