液滴分析技术与液体模式识别方法PDF电子书下载

第1章 液滴分析技术 1

1.1 液滴分析技术的定义和特点 1

1.2 液滴分析技术的发展 2

1.2.1 液滴体积分析方法 2

1.2.2 光纤液滴分析方法 2

1.2.3 电容液滴分析方法 4

1.2.4 光纤、电容液滴分析方法 5

1.2.5 图像液滴分析方法 6

1.2.6 光谱液滴分析方法 8

1.3 液滴分析技术的意义和价值 12

1.4 液滴分析系统的设计 13

第2章 液滴分析仪 16

2.1 液滴分析仪的工作原理 16

2.2 液滴分析仪的组成 17

2.2.1 液滴传感器 18

2.2.2 信号处理电路 20

2.2.3 程控微量供液系统 21

2.2.4 人机交互平台 22

2.3 液滴传感器的改进设计 23

2.4 供液系统的改进设计 28

2.5 基于液滴分析仪的样品测试实验 30

2.5.1 实验目的 30

2.5.2 实验样品的选择 31

2.5.3 实验信号曲线及其定性分析 31

2.6 本章小结 33

第3章 液滴指纹图的滤波处理 34

3.1 液滴指纹图的噪声 34

3.2 数字滤波器 35

3.2.1 概述 35

3.2.2 线性相位滤波 36

3.2.3 零相位滤波 36

3.3 液滴指纹图的频谱特性 37

3.4 液滴指纹图的低通滤波处理 39

3.4.1 低通数字滤波器 39

3.4.2 IIR滤波处理 40

3.4.3 FIR滤波处理 43

3.4.4 信噪比分析 45

3.4.5 滤波器的选择 45

3.5 本章小结 46

第4章 液滴指纹图的归一化处理 47

4.1 归一化处理的必要性和重要性 47

4.1.1 液滴指纹图的唯一性和可比性 47

4.1.2 原始液滴指纹图在数据形式上不具有可比性 47

4.1.3 归一化处理的目的 48

4.2 归一化处理的方法和算法 50

4.2.1 判断液滴分离点 50

4.2.2 线性插值计算每一滴液滴内的归一化数据 53

4.2.3 多个液滴周期取平均 54

4.3 实验分析与讨论 54

4.3.1 归一化使不同液体的指纹图具有可比性 54

4.3.2 基于时间的液滴指纹图和基于体积的液滴指纹图 56

4.3.3 供液速度对液滴指纹图的影响 57

4.4 归一化处理的程序设计 58

4.5 本章小结 62

第5章 基于波形分析的液滴指纹图的特征提取 63

5.1 液滴指纹图特征提取的基本思路 63

5.2 波形分析方法的原理和波形参数的定义 63

5.3 液滴指纹图峰谷位置的确定 65

5.4 波形分析法的程序设计 66

5.5 “波形分析法”提取液滴指纹图的特征参数 67

5.5.1 典型样品的波形参数比较分析 67

5.5.2 以波形参数构建液滴指纹图的特征向量 69

5.6 本章小结 71

第6章 基于相关比较的液滴指纹图的特征提取 72

6.1 相关系数的定义 72

6.2 相关比较法的程序设计 73

6.3 样品的相关系数分析 75

6.3.1 光纤信号的相关系数 75

6.3.2 电容信号的相关系数 76

6.4 “相关比较法”提取液滴指纹图的特征参数 77

6.4.1 “串联法”构建液滴指纹图的特征向量 77

6.4.2 “并联法”构建液滴指纹图的特征向量 78

6.5 本章小结 78

第7章 基于数据压缩技术的液滴指纹图的特征提取 79

7.1 信号空间和正交变换简介 79

7.2 “KL变换法”提取光纤信号的特征参数 80

7.2.1 主成分分析的原理 81

7.2.2 主成分分析的特点 84

7.2.3 光纤信号的主成分分析（KL变换） 86

7.2.4 以光纤信号的主成分构建特征向量 86

7.3 “DCT变换法”提取光纤信号的特征参数 88

7.3.1 离散余弦变换（DCT） 88

7.3.2 离散正弦变换（DST） 89

7.3.3 正弦变换家族 90

7.3.4 光纤信号的DCT变换及信号重建 91

7.3.5 光纤信号的DST变换及信号重建 93

7.3.6 以光纤信号的DCT变换系数构建特征向量 94

7.4 信号变换的程序设计 94

7.5 “线性回归法”提取电容信号的特征参数 95

7.5.1 最小二乘法一元线性回归 96

7.5.2 回归直线方程的显著性检验 97

7.5.3 以电容信号的线性回归参数构建特征向量 99

7.6 本章小结 102

第8章 基于多项式回归的液滴指纹图的特征提取 103

8.1 多项式回归 103

8.1.1 回归分析概述 103

8.1.2 最小二乘法多项式回归 104

8.1.3 多项式回归中的标准化处理 105

8.2 “多项式回归法”提取液滴指纹图的特征参数 106

8.2.1 构建特征向量的方法 106

8.2.2 康师傅纯净水的多项式回归分析 106

8.2.3 北京二锅头白酒的多项式回归分析 107

8.2.4 以10阶多项式回归系数构建液滴指纹图的特征向量 108

8.3 多项式回归法的程序设计 109

8.4 本章小结 112

第9章 液滴指纹图特征参数的分辨灵敏度 113

9.1 分辨灵敏度的定义和计算方法 113

9.2 分辨灵敏度计算时的参数设置 115

9.2.1 随机曲线数目的确定 115

9.2.2 液滴指纹图变化的相对误差的标准差的确定 118

9.3 平均灵敏度和综合灵敏度 123

9.4 各特征提取方法的灵敏度分析 124

9.4.1 波形分析法的灵敏度 125

9.4.2 相关比较法的灵敏度 127

9.4.3 数据压缩法的灵敏度 128

9.4.4 多项式回归法的灵敏度 128

9.5 本章小结 128

第10章 液滴指纹图用于液体真伪识别的方法 130

10.1 模式识别概述 130

10.1.1 模式识别的定义和主要方法 130

10.1.2 距离函数 132

10.1.3 液体模式识别的问题 133

10.2 液体判定的方法 133

10.3 基于液滴指纹图图形的识别方法 136

10.3.1 原理和判定依据 136

10.3.2 阈值和判定条件 137

10.3.3 判定区域 138

10.4 基于液滴指纹图特征向量的识别方法 139

10.4.1 原理和判定依据 139

10.4.2 阈值、判定条件和判定区域 141

10.5 基于液滴指纹图特征值的识别方法 142

10.5.1 原理和判定依据 142

10.5.2 阈值和判定条件 142

10.5.3 基于多个特征值的综合识别 143

10.6 液体指纹图的分散性实验及阈值的建立 143

10.6.1 实验方法 143

10.6.2 测量不确定度实验 144

10.6.3 不同参考液体的阈值的建立 152

10.7 本章小结 155

第11章 液体识别的实例分析 156

11.1 识别方法的有效性检验 156

11.1.1 研究目的和研究方法 156

11.1.2 识别效果 157

11.1.3 讨论分析 159

11.2 液体的真伪识别 161

11.2.1 研究方法 161

11.2.2 实例分析1：七喜汽水与雪碧 161

11.2.3 实例分析2：乐百氏纯净水与康师傅纯净水、娃哈哈纯净水 162

11.2.4 实例分析3：自来水与康师傅纯净水、娃哈哈纯净水 163

11.2.5 实例分析4：家乐酱油与特思特酱油 164

11.2.6 实例分析5：五粮液白酒与北京二锅头白酒 164

11.2.7 实例分析6：掺水的北京二锅头白酒 165

11.2.8 总结分析 166

11.3 本章小结 166

第12章 液滴分析技术展望 167

参考文献 171

附录1液体样品资料 175

附录2波形分析法提取液滴指纹图的特征参数 176

附录3相关比较法提取液滴指纹图的特征参数 178

附录4KL变换法提取液滴指纹图光纤信号的特征参数 182

附录5DCT变换法提取液滴指纹图光纤信号的特征参数 184

附录6线性回归法提取液滴指纹图电容信号的特征参数 186

附录7多项式回归法提取液滴指纹图的特征参数 188

附录8“康师傅纯净水”的分散性实验数据 190

附录9参考液体的判定阈值 194

附录10已知液体数据库的识别检验 196

附录11液体的真伪识别实验数据 198