第33卷，第1期 2013年1月
光谱学与光
谱分析
Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 33,No. 1,ppl11-115
January，2013
来重来三受复受
于绍慧1，2，张玉钧1*，赵南京1，肖雪1，王欢博1，殷高方1 1，中国科学院安散光学精密机核研究所环境光学与技术重点实验室，安徽合肥230031 2.合肥师范学院数学系，安徽合肥230061
摘要多组分三维荧光重叠光谐是三维荧光光谱的数据解析中的难点之一。本文基于二维微分谱的计算原理，充分利用三维荧光光谱具有激发光谱和发射光谱的特点，获得了三维荧光光谱展开后的激发微分谱和发射微分谱：之后利用独立成分分析对激发光谱或发射光谱的多组分混合微分谱分别进行解析，得到了单一组分的激发微分谱和发射微分谱。其中三次样条插值有效的弥补了实测激发波长数据点少的缺点，面粗糙惩罚平滑技术的引人则很大程度上减少了发射光谱的噪声，为微分谱的计算提供了有利的条件。单组分的标准谱与解析谱的相似性系数的计算表明，利用独立成分分析对微分谱进行解析更有利于多组分混
合三维荧光光谐所含成分的识别，关健调
三维荧光光谱：微分；独立成分分析
中图分类号：0433.4
引言
文献标识码：A
DOI; 10. 3964/j. issn.1000-0593(2013)01-0111-05
荧光导数光谱。但是文章中对获得的微分诺采用了偏最小二乘方法进行处理，它属于一阶校正法，是在已知一组样本数据的基础上进行预测的方法，而二阶校正可以对多个未知干
荧光分析法是光谱技术中的一个重要方法，比紫外-可见分光光度法高2~3个数量级，已成为一种重要的衰量分析方法。近几十年来，随着新型的荧光分析仪器的间世，高效、痕量和具有自动化待点的荧光分析法也应运而生。鉴于三维激发发射荧光光谱能提供比常规荧光光谐更完整的光谱信息，数据选择性大，因而其作为一种很有价值的光谱指纹技术已经被广泛应用到多组分混合物的定性和定量分析中。目前对多组分三维荧光重登光谱进行数据解析最为广泛的方法仍然是以PARAFAC1."为代表的二阶校正方法，但是由于PARAFAC算法本质上是一种交替最小二乘方法，因此在选代过程中容易受多重共线性的响而导致分解结果失真。众所周知，微分谱具有消除背景干扰和提高分辨率的优点，因此在二维光谱中得到了广泛的应用。对于三维荧光光谱，嫣远曾提出根据改进的Savitzky-Golay法获得三维导数荧光光谱，并利用总体积积分法对、芪和菲三种物质进行了定量分析(5)，由于这三种物质的三维导数荧光光谱对应的荧光峰位置没有重霍，因此在成分识别上并没有多大的困难。杜树新则提出了基于Savitzky-Golay多项式拟合的三维
扰物和背景共存下的混合物直接进行多组分同时测定。目前，基于微分谱理论的多组分三维荧光重叠光谱的二阶校正方法还没有相关的探讨。
多组分三维荧光光谱的二阶校正是一种言分离处理，即仅根据若干个混合光谱推测源光谱和对应的浓度。面在20 世纪末伴随着盲分离间题发展起来的独立成分分析在这方面表现出了强大的数据解析能力。Comon于1994年首先提出了独立成分分析的概念，并且给出了ICA的数学模型[]，随后Bell和Swjnowski在1995年给出了ICA分离算法并引起了广泛的关注[，而Hyvarinen和Oja在1997年给出的定点送代算法，因具有相当高的收敛速度面成为一个经典的ICA 算法，时至今日仍被广泛使用。与主成分分析不同，独立成分分析是一种基于高阶统计量的方法，能够将观测数据分解成统计独立的信号源的线性组合，从而揭示观测数据内部的隐含信息，即从多个线性混合信号中分离出源信号。而实际中各个领域所测的信号往往是复杂环境下的混合信号，因面除了自身理论的发展和完善，近几年独立成分分析也得到了广泛的应用，如生物医学信号处理[91)；语音分离()；人
收稿日期：2012-02-17，修订日期：2012-05-20
基金项目：安数省杰出青年科学基金项目（1108085J19），安徽省自然科学基金项目（11040606M26），国家“863"计划项目（2007AA061502），
中国科学院所长基金项目(Y03AG31144)和安徽高校自热科学基金项目(KJ2011B134)资助
作者简介：于绍慧，1978年生，中国科学院安散光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室博士研究生
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