目录
摘 要 Ⅰ
ABSTRACT Ⅱ
第一章 文献综述 1
1 研究背景及意义 1
2 国内外研究现状 1
2.1 国内研究现状 2
2.2 国外研究现状 3
3 研究内容 3
4 研究方案 4
第二章 太赫兹时域光谱系统及软硬件平台 5
1 太赫兹光谱系统 5
1.1 太赫兹光谱仪 5
1.2 太赫兹反射模块 6
2 光谱数据处理软件平台 7
2.1 光谱数据处理步骤 7
2.2 数据处理软件平台 8
第三章 土壤样本数据采集与光谱预处理 10
1 含汞土壤样本制备 10
2 光谱数据预处理 10
2.1 离散余弦变换 11
2.2 小波去噪 12
2.3 多元散射校正 13
2.4 最小二乘多项式平滑 14
2.5 标准正态变量校正 15
第四章 土壤中重金属汞含量的太赫兹谱预测 17
1 重金属汞土壤的太赫兹光谱特征提取 17
1.1 主成分分析特征提取方法及结果分析 17
1.2 多维度缩放特征提取方法及结果分析 18
2 土壤中重金属汞含量的预测 19
2.1 预测方法简介 19
2.2 预测结果比较及分析 20
第五章 结论与展望 23
1 主要研究结论 23
2 未来研究展望 23
参考文献 24
致 谢 26
基于太赫兹谱的土壤中重金属汞含量的预测方法研究
摘 要
检测土壤中及其它物质中的重金属含量影响着人类的健康与社会的发展，为了满足当前环境保护及人类发展的需求，找到一种既简单还能快速检测出土壤中重金属含量的方法具有重大的意义。太赫兹时域光谱技术就是其中一项前沿的新兴技术，从实质上来看，它可以通过激励分子间或分子内部相互作用所吸收到的化学激励引发的振动需要的能量的方式来有效检测土壤中的重金属 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: *351916072* 
汞含量。本文使用太赫兹光谱检测技术来研究土壤中重金属汞含量的预测方法，通过对光谱数据分别采用离散余弦变换、小波变换、SG平滑、多元散射校正及标准正态校正五种预处理方式、主成分分析及多维度缩放两种降维方式后，建立了基于最小二乘支持向量机方法的预测模型，并将该方法与传统BP神经网络检测方法进行对比，实验结果表明基于太赫兹光谱数据的检测方法可以有效预测出土壤中汞含量，使用最小二乘支持向量机方法建立的预测模型准确率高达90%。

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