【摘 要】
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为了实现快速准确并可回收再利用地鉴别真血和假血,采用光声光谱技术构建了一套血液光声检测系统并获取血样的光声信号。选取三种动物真血(马血、牛血和兔血)和两种假血(道具假血和红墨汁)共125组血样作为实验样本。获取了700~1064 nm波段内所有样本的光声信号和光声峰峰值谱。实验表明,真血和假血的光声信号幅度、轮廓、峰值时间点和光声峰峰值均存在差异。为了实现高准确度的真假血液分类识别,采用了遗传优化的小波神经网络(WNN-GA)算法,对全波段100组样本进行训练,并构建了类Morlet小波基函数,然后对25
【机 构】
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江西科技师范大学光电子与通信省级重点实验室,江西科技师范大学南昌市光电检测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61650402,51763011),江西省科技创新杰出青年人才项目(20192BCBL23015),江西省自然科学杰出青年基金项目(2018ACB21006),南昌市重点实验室(2019-NCZDSY-008),青年拔尖人才自然科学基金项目(2014QNBJRC004),校博士启动基金项目(2017BSQD021)资助。
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为了实现快速准确并可回收再利用地鉴别真血和假血,采用光声光谱技术构建了一套血液光声检测系统并获取血样的光声信号。选取三种动物真血(马血、牛血和兔血)和两种假血(道具假血和红墨汁)共125组血样作为实验样本。获取了700~1064 nm波段内所有样本的光声信号和光声峰峰值谱。实验表明,真血和假血的光声信号幅度、轮廓、峰值时间点和光声峰峰值均存在差异。为了实现高准确度的真假血液分类识别,采用了遗传优化的小波神经网络(WNN-GA)算法,对全波段100组样本进行训练,并构建了类Morlet小波基函数,然后对25
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