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文档简介
邻土壤样本的拉曼光谱数据的极值变化程度之根据各土壤样本与其他土壤样本的拉曼光谱数2统计各土壤样本的拉曼光谱数据的极值,将各土壤样本的极值按照拉各土壤样本的扩散特征差异值为各土壤样本与其所有近邻土壤样本对应的差分序列通过所有土壤样本的扩散特征差异值进行聚类划分,各聚类簇内所分别根据各土壤样本与其所在样本集合中其他每个土壤样本的拉曼光谱数据中峰值分析各土壤样本与其所在样本集合中其他每个土壤样本之间的峰值形状差异系数和基于各土壤样本的扩散特征差异值的变化程度以及各土壤样本的偏壤样本的干扰系数;所述干扰系数的计算公式为其中表示第个土壤样本值根据土壤样本的干扰系数对待检测区域内土壤样本分别将各土壤样本的拉曼光谱数据中所有峰值的宽度和位置组成各土壤样本的宽度各土壤样本的扩散特征差异值与其所在样本集合中所有土壤样本的扩散特征差异值均值利用airPLS算法获取每个土壤样本的基线6.一种土壤污染物浓度快速检测系统,包括存储器、3现如权利要求1_5任意一项所述一种土壤污染物浓度快速检测4中城市中的土壤主要来自于岩石自然风化过程,由于城市土壤受到人类活动影响较严重,[0007]根据待检测区域内各土壤样本与其多个近邻土壤样本的拉曼光谱数据的极值变[0010]根据土壤样本的干扰系数对待检测区域内土壤样本的拉曼光谱数据进行基线校5[0014]各土壤样本的扩散特征差异值为各土壤样本与其所有近邻土壤样本对应的差分[0017]分别根据各土壤样本与其所在样本集合中其他每个土壤样本的拉曼光谱数据中[0020]分别将各土壤样本的拉曼光谱数据中所有峰值的宽度和位置组成各土壤样本的[0022]分析各土壤样本与其所在样本集合中其他每个土壤样本之间的峰值形状差异系[0026]优选的,所述对待检测区域内土壤样本的拉曼光谱数据进行基线校正进一步包x个土壤样本的拉曼光[0028]本申请实施例还提供了一种土壤污染物浓度快速检测系统,所述系统包括存储行所述计算机程序时实现上述任意一项所述一种土壤污染物浓度快速检测方6本污染物浓度数据差异对土壤样本的拉曼光谱数据干扰特征分析合附图及较佳实施例,对依据本申请提出的一种土壤污染物浓度快速检测方法及系统,其特点可由任何合适形式组合。[0038]下面结合附图具体的说明本申请所提供的一种土壤污染物浓度快速检测方法及[0039]请参阅图1,其示出了本申请一个实施例提供的一种土壤污染物浓度快速检测方7壤中不同位置的污染物浓度存在差异,其主要特征为沿着地下水的流动方向进行浓度递散特征差异值为各土壤样本与其所有近邻土壤样本对应的差分序列之间的差异8第x个土壤样本对应的差分序列,lx,i表示第x个样本的第i个近邻土壤样本对应的差分序拉曼光谱数据因噪声干扰导致散射强度偏差的可能[0052]步骤三:根据各土壤样本与其他土壤样本的拉曼光谱数据曲线的峰值信息的差序列分别作为宽度序列与位置序列;[0054]若经过上述划分后具有相似扩散特征的土壤样本的拉曼光谱数据的拉曼散热强[0056]分别将各土壤样本的拉曼光谱数据中所有峰值的宽度和位置组成各土壤样本的列之间的距离、各土壤样本与其所在样本集合内其他每个土壤样本的位置序列之间的距离,作为各土壤样本与其所在样本集合内其他每个土壤样本之间的所述峰值形状差异系所在样本集合中其他所有土壤样本之间的所述乘积的均值,作为各土壤样本的偏差系数。9散特征差异值偏离越小,则在样本集合中对第x个土壤样本的噪声干扰影响特征相对分析[0067]将待检测区域内所有土壤样本的干扰系数作为输入,采用Z_score归一化算法获取待检测区域内所有土壤样本的干扰系数的归一化结果,具体的Z_score归一化算法的实[0068]进一步的,输入为每个土壤样本的拉曼光谱数据,利用airPLS(adaptiveiterativereweightedpenaltyleastsquare)算法获取每个土壤样本的基线校正后的壤样本的拉曼光谱数据的相对分析,第x个土壤样本的拉曼光谱数据受噪声干扰的相对特体的利用
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