基于组合滤波的鱼油二十碳五烯酸含量近红外光谱检测

为了提高鱼油二十碳五烯酸(eicosapentaenoic acid,EPA)含量的测定精度,该研究将经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和数学形态学滤波相结合的近红外光谱去噪方法应用于鱼油的一阶导数光谱预处理中,给出了方法的原理和步骤,评估了该方法的去噪效果。运用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建立了鱼油EPA近红外光谱的预测模型,用处理后的光谱计算了鱼油中EPA的含量,并与九点平滑和小波变换方法的处理结果进行了对比分析。结果表明:与传统的九点平滑处理结果相比,信噪比(signal to noise ratio,SNR)从14 d B左右提高到35 d B左右,原始信号与消噪信号之间的标准差由0.005 71降到0.002 26;预测集的决定系数由0.959 3提高到0.987 9,预测均方根误差(root mean square error,RMSE)由0.060 1降为0.031 2。证明了组合的EMD和数学形态学滤波方法在光谱处理过程中的可靠性,提高了鱼油EPA含量近红外光谱的定量分析精度。     

基于反射光谱预处理的苹果叶片叶绿素含量预测

以苹果叶片叶绿素含量为研究对象,定量研究了光谱数据预处理方法对光谱特征提取及叶绿素含量预测模型的影响。首先,比较了苹果叶片原始反射率光谱、小波包去噪反射率光谱、反射率一阶差分光谱、先小波包去噪后一阶差分光谱、先一阶差分后小波包去噪光谱这5种光谱的波段间相关系数以及光谱与叶绿素含量间的相关系数,建立了叶绿素含量预测逐步回归模型并对建模结果进行了比较分析。结果表明单纯3层sym8小波包去噪可使光谱曲线平滑,但不会明显提高模型精度;一阶差分虽然放大了局部噪声,但是消除了基线漂移影响,可提高模型精度;先差分后小波包去噪比先小波包去噪后差分具有更高的峰值信号噪声比,更低的均方误差与最大误差,建模结果也显示出同样的结果。因此,先差分后小波包去噪算法可认为是一种有效的苹果叶片叶绿素含量预测光谱预处理方法。利用这一方法建立了苹果叶片叶绿素含量预测模型,获得了较高的预测精度。该研究可用于对苹果树营养状态的评价并指导按需施肥。     

基于光谱学原理与小波包分解技术预测苹果树叶片氮素含量

为探索不同生理物候期苹果树叶片氮素含量的快速检测方法。分别在果树坐果期、生理落果期和果实成熟期,使用光谱仪测量了果树叶片在可见光和近红外区域的反射光谱,同时在实验室测定了果树叶片的全氮含量。研究首先将实验所得的光谱反射率与氮素含量以果树为单位进行聚类,利用小波包分析技术对每棵果树的光谱信息进行分解,提取出的低频信号和去除高频噪音后的信号分别组成了低频全光谱和去噪全光谱。针对这两个全光谱均实施了主成分分析,利用提取主成分分别建立了果树不同生长阶段的氮素含量多元线性回归模型。对比基于归一化植被指数（NDVI）建立的氮素含量估测模型发现,利用全光谱信息建立的氮素含量预测模型精度更高;在坐果期和果实成熟期,使用去噪全光谱提取的主成分建立的氮素预测模型最优;而在生理落果期,使用低频全光谱提取的主成分建立的模型最优。结果表明,利用小波包分析技术能够有效地提高苹果果树叶片氮素含量的光谱预测能力。     

小波包-局部最相关算法提高土壤有机碳含量高光谱预测精度

高光谱遥感可以实现水稻土排水期有机碳含量的快速预测,但土壤反射率受多种噪声的影响,有机碳光谱信号探测受阻,预测模型性能低下,如何在去除噪声的同时最大限度地保持有机碳光谱信号十分重要。以原状新鲜水稻土为研究对象,采用Bior1.3小波系对反射光谱进行1~7层小波包变换,通过相关分析确定最大分解层;将原始反射率至最大分解层以内的各层光谱相关系数组成相关系数集,采用局部最相关算法(local correlation maximization,LCM)构造土壤有机碳最优光谱;最后基于最优光谱建立有机碳含量偏最小二乘预测模型并进行分析。结果显示:1)随着小波包分解层数的增加,土壤反射率与有机碳含量的相关性不断增强,到第6层达到最高,确定为小波包最大分解层;2)基于LCM构造的最优光谱比未去噪光谱平滑,比小波包去噪光谱保留了更多光谱细节;3)未去噪光谱、小波包去噪光谱和LCM最优光谱有机碳预测模型的验证决定系数分别为0.693、0.727和0.781,均方根误差为1.952、1.840和1.679 g/kg,残留预测偏差为1.85、1.97和2.17。小波包-局部最相关算法在去噪同时有效保持了土壤有机碳光谱信号,可提高水稻土有机碳含量高光谱预测精度。     

基于小波变换的番茄总糖近红外无损检测

分别采用小波消噪、常数偏移消除等11种光谱预处理方法,对番茄总糖含量（质量分数）的近红外光谱进行预处理,通过偏最小二乘法定量校正模型预测值比较得出,小波消噪是适合番茄近红外光谱的最佳预处理方法,小波消噪的总糖质量分数近红外光谱优选区域为11 998.9～6 097.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1,在此光谱区内建立的番茄总糖质量分数偏最小二乘法模型预测值与实测值的相关系数为0.930,内部交叉验证均方差为0.466%,校正标准差为0.469%,预测标准差为0.260%。试验结果表明：小波消噪后建立的近红外光谱模型能准确地对番茄总糖含量进行快速无损检测。     

基于小波去噪与SVR的小麦冠层含氮率高光谱测定

为改进小麦冠层含氮率的高光谱测定模型,以正交试验筛选出小波去噪的最优参数组合（小波类型取haar,分解层数为5,阈值方案选择Fixed form threshold,噪声结构定为Unscaled white noise）,并利用去噪后的小麦冠层光谱建立偏最小二乘回归（PLS）模型,对不同预处理方法进行比较分析。发现采用小波去噪结合一阶导数能最有效消除原始光谱的背景信息,此时PLS模型校正集均方根误差（RMSEC）为0.260,预测集均方根误差（RMSEP）为0.288。对经一阶导数结合小波去噪后的光谱用主成分分析（PCA）进行降维,以前6个主成份为输入变量,建立最小二乘支撑向量机回归模型（LS-SVR）,其RMSEC与RMSEP分别为0.154与0.259,具有比PLS模型更高的精度。结果表明：以小波去噪结合一阶导数去除小麦冠层反射光谱中的土壤背景信息以提高模型的精度是可行的,且LS-SVR是建模的优选方法。     

基于小波变换的柑橘维生素C含量近红外光谱无损检测方法

为了探索快速检测柑橘维生素C含量的方法,利用不同分解水平的Daubechies3小波变换,对100个柑橘整果样品的近红外光谱信号进行了消噪处理,并利用消噪后的重构光谱对柑橘维生素C含量进行了偏最小二乘法交叉验证(PLC-CV)。结果表明,小波分解尺度水平不同,PLC-CV效果各不相同,在分解水平为4时,PLC-CV效果最好,其预测值与标准值的相关系数R达到0.9574,交叉验证预测均方差RMSECV仅为3.9 mg/(100 g)。因此,小波消噪后建立的近红外光谱模型能准确地对柑橘维生素C含     

用小波变换技术提高食醋近红外光谱分析的精度

以食醋的成分还原糖为例,探讨了利用小波变换原理分析近红外吸收光谱并提取有效信息的方法。结果表明：经变换后的光谱能更好地反映出与成分含量之间的相关关系。通过与使用食醋原始吸收光谱的多元回归分析方法比较,得出使用7个尺度变换后的小波系数与还原糖之间的相关关系最为显著,且三元回归分析的预测差值不确定度最小（为0.211）,比原始光谱降低0.058。小波变换方法提高了食醋近红外光谱的定量分析精度,从而为实现近红外光谱分析技术应用于食醋成分的在线检测提供参考。     

中红外光谱土壤有机质含量估测研究进展

中红外光谱波段(2.5 ～ 25 μm)对土壤有机质内部分子振动高度敏感,基于中红外光谱技术的土壤有机质含量估测是土壤学科新兴的研究方向和热点。文章采用文献综述的方法,全面总结了土壤有机质含量中红外光谱估测方法的发展和应用,简述了中红外光谱响应与土壤有机质分子结构的相关性研究,对比分析了室内台式、手持式和机载中红外光谱设备估测土壤有机质含量的优势和局限性,比较分析了中红外、近红外、可见光 - 近红外光谱及其光谱组合估测土壤有机质含量的模型精度和稳定性,总结分析了基于中红外光谱技术的土壤有机质含量建模方法研究进展,以及土样制备、光谱数学变换、敏感波段选择等前处理对土壤有机质含量估测精度的影响研究,最后提出了土壤有机质含量中红外光谱估测存在的问题及发展趋势,为土壤有机质含量的测定工作提供参考。     

用于微小型光谱仪的冬小麦抽穗期叶绿素含量诊断模型

采用基于微小型光谱学传感器构建的作物冠层反射光谱探测系统,在田间轻量便携式地测量冬小麦抽穗期冠层可见光-近红外反射光谱。首先对冠层反射光谱进行去噪预处理,对原始光谱先一阶微分运算后,采用Bior Nr.Nd双正交小波进行小波包分解和重构以达到数据平滑的目的。对样本点数据利用蒙特卡罗抽样方法进行分析,去除异常样本点值,然后基于Random frog特征变量选取算法进行叶绿素含量敏感波长筛选。分别对原始光谱和经预处理后的光谱数据所选取的敏感波长进行偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建模,建模结果如下:基于原始光谱的敏感波长639、436、459、642、556、653、596、455 nm建立叶绿素含量诊断PLSR模型,建模精度Rc2为0.70,均方根误差为1.398 0,验证精度Rv2为0.10,均方根误差为2.381 0;经过预处理后,基于选取的特征波长719、572、562、605、795、527、705、514 nm建立叶绿素含量诊断PLSR模型,建模精度Rc2为0.69,均方根误差为1.364 8,验证精度Rv2为0.52,均方根误差为1.839 7,估测能力得到了提高。结果表明:基于微小型光谱学传感器构建的作物冠层反射光谱探测系统能够合理地预测冬小麦叶片中的叶绿素含量,可用于田间冬小麦抽穗期的作物营养诊断。     

基于光谱特征分析的苹果树叶片营养素预测模型构建

该文旨在利用光谱分析技术建立高精度苹果叶片营养素预测模型,为苹果树的精细管理提供技术支持。在苹果树年度生长周期的坐果期、生理落果期和果实成熟期等重要物候期,采集了180个果树叶片样本并测量了果树叶片在可见光和近红外波段的反射光谱,同时在实验室采用化学方法获取了果树叶片的氮素以及叶绿素含量。对于聚类后样本,分别分析了果树叶片反射光谱以及经小波滤波后的反射光谱与叶绿素以及氮素之间的相关关系,而后利用偏最小二乘和支持向量机（SVM,support vector machine）方法分别建立了果树叶片叶绿素和氮素含量的回归模型。研究发现,随着生长阶段的推进,在可见光处的反射率逐渐升高,在近红外处的反射率逐渐降低,且基于小波滤波反射光谱的营养素SVM回归模型精度最高：建立的叶绿素回归模型,其测定系数R2达到0.9920,均方根误差 RMSE为0.0039,验证精度R2达到0.9036,RMSE为0.1979;建立的氮素回归模型,其测定R2和验证R2也达到0.74以上,模型的回归RMSE为0.0554,验证RMSE为0.1215。结果表明,采用支持向量机回归模型可以精确估计果树叶片叶绿素含量,对氮素含量的估计精度也达到了实用化水平。     

外源抗坏血酸与谷胱甘肽对打顶后烟草氧化 还原平衡及烟碱的影响

烟碱含量偏高是我国烤烟的现状。如何有效降低烟叶烟碱含量,提高烤烟工业可用性是烟叶生产中的一个难题。根据烟草打顶导致烟碱含量急剧上升和机械损伤造成细胞氧化迸发的的现象,本试验从打顶创伤引起的一系列生理变化入手,采取打顶后在伤口涂抹抗氧化剂抗坏血酸+谷胱甘肽(As A+GSH)和抗坏血酸(As A)两种方法来抑制活性氧含量的上升,探究茉莉酸刺激烟碱含量上升和活性氧含量之间的关系,并比较两种方法在抑制活性氧及烟碱上升的效果。结果发现,涂抹As A+GSH和As A处理对烟草叶片超氧阴离子、过氧化氢、丙二醛的上升有抑制效果,过氧化氢降解速度慢于超氧阴离子,在烟草内有积累现象。涂抹As A+GSH和As A处理在打顶6 h时茉莉酸含量低于常规打顶,对茉莉酸的产生有抑制效果。其中处理96 h后,打顶后涂抹As A+GSH的处理叶片烟碱含量比常规打顶低21.5%,打顶后涂抹As A的处理叶片烟碱含量比常规打顶低17.5%。且各检测指标之间存在显著或极显著的相关性。另外,打顶后24 h,各处理的活性氧含量回到对照(不打顶)的水平。试验表明,抗氧化型物质(As A+GSH)涂抹打顶后烟草的伤口能有效抑制活性氧、茉莉酸和烟碱含量的上升,且活性氧、茉莉酸、烟碱之间存在着密切联系。As A+GSH比As A有更强的抗氧化性,能更好地抑制打顶后烟碱的上升。     

基于经验模态分解和形态学的风电并网电压故障检测

针对风电场并网点电压故障引起的风机大规模脱网问题,提出了基于柔性形态算子和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)去噪技术的电网电压故障检测方法。首先,利用EMD对采样信号进行时频自适应预处理,从而确定噪声主导模态;然后,通过柔性形态学变换加阈值输出,有效放大信号奇异点,避免了因电网电压信号周期性变化和噪声引起的背景梯度对检测结果的影响,实现故障定位检测。通过对不同噪声强度的电压暂降故障信号进行检测对比分析发现,随着信号信噪比下降,标准形态学方法的检测误差进一步增大,当信噪比达到25db时,甚至出现了误检现象,而柔性形态EMD检测方法仍然可以有效检测故障扰动的起止时间,表明该方法与标准形态学和小波阈值方法相比,在简化运算过程的同时可以获得更高的检测精度。最后,对某风电场并网点故障电压的分析结果与实测数据的一致性,验证了该方法可以有效检测电网电压的瞬态故障信息,从而为风电场无功补偿装置的投切控制提供了依据。     

烤烟烟碱含量与土壤有机质、氮素含量的关系分析

分析了湖南烟区222个烤烟样品烟碱含量与土壤有机质、全氮和碱解氮之间的关系。结果表明：（1）烤烟烟碱含量在不同等级间存在较大的变异，总体呈现出B2F〉G3F〉X2F的趋势，平均烟碱含量为2．84％，变幅为0．58％～5．95％，变异系数为34．07％；（2）不同等级烟碱含量分别与土壤有机质、全氮和碱解氮的相关系数均达到1％的极显著水平；（3）采用聚类分析方法把同一等级烟叶样品的烟碱含量分为高、中、低3类，不同类别相比较，有机质含量越高的土壤，其土壤全氮、碱解氮以及相应的烟叶烟碱含量也越高，表明土壤有机质含量的高低，直接影响了土壤氮素的供应状况，进而影响了烟碱含量的积累。     

Fast analysis of nicotine in tobacco using double-shot pyrolysis--gas chromatography--mass spectrometry

A simple, rapid, and sensitive assay of nicotine in tobacco has been developed using pyrolysis-gas chromatography-mass spectrometry (DSP-GC-MS). The optimum pyrolyzer (desorption) conditions, using Korean tobacco grade B1O (0.4 mg) and n-heptadecane as an internal standard, were found to be heating from 50 to 300 degrees C at a rate of 60 degrees C/min. Replicate determinations (n = 5), on the same tobacco and using n-heptadecane as the internal standard, resulted in a nicotine content of 1.96%, with a relative standard deviation (RSD) of 1.9%. This result was in good agreement with those from established methods: the Cai ether extraction method, a chloroform extraction method, and the CORESTA recommended method. However, the DSP method requires less than half the time of the solvent extraction methods, requires less sample, is almost solvent-free, and is less labor-intensive. The DSP method was used to determine the nicotine content of eight flue-cured tobaccos from Brazil, China, Korea, and the United States, which were found to have contents ranging from 1.21 to 2.19%.     

基于近红外分析技术检测大豆脂肪酸含量的研究

为探索近红外光谱技术在大豆脂肪酸测试中的应用,寻找一种快速的检测方法。以黑龙江省各地的25份大豆品种为材料,采用Perten8620型近红外光谱仪对搜集到的样品进行扫描并得到光谱数据,采用多元线性回归(MLR)和偏最小二乘法(PLS)对试验数据进行了多元统计分析。结果表明：在1700～2300 nm范围内检测大豆脂肪酸含量是可靠的,并且PLS模型的性能优于MLR模型。该文还对近红外仪中的滤光片组合作了初步探讨,表明不同的滤光片组合对测量精度有一定影响。     

基于可见/近红外光谱生鲜肉多品质参数检测装置研发

为了解决生鲜肉多个品质参数快速、无损、同时检测的问题,该文利用双波段(350~1 100 nm和1 000~2 500 nm)可见/近红外光谱技术,结合硬件单元和编写的软件控制程序,研发了多品质参数同时检测装置,实现对双波段光谱信息的同时采集、实时处理、显示以及保存。基于该检测装置,采集覆盖生鲜肉多个品质参数的可见/近红外光谱信息(350~2 500 nm),经过平滑和标准正态变量变换(standard normal variate,SNV)预处理后,分别基于单波段和双波段光谱数据,与国家标准方法测定的猪肉颜色(L*、a*、b*)、p H值、挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)、含水率、蒸煮损失和嫩度建立偏最小二乘(partial least square,PLS)预测模型。在此基础上,利用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)筛选特征变量,建立简化的PLS模型,对各个品质参数的预测集相关系数分别为0.962 5、0.933 6、0.938 9、0.941 5、0.936 3、0.912 3、0.920 0和0.901 9,预测误差为0.628 7、0.757 6、0.547 1、0.078 2、2.835 4 mg/(100 g)、0.380 9%、2.560 0%和6.896 7 N。结果表明,该装置可以实现生鲜肉多个品质参数的同时检测,研究结果可为实时获取肉品品质信息,实现肉品评定和分级提供参考。     

基于可见/近红外光谱的菠萝水心病无损检测

水心病近年严重危害菠萝产业,探究一种菠萝水心病的无损检测方法对保证上市果品、指导采后处理、促进产业提升具有重要意义。该研究采用自行搭建的菠萝可见/近红外光谱无损智能检测平台,考虑实际应用成本与效果,搭载覆盖不同波段（400～1 100、900～1 700和400～1 700 nm）的检测器对菠萝样本进行采样,随后人工标定水心病发生程度。研究结果表明,3种不同光谱波段对菠萝水心程度检测的较优方法均为：采用全波段进行多项式平滑（Savitzky Golay,SG）处理,再进行标准正态变量校正（Standard Normal Variate,SNV）,最后结合概率神经网络（Probabilistic Neural Network,PNN）建模识别。其中,400～1 100 nm所建模型对菠萝水心病训练集的回判正确率为98.51%,对验证集的检测正确率为91.18%;900～1 700 nm所建模型对菠萝水心病训练集的回判正确率为100%,对验证集的检测正确率为62%;400～ 1 700 nm所建模型对菠萝水心病训练集的回判正确率为100%,对验证集的检测正确率为91.18%。主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）分析结果均显示,采用400～ 1 700 nm能轻微提升400～1 100 nm的检测效果。综合考虑实际应用成本与效果,实际应用建议采用400～1 100 nm光谱结合SG + SNV + PNN对菠萝水心病进行识别。研究结果证明可见/近红外光谱技术可为菠萝水心病无损、快速、智能检测提供有效的解决方案,为相关领域提供参考。     

基于音频和近红外光谱融合技术的西瓜成熟度判别

为了满足西瓜成熟度的快速无损检测需求,该研究主要利用声学技术、近红外光谱技术结合K最近邻法(k-nearest neighbor,KNN)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)3种化学计量学方法对不同成熟度的西瓜进行定性判别;同时采用联合区间偏最小二乘筛选法(synergy interval partial least squares,Si-PLS)分别建立声学技术、近红外光谱技术、融合技术的西瓜可溶性固形物预测模型。结果表明融合技术处理结果均优于单一信号,其LDA模型数据的西瓜成熟度模型识别率较佳,校正集和预测集的识别率分别为100.00%和91.67%。同时,基于融合技术所建立的西瓜可溶性固形物预测模型效果较佳,其校正集的均方差根误差(root mean squared error of the calibration set,RMSECV)为0.601%,预测集的均方差误差(root mean squared error of the prediction set,RMSEP)为0.725%,相比的单独音频信号其均方根误差分别降低了0.081、0.068个百分点。研究结果可为高精度的西瓜品质快速鉴别提供参考。