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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
摘要：本发明提出了一种提高全血血红蛋白NIRS定量精度的方法及系统。首先，利用WPT对血液NIRS进行多尺度分解，获得不同频率尺度下的小波包节点系数；然后，采用模糊收缩技术对小波包节点系数进行自适应去噪，有效抑制噪声干扰；最后，引入WOA对不同频率的小波包节点进行组合优化，以偏最小二乘PLS血红蛋白定量模型的预测性能为优化目标，实现血红蛋白特征波段的自适应提取。实验结果表明，与传统的特征提取方法相比，该方法能够更有效地挖掘血红蛋白的光谱特征信息，显著提高血红蛋白NIRS定量分析的测量精度，为实现血红蛋白的无创快速检测提供了新的思路。
主权项：1.一种提高全血血红蛋白NIRS定量精度的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对原始血液光谱信号进行小波包分解为多个不同频率信息的节点，并对节点进行分类，分类方法如下： 其中，Nj,n为节点【j,n】的系数Wj,n的长度，j为当前分解层数，δj,n为噪声强度估计，Madj,n为节点【j,n】的绝对中值，当节点Wj,n的绝对值大于λj,n时，被分类为信号节点，否则被认定为纯噪声节点并置零；S2.节点模糊收缩去噪：引入模糊隶属度评估，量化小波包节点系数Wj,n与噪声强度估计δj,n之间的相似度；具体而言，定义收缩因子如下:θWj,n,βj,n,m＝1-εWj,n,βj,n,m 其中，m表示模糊因子，βj,n是容忍系数，动态调整收缩因子，从而更好地保留小波包节点系数中潜在的信号成分，同时抑制噪声；模糊收缩去噪后的节点系数 S3.基于步骤S2去噪后的血液光谱型号，采用鲸鱼优化算法选择最优的节点组合，提取有效光谱特征信息，实现准确的血红蛋白定量分析。
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百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 一种提高全血血红蛋白NIRS定量精度的方法和系统
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