(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211247271.8 (22)申请日 2022.10.12 (71)申请人 中国科学院合肥物质科 学研究院 地址 230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖 路350号 (72)发明人 崔方晓　李大成　吴军　李杨裕　 王安静　曹志成　吕青青　 (74)专利代理 机构 上海光华专利事务所(普通 合伙) 31219 专利代理师 王积毅 (51)Int.Cl. G06V 10/77(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种基于主成分分析的光谱分类方法与系 统 (57)摘要 本发明涉及高光谱分类技术领域， 特别是一 种基于主成分分析的光谱分类方法与系统， 该方 法包括， 按照类别对已知物质的光谱进行分类， 获取不同的类别集合； 分别对不同的类别集合进 行主成分分析， 得到各类别的主成分特征向量矩 阵； 按照指定顺序对各类别的主成分特征向量矩 阵进行排列， 得到矩阵集； 对矩阵集重新进行主 成分分析， 得到总特征主成分向量矩阵； 获取待 分类物质的光谱， 并根据总特征主成分向量矩阵 计算待分类物质的光谱属于每个类别系数的权 重； 选择权重大于设定阈值的类别作为待分类物 质的类别； 根据待分类物质的类别的主成分特征 向量矩阵及光谱来获取具体成分。 从而可以在少 量样本、 光谱相似度高的情况下， 实现对样本的 准确分类 。 权利要求书3页 说明书9页 附图7页 CN 115546573 A 2022.12.30 CN 115546573 A 1.一种基于主成分 分析的光谱分类方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取已知物质的光谱， 并按照类别对所述已知物质的光谱进行分类， 以获取不同的类 别集合， 其中， 每 个类别至少包括 一种具体成分； 分别对不同的类别集 合进行主成分 分析， 得到各类别的主成分特 征向量矩阵； 按照指定顺序对各类别的所述主成分特 征向量矩阵进行排列， 以得到矩阵集； 对所述矩阵集重新进行主成分 分析， 得到总特 征主成分向量矩阵； 获取待分类物质的光谱， 并根据所述总特征主成分 向量矩阵计算所述待分类物质的光 谱属于每 个类别系数的权 重； 选择权重大于设定阈值的类别作为所述待分类物质的类别； 根据所述待分类物质的类别的主成分特征向量矩阵及待分类物质的光谱来获取所述 待分类物质的具体成分。 2.根据权利要求1所述的基于主成分分析的光谱分类方法， 其特征在于， 获取已知物质 的光谱， 并按照类别对所述已知物质的光谱进行分类， 以获取不同的类别集合， 具体包括： 获取已知物质的光谱， 并按照类别分成m种类物质， 每种类别有ni个具体成分； 将第k类别集 合光谱构成光谱矩阵S(k)： S(k)＝[s1,s2,…sn](k) 其中， si表示第k类别集 合中的第i个成分光谱。 3.根据权利要求1所述的基于主成分分析的光谱分类方法， 其特征在于， 分别对不同类 别的集合进行主成分 分析， 得到各类别的主成分特 征向量矩阵， 具体包括： 分别对各类别的光谱矩阵S(k)归一化， 得到归一 化后的光谱矩阵 对归一化后的光谱矩阵 进行主成分分析， 得到各类别的主成分向量矩阵和主成分 矩阵； 对得到的各类别的主成分 向量矩阵进行归一化， 得到各类别的归一化主成分特征向量 矩阵 4.根据权利要求3所述的基于主成分分析的光谱分类方法， 其特征在于， 分别对各类别 的光谱矩阵S(k)归一化， 得到归一 化后的光谱矩阵 具体包括： 每个类别已知物质的光谱 减去自身均值， 得到中间值 其中， 是各类物质中的第i个成分光谱的均值； 每个已知样本光谱除以自身的模： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115546573 A 2其中， 是 的模。 5.根据权利要求3所述的基于主成分分析的光谱分类方法， 其特征在于， 对归一化后的 光谱矩阵 进行主成分分析， 得到各类别的主成分向量矩阵和主成分矩阵， 通过下式实 现： 其中， U(k)是p×n的主成分向量矩阵， 表示n个特征轴向量； V(k)是n×n的主成分矩阵， 表 示n个样本在n个特 征轴上的分量。 6.根据权利要求3所述的基于主成分分析的光谱分类方法， 其特征在于， 对得到的各类 别的主成分向量矩阵进行归一化， 得到各类别的归一化主成分特征向量矩阵 通过下式 实现： 其中， U(k)是p×n的主成分向量矩阵， 表示 n个特征轴向量， 是U(k)的转置矩阵。 7.根据权利要求1所述的基于主成分分析的光谱分类方法， 其特征在于， 按照指定顺序 对各类别的所述主成分特 征向量矩阵进行排列， 以得到矩阵集， 通过 下式实现： 其中， Y是矩阵集， 是各类别主成分特 征向量矩阵。 8.根据权利要求1所述的基于主成分分析的光谱分类方法， 其特征在于， 获取待分类物 质的光谱， 并根据所述总特征主成分向量矩阵计算所述待分类物质的光谱属于每个类别系 数的权重， 具体包括： 计算待分类物质的光谱 x的主成分系数call： 其中， 是总特征主成分向量矩阵； 计算每个类别主成分特 征向量矩阵系数的权 重r(k)： r(k)＝||c(k)||/||call|| 其中， c(k)是每个类别主成分特征向量矩阵系数， ||c(k)||是c(k)的模， ||call||是call的 模。 9.根据权利要求1所述的基于主成分分析的光谱分类方法， 其特征在于， 根据 所述待分 类物质的类别的主成分特征向量矩阵及待分类物质的光谱来获取所述待分类物质的具体 成分， 具体包括： 计算待分类物质和已知物质在特 征轴矩阵上的分量； 根据待分类物质和已知物质在特 征轴矩阵上的分量计算得到相关系数； 根据相关系数， 判断待分类物质是否与已知物质匹配， 输出分类结果。 10.一种基于主成分 分析的光谱分类系统， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115546573 A 3