基于非负矩阵分解的重叠三维荧光光谱解析

摘要：

重叠三维荧光光谱的解析是荧光光谱解析中的难点，非负矩阵分解（NMF）作为一种有效的盲分离方法，能够提取光谱的局部特征和内在联系，克服光谱严重重叠带来的干扰，在解析重叠光谱中具有不可比拟的优势。首先用模拟三维荧光光谱验证了 NM F在三维荧光光谱解析中的有效性，然后将四种不同的NM F算法（乘性迭代算法、交替最小二乘算法、二阶方法、投影梯度算法）用于实测的酚类化合物（百里酚、间甲酚、苯酚）三维荧光光谱的解析中，并讨论了在酚类化合物分离应用中四种NM F算法的收敛速度和计算复杂度的差异。实验结果表明，四种方式的N M F标准偏差均在0.06％以下，其中交替最小二乘算法在收敛行为和鲁棒性上最为优越。

关键词：非负矩阵分解、三维荧光光谱、盲分离

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家863计划项目2013AA065502;安徽省自然科学基金项目11040606M26;安徽省杰出青年科学基金项目1108085J19;安徽光学精密机械研究所所长基金项目Y03AG31144;中国科学院仪器设备功能开发技术创新项目yg2012071

在线出版日期：2014-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：689-694