紫外-可见光谱在线水质异常检测：基线校正与主元分析优化

本文主要探讨了一种创新的紫外-可见光光谱在线水质异常检测方法，针对水质监测中常见的干扰因素，如仪器噪声和水质自然波动，提出了基于基线校正和主元分析的技术。该研究发表在《光谱学与光谱分析》第37卷第5期，旨在提高水质异常检测的准确性和灵敏度。 基线校正是光谱分析中的关键步骤，它通过消除仪器基线漂移和背景信号，使得数据更精确反映样品的吸收特性。非对称最小二乘校正是一种先进的基线校正方法，它能更有效地处理复杂的基线变化，确保了数据的稳定性和可靠性。 主元分析是一种有效的数据降维技术，它能在保持数据主要变异方向的同时，减少冗余信息。研究者将基线校正后的光谱数据输入主元分析，提取出关键的特征信息，这有助于识别和区分不同类型的水质异常。 接着，利用残差子空间中的Ｑ统计量，研究人员对测试样本的离群点进行评估。Q统计量是一种统计量，可以衡量样本点与其他样本的偏差程度，从而确定是否存在异常情况。这种方法提高了异常检测的敏感性，减少了误报的可能性。 最后，通过累积概率的计算，算法能够动态更新异常报告结果，使得决策更为精确。实验证明，当与传统的单波长法比较时，该方法显著降低了污染物的检出限，提高了检测率，同时减少了由于正常波动导致的误报。这在饮用水安全监控等领域具有重要意义，对于保障公众健康和水资源管理具有实用价值。 该研究由浙江大学控制科学与工程学院和工业控制技术国家重点实验室的研究团队完成，得到了国家自然科学基金、浙江省科技厅公益项目以及浙江省重点研发计划项目的资金支持。郭冰冰作为主要作者，展示了她的理论背景和实践经验，未来有望推动光谱分析技术在在线水质监测领域的进一步发展。