[发明专利]一种基于紫外光谱法的多污染物水质监测方法

说明书

本发明公开了一种基于紫外光谱法的多污染物水质监测方法，包括以下步骤：步骤一，光照激发；步骤二，图像采集；步骤三，图像处理；步骤四，压缩编码；步骤五，重构解码；步骤六，样本选择；步骤七，线性降维；步骤八，模型训练；步骤九，水质测定；该发明利用小波变换对光谱数据进行编码和解码，从而去除了光谱数据中的大量噪声，提高了水质监测结果的准确性，且利用Fisher判别分类构建多污染物判别分类模型，从而对数据分析模型形成了补充，适用于多污染物水体的光谱数据分析，提高了数据分析模型的分析精度，同时去除了光谱数据中冗余信息，简化了分析过程，缩短了光谱数据的分析时间，提高了水质监测的效率。

技术领域

本发明涉及水质监测技术领域，具体为一种基于紫外光谱法的多污染物水质监测方法。

背景技术

当前，我国的水质监测方法主要以理化监测技术为主，包括化学法、电化学法、原子吸收分光光度法、离子选择电极法、离子色谱法和气相色谱法等。常用的水质监测方法存在操作复杂、测量周期长、需化学试剂和存在二次污染等问题，且需要人员现场采集样本，费时费力，适用性差，而紫外线光谱法则具有实时、原位、测定快速、无二次污染、可在线监测等优点，近年来已广泛应用于在线监测水质领域。

然而，传统的紫外线光谱法在数据处理方面仍存在不足，测量仪器容易受外界环境影响，导致光谱数据中含有大量噪声，不可避免的影响了水质监测结果的准确性，且数据分析模型过于单一，不适用于多污染物水体的光谱数据分析，降低了数据分析模型的分析精度，影响了水质监测的结果，同时采集的光谱数据信息冗余较大，分析过程复杂繁琐，在一定程度上增加了光谱数据的分析时间，影响了水质监测的效率。

因此，设计一种基于紫外光谱法的多污染物水质监测方法是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于紫外光谱法的多污染物水质监测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于紫外光谱法的多污染物水质监测方法，包括以下步骤：步骤一，光照激发；步骤二，图像采集；步骤三，图像处理；步骤四，压缩编码；步骤五，重构解码；步骤六，样本选择；步骤七，线性降维；步骤八，模型训练；步骤九，水质测定；

其中在上述步骤一中，用紫外线光源对待测的水样进行照射，使水样中的多种污染物分别吸收特定波长的紫外线光能量，能级从基态跃迁到激发态；

其中在上述步骤二中，用测量仪器对步骤一中多种污染物处于激发态的水样的射出光进行采集，得到带状的多污染物分子吸收光谱图像；

其中在上述步骤三中，利用朗伯比尔定律对步骤二中得到的多污染物分子吸收光谱图像进行处理，绘制出多种污染物的吸光度与浓度之间的相关曲线，得到多污染物光谱数据；

其中在上述步骤四中，测量仪器再利用高斯随机测量矩阵将步骤三中得到的多污染物光谱数据转变成多污染物光谱电信号并传输给检测仪器，检测仪器再利用小波变换算法去除多污染物光谱电信号中的冗余信息，将多污染物光谱电信号转变成多污染物光谱压缩信号；

其中在上述步骤五中，检测仪器再利用匹配追踪算法和小波逆变换算法将步骤四中得到的多污染物光谱压缩信号进行解压，重构出水样多污染物光谱电信号去噪后的多污染物全光谱数据；

其中在上述步骤六中，从含有不同污染物的化工废水中采集若干份样品作为训练样本，分别用检测仪器进行水质检测，并绘制出不同污染物的吸光度与波长之间的相关曲线，得到训练样本的全光谱数据，作为水样原指标；

其中在上述步骤七中，利用主成分分析算法对步骤六中得到的水样原指标进行降维处理，得到水样原指标相关系数矩阵，再选择若干项重要主成分作为水样新指标，同时单独绘制成新指标相关系数矩阵并对训练样本进行归一化处理，得到训练样本数据矩阵；

其中在上述步骤八中，将步骤七中得到的水样新指标作为Fisher判别分类算法的判别因子，并将步骤七中得到的训练样本数据矩阵作为判别样本，分别输入到Fisher判别分类算法中，构件出多污染物判别分类模型；