量子电子学报, 2016, 33 (4): 392, 网络出版: 2016-10-24   

基于主成分分析和模糊识别的生物分子太赫兹光谱识别

Terahertz spectra identification of biomolecules based on principal component analysis and fuzzy recognition
陈涛 *
作者单位
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院, 广西 桂林 541004
摘要
提出了一种基于主成分分析(PCA)和模糊模式识别方法的生物分子太赫兹(THz)光谱识别方法, 并采用多种典型糖类和氨基酸生物分子的太赫兹透射光谱作为实验介质证明所提方法的可行性和有效性。 运用PCA方法对生物分子太赫兹光谱数据做降维处理,提取样品太赫兹光谱特征信息;用获得的主成分得 分矩阵代替原始太赫兹光谱数据输入到模糊模式识别分析模型中,运用基于择近原则的模糊模式识别方法 对待定样品进行分类识别。结果表明以生物分子的太赫兹光谱作为数据特征,采用PCA与模糊识别相结合的 方法实现生物分子的检测和识别是可行的,为太赫兹光谱技术用于生物分子的鉴定和识别提供了一种新的有效分析方法。
Abstract
An identification method of terahertz (THz) spectra of biomolecules is proposed based on principal component analysis (PCA) and fuzzy pattern recognition, and THz spectra of several typical saccharide and amino acid biomolecules are used to verify its effectiveness and feasibility. PCA is used to decrease the dimensionality of original THz spectra variables and extract data features. Instead of the initial THz spectra variables, the selected principal component score matrix is input into the model of fuzzy pattern recognition, and fuzzy recognition based on principle of fuzzy closeness optimization is employed successfully to identify these samples. Results show that using THz spectroscopy of biological molecules as data feature, it is feasible to realize the detection and identification of biological molecules by the combination of PCA and fuzzy recognition. It provides a new and effective analytical method for the identification and recognition of biomolecules by using THz spectroscopy.

陈涛. 基于主成分分析和模糊识别的生物分子太赫兹光谱识别[J]. 量子电子学报, 2016, 33(4): 392. CHEN Tao. Terahertz spectra identification of biomolecules based on principal component analysis and fuzzy recognition[J]. Chinese Journal of Quantum Electronics, 2016, 33(4): 392.

本文已被 5 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!