计量学报

作者：黄秀,康嘉诚,王淇,李艳坤

单位：华北电力大学环境科学与工程系,河北 保定 071003

关键词：计量学;独立成分分析;有机污染物; 独立成分数目;盲源信号分离;信息提取

基金：中央高校基本科研业务费(2017MS135);国创计划资助项目(X2021-284)

展开基于独立成分分析(ICA)对复杂有机物混合体系盲源解析的系统研究。通过确立合理的独立成分数目的方法,分别利用模型分离信号的重构信号与原始信号之间的均方根误差、主成分的方差贡献率对独立成分数目的选择进行优化。综合3种ICA算法完成了以下研究:(1)含硝基苯等多种环境有机污染物混合质谱信号的源解析,其中Kernel-ICA提取的独立成分与实际的源信号之间具有较高的相关性,R平均值(标准差)为0.8697(0.10),可以满足定性识别的要求;(2)复方氨酚烷胺药物的紫外光谱信号中特征组分信息的提取,Kernel-ICA对药物主要成分对乙酰氨基酚提取的有效度最大。该研究工作为构建有机物体系最优盲源解析模型提供了理论支持,为实际环境样本中有机污染物的源解析、药物有效成分的提取提供了有效的手段。

来源：2023年第4期

《计量学报》期刊编辑部

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