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基于小波分析與RLS算法的復雜光譜數據壓縮
全部作者： 王凱 常勝江 張會 申金媛 第1作者單位： 南開大學，現代光學研究所 論文摘要： 超短脈沖激光與氣體相互作用產生的復雜光譜可以用來識別空氣中的污染物質，本文提出了基于（RLS）遞歸最小方差方法的自適應小波算法，實現了對該類光譜數據的高效壓縮。在對3種氣體，共計27組光譜數據進行壓縮后，數據由最初的3968個點被壓縮成124個點，壓縮比為32:1。選擇其中13組作為樣本送入支持向量機（SVM）神經網絡進行訓練，用剩下的14組進行檢驗，分類正確率為100％。從而實現了對污染物質的快速識別。 關鍵詞： 非線性熒光光譜，小波分析，遞歸最小方差算法，線性神經網絡，支持向量機 (瀏覽全文) 發表日期： 2006年10月31日 同行評議：
文章題目貼切，中英文摘要精煉且規范，并提出了1種基于RLS的自適應小波算法，實現了對光譜數據的高效壓縮，具有1定的科學創新性。文章用實驗對提出的新算法加以檢驗，并得到了相當好的結果，其研究方案和數據處理也是合理可靠的。文章表達精煉，參考文獻的引用也叫恰當。其學術價值綜合評定為較高。
綜合評價： 修改稿： 注：同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見，綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數值，以1至5顆星顯示。【基于小波分析與RLS算法的復雜光譜數據壓縮】相關文章：
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