仲红波
- 作品数：22 被引量：164H指数：8
- 供职机构：山东大学化学与化工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：理学电子电信自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 小波变换用于高效液相色谱的基线校正被引量：48
- 1996年
- 本文根据小波变换将信号分频的性质，用Daubechies小波成功地解决了高效液相色谱中基线校正问题。用于定量分析乳酸－稀土络合物体系中的十六个稀土元素，所得结果与仪器给出结果进行比较，准确度提高、重现性良好。
- 潘忠孝邵学广仲红波刘卫王洪张懋森
- 关键词：小波变换高效液相色谱稀土
- 小波变换与神经网络结合用于示波计时电位测定
- 首次将具有数据压缩功能的小波变换与神经网络相结合用于Pb<'2+>等金属离子的示波测定.与反弹传播神经网络、小波神经网络相比,本方法具有更高的预测精度和更少的收敛迭代次数.
- 郑建斌张军仲红波刘辉李关宾陈立仁
- 关键词：示波分析电位测定化学计量学小波变换神经网络
- 文献传递
- 遗传小波神经网络用于极谱信号的滤噪被引量：7
- 2002年
- 将遗传算法的全局搜索能力与小波神经网络的强拟合与容错能力相结合,构造了遗传小波神经网络。对模拟和极谱信号处理的结果表明:由于该网络使用遗传算法优化了神经网络的参数,从而避免了网络陷入局部最小和选择网络参数时的人工参与,能够有效地进行滤噪和数据压缩,使神经网络用于化学信号处理的智能化程度得以提高。
- 郑建斌杨小曼刘辉仲红波
- 关键词：化学计量学信号处理小波变换神经网络遗传算法
- 小波变换在EXAFS数据分析中的应用被引量：8
- 1997年
- 扩展Ｘ－射线吸收精细结构（ＥＸＡＦＳ）用于物质结构的解析已有广泛的应用。ＥＸＡＦＳ谱图的解析中，信号与背景吸收分离的方法一般都采用了三次样条函数插值法。虽然可得到很好的分离效果，但插值点的选择有时非常费时，并在不同的分析中重现性较差。本文根据小波变换将信号分频的性质，用Ｈａａｒ小波成功地解决了ＥＸＡＦＳ谱中基线信号与背景的分离问题，得到了满意的解析结果。
- 邵学广仲红波张懋森赵贵文
- 关键词：小波变换数据处理EXAFS
- 二进小波神经网络用于示波计时电位测定被引量：5
- 2002年
- 提出了二进小波神经网络的结构及算法 ,并用于单组分和多组分示波计时电位信号的浓度计算。在二进小波神经网络中选用了Morlet母小波和修正的误差反传前向神经网络。探讨了二进小波神经网络中小波基个数、初始学习速率因子和动量因子等参数对网络预测结果的影响。结果表明
- 仲红波刘辉郑建斌李关宾陈立仁
- 关键词：化学计量学示波分析示波计时电位法电化学分析
- 小波模极大值滤噪法在示波计时电位信号处理中的应用被引量：2
- 2003年
- 将小波模极大值滤噪法用于处理含噪示波计时电位信号。研究了信号中有用信息频带大小和噪音频带大小对滤噪结果的影响。示波计时电位信号经小波模极大值滤噪法处理后,切口宽度和相对深度变化很小,切口相对深度的相对误差仅为1.3％。实验结果表明:该方法适合于对信号中有用信息频带较窄且位于低频的信号滤噪或有用信息频带与噪音频带(即有用信息的频率上限与噪音的频率下限)有一定差距的含噪信号中高频噪音的滤除。
- 刘辉郑建斌仲红波
- 关键词：信号处理二进小波变换模极大值示波计时电位法
- 基于多通道小波变换的化学信号滤噪方法被引量：1
- 2006年
- 基于多小波变换的理论与算法,提出了多小波软阈值去噪算法。用模拟高斯信号对多小波软阈值滤噪方法与单小波软阈值滤噪方法进行了比较,实验结果表明,多小波滤噪方法去噪效果优于单小波。将多小波软阈值滤噪方法用于黄连提取物的5种组分毛细管电泳信号的滤噪,进行滤噪处理后,噪音基本上被消除,峰位置十分清晰,峰的位置、面积及高度基本不变,基线平稳,有利于进一步进行定量计算。
- 仲红波周长利李关宾
- 关键词：多小波化学信号
- 利用二进样条小波模极大方法消除毛细管电泳信号噪声的研究
- 本文依据小波变换模极大理论,利用毛细管电泳信号中噪声与真实信号的模极大值特性之间存在着较大的差异,提出了一种利用二进样条小波变换模极大值算法处理含噪毛细管电泳信号的方法.
- 郑建斌刘辉仲红波李关宾陈立仁
- 关键词：小波变换毛细管电泳信号噪声
- 文献传递
- 小波变换在差分脉冲伏安法数据处理中的应用被引量：6
- 1996年
- 本文根据小波变换不改变信号线性关系的性质，用DOG（DifferenceofGaussians）小波函数处理了Cu－KNO3中Cu2＋的差分脉冲伏安法实验数据，结果延长了测定的线性范围。
- 陈洁仲红波潘忠孝张懋森
- 关键词：小波变换差分脉冲伏安法铜离子
- 级联人工神经网络结合单扫描示波极谱法同时测定对硝基氯苯和邻硝基苯酚被引量：5
- 2007年
- 在pH 6.5的0.3 mol·L^(-1)氯化钾介质中,在电位值—0.71 V及—0.74 V处可分别见到对硝基氯苯及邻硝基苯酚的灵敏极谱峰,可分别对此两种化合物进行测定,但因两者相互干扰不能在混合物中同时测定。将改进的小波神经网络与BP神经网络相结合,提出一种新的混级联神经网络结构,并用于单扫描示波极谱法同时测定对硝基氯苯和邻硝基苯酚。通过对网络结构的优化和网络参数的调整,加快了训练速度,提高了预测的准确度。该法用于混合样品中同时测定对硝基氯苯和邻硝基苯酚,其相对误差和回收率分别为3.76%,96.2%;4.05%,96.0%。
- 周长利张霞仲红波李金屏
- 关键词：对硝基氯苯邻硝基苯酚
