FTIR结合小波变换分析鉴别8种根茎类作物

为了区分鉴别8种根茎类作物,通过采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合小波变换(WI)、主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)的方法,测试研究了8种根茎类作物40个样品的红外光谱。结果表明：8种样品红外图谱相似,但在1800~700 cm^-1范围内,红外光谱的峰位、峰形及吸收强度差异明显。对此范围内的原始红外光谱进行连续小波和离散小波变换。提取连续小波变换的第15层系数和离散小波变换的第5尺度细节系数数据,进行主成分分析和聚类分析。连续小波和离散小波的前3个主成分的累计贡献率分别为93.12%、89.78%,主成分分析和聚类分析正确率为100%。最终结果显示：傅里叶变换红外光谱技术结合小波变换的方法可以区分鉴别不同种的根茎类作物。

     

薯的傅里叶变换红外光谱研究

利用傅里叶变换红外(FTIR)光谱结合主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)方法对8种薯进行了鉴别研究,测试了40个薯样的红外光谱。结果表明,8种薯红外图谱相似,但在1 800~700 cm-1范围内,红外光谱的峰位、峰形及强度差异明显。将8种薯的傅里叶变换红外光谱与可溶性淀粉的光谱进行相似性分析,结果显示,相似度从大到小依次为:马铃薯、木薯、薯蓣、毛薯、红薯、姜薯、豆薯、菊薯,表明马铃薯含淀粉量最多,其次是木薯,最少是菊薯。对原始红外光谱作二阶导数处理,并利用1 800~700 cm-1范围内的二阶导数光谱数据对8种薯40个样品进行主成分分析和聚类分析,主成分分析前3个主成分的累计贡献率达89.18%,正确率为97.5%,聚类分析正确率为100%。傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析的方法可鉴别区分不同种的薯类。     

FTIR结合化学计量学对两种葡萄果苗的鉴别研究

[目的]利用傅里叶变换红外光谱技术结合主成分（PCA）和偏最小二乘法判别分析（PLS-DA）,研究了红地球和皇家秋天葡萄苗叶片的红外光谱图.[方法]测试了2种葡萄苗60个样品的红外光谱,选取1 800 ～750 cm-1范围内原始光谱数据做二阶导数处理,显示在该区间存在明显的差异,利用该区间的二阶导数光谱数据进行主成分和偏最小二乘法判别分析.[结果] PCA和PLS-DA都能很好地区分2个品种的葡萄苗,其中主成分的正确率为100％,偏最小二乘法在隐含潜变量为9时正确率最高,此时2个葡萄品种的偏最小二乘法判别分析的正确率均达100％.[结论]小波变换结合PCA和PLS-DA用于傅里叶变化红外光谱技术能够准确地识别红地球和皇家秋天,为区分不同品种的葡萄苗提供快速、有效的方法.     

FTIR结合小波变换分析鉴别8种根茎类作物

为了区分鉴别8种根茎类作物,通过采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合小波变换(WI)、主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)的方法,测试研究了8种根茎类作物40个样品的红外光谱。结果表明：8种样品红外图谱相似,但在1800~700 cm-1范围内,红外光谱的峰位、峰形及吸收强度差异明显。对此范围内的原始红外光谱进行连续小波和离散小波变换。提取连续小波变换的第15层系数和离散小波变换的第5尺度细节系数数据,进行主成分分析和聚类分析。连续小波和离散小波的前3个主成分的累计贡献率分别为93.12%、89.78%,主成分分析和聚类分析正确率为100%。最终结果显示：傅里叶变换红外光谱技术结合小波变换的方法可以区分鉴别不同种的根茎类作物。