文章目录

1 引 言

2 实验与方法

2.1 实验藻种的培养

2.2 荧光测量仪器

2.3 SWTATLD的原理

3 结果与讨论

3.1 藻类荧光信号特征的提取

3.2 混合藻种的识别分类

4 结 论

文章摘要:针对水体藻类群落离散三维荧光光谱的识别,以5种常见门类藻种(铜绿微囊藻、斜生栅藻、菱形藻、楯形多甲藻和隐藻)为对象,研究了基于自加权交替三线性分解(SWTATLD)算法的藻类离散三维荧光光谱识别方法,并将识别结果与平行因子(PARAFAC)算法的解析结果进行了对比分析。结果表明:PARAFAC算法解析得到的铜绿微囊藻的平均回收率为92.73%±13.99%,斜生栅藻的平均回收率为105.51%±11.58%,菱形藻的平均回收率为89.25%±13.68%,楯形多甲藻的平均回收率为109.48%±13.47%,隐藻的平均回收率为88.76%±13.60%;SWTATLD算法解析得到的铜绿微囊藻的平均回收率为96.70%±3.94%,斜生栅藻的平均回收率为98.07%±4.48%,菱形藻的平均回收率为101.71%±3.97%,楯形多甲藻的平均回收率为97.26%±4.11%,隐藻的平均回收率为103.57%±4.34%;相比于PARAFAC算法,SWTATLD算法的解析结果更接近于真实浓度且偏差更小。研究结果为水体浮游藻类群落的有效识别及定量分析提供了一种良好的方法。

文章关键词:光谱学,光谱识别,平行因子算法,自加权交替三线性分解算法,浮游藻类群落,离散三维荧光光谱,

项目基金:国家重点研发计划(2016YFC1400600),安徽省自然科学基金(2008085QF316),安徽省重点研发计划(1804a0802192)； 中国藻业协会微藻分会第六届学术年会-大会报告 III 及闭幕式-有毒金属感知修复的智能微藻体系.....作者:胡长锋
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