小波变换在脐橙维生素C含量近红外光谱预测中的应用

 【目的】探索快速检测柑橘Vc含量的方法。【方法】利用不同分解水平的Daubechies3小波变换，对100个脐橙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脐橙Vc含量进行了偏最小二乘法交叉验证。【结果】小波分解尺度水平不同，偏最小二乘法交叉验证效果各不相同，在分解水平为4时效果最好，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/100g。比较了11种光谱预处理方法，其中，小波消噪后的偏最小二乘法交叉验证模型预测效果最好，预测值与真值的相关系性最好。【结论】小波消噪后建立的近红外光谱模型能准确地对脐橙Vc含量进行无损快速的定量分析。     

基于小波滤噪和iPLS的草莓近红外光谱糖度检测模型

[目的]获得精度高、鲁棒性强的草莓近红外光谱糖度检测模型。[方法]利用K-S（Kennard-Stone）方法划分样本集,并用小波滤噪法对草莓1000～2500nm近红外光谱进行预处理,最后用偏最小二乘法（PLS）和区间偏最小二乘法（iPLS）分别建立预测模型。[结果]采用区间偏最小二乘法将光谱划分为20个子区间,利用其中的第16个子区间建立的糖度模型效果最佳,其校正时的相关系数Rc和校正均方根误差RMSEC分别为0．9355和0．259,预测时的相关系数邱和预测均方根误差RMSEP分别为0．9202和0．305。[结论]用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的草莓糖度模型不仅能有效地减少建模所用的变量数,缩短运算时间,而且预测能力和精度均得到提高。     

基于近红外光谱无损检测的水果品质定量分析与预测

针对近红外光谱原理、检测技术及特点,利用近红外光谱检测漫反射技术在水果品质检测方法上的定量分析进行了深入系统研究.在光谱数据预处理上平滑和导数法最常见.建立模型以偏最小二乘法较常见.以遗传算法结合偏最小二乘法、小波分析结合偏最小二乘法等为代表的建模方法,其测量精度有所提高.模型优劣评价指标主要以相关系数(R)、校正集标准偏差(RMSEC)和预测集标准偏差(RMSEP)等参数决定.最后对相关研究进行展望.     

小波消噪及其在小麦蛋白质含量近红外光谱分析中的应用

利用在小波变换下奇异信号和噪声在多尺度空间中的模极大值传递特性的不同,对33个小麦样品的近红外光谱信号进行了消噪处理,并利用小波消噪后重构光谱信号对小麦蛋白质含量进行偏最小二乘法交叉验证(PLS-CV).计算实例表明,在最大分解层数不同时,PLS-CV效果各不相同,但大多数的小波消噪重构光谱进行PLS-CV,相关系数R及测定系数R2都有提高,交叉校验预测均方差RMSPCV都有减小,特别在最大分解层数为6时,PLS-CV效果最好,较使用原始光谱进行PLS-CV,相关系数R从0.9222提高到0.9698,交叉校验预测均方差RMSPCV从0.8014减小到0.4983.因此,使用小波消噪方法有消除原始光谱的噪声的作用,从而使最终的PLS模型更有代表性、稳定、稳健,也提高了品质检测时模型预测精度.     

小波消噪及其在小麦蛋白质含量近红外光谱分析中的应用

利用在小波变换下奇异信号和噪声在多尺度空间中的模极大值传递特性的不同,对33个小麦样品的近红外光谱信号进行了消噪处理,并利用小波消噪后重构光谱信号对小麦蛋白质含量进行偏最小二乘法交叉验证(PLS-CV)。计算实例表明,在最大分解层数不同时,PLS-CV效果各不相同,但大多数的小波消噪重构光谱进行PLS-CV,相关系数R及测定系数帮都有提高,交叉校验预测均方差RMSPCV都有减小,特别在最大分解层数为6时,PLS-CV效果最好,较使用原始光谱进行PLS-CV,相关系数R从0．9222提高到0．9698。交叉校验预测均方差RMSPCV从0．8014减小到0．4983。因此,使用小波消噪方法有消除原始光谱的噪声的作用,从而使最终的PLS模型更有代表性、稳定、稳健,也提高了品质检测时模型预测精度。     

基于近红外光谱苗期玉米叶片叶绿素含量的无损检测方法

试验以42片未经处理的苗期玉米叶片为试材,采用近红外光谱检测技术和SNV+Detrending的预处理方法,应用偏最小二乘回归分析方法建立定量分析模型,通过测定近红外光谱图,研究3 300~10 000 cm-1范围内苗期玉米叶片的光谱特性。结果表明,测定苗期玉米叶片叶绿素含量的决定系数R2为0.989,残差均方根RMSE为0.047,采用近红外光谱快速检测苗期玉米叶片叶绿素含量是可行的。     

滑皮金桔糖度的近红外光谱无损检测技术

[目的]采用近红外光谱技术对滑皮金桔的糖度开展无损检测技术研究,为今后实现滑皮金桔在线糖度品质分级分选提供参考依据.[方法]以NIR Magic 1100型便携式果品近红外光谱分析仪为主要研究设备,对采集的滑皮金桔光谱分别进行S-G卷积平滑(SG-smooth)、标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)处理,结合偏最小二乘法建立滑皮金桔糖度预测模型并进行验证.[结果]建模的最佳光谱波段为720~920 nm;光谱采用SG-smooth处理后建立模型的校正集相关系数为0.9531,校正集均方根误差为0.6436,相对分析误差为3.55,均优于采用SNV和MSC处理建立的模型效果.对预测模型进行验证显示,糖度预测值与实际值的相关系数为0.9582,均方根误差为0.5187,相对分析误差为3.24.[结论]采用近红外光谱快速检测滑皮金桔糖度可行,建立的预测模型稳定性好、精度较高,可为滑皮金桔在线分选及无损检测设备的开发提供技术参考.     

基于小波变换的近红外光谱预测土壤有机质

为了探索快速检测土壤有机质含量的方法,试验采用不同分解水平的Coiflet函数的小波(wavelet)分析方法,对山西关帝山土壤样品的近红外光谱信号进行了消噪处理,来快速获取土壤中有机质含量。结果表明:对有机质敏感波段的为450~600 nm,810~935 nm,1 030~1 315 nm,1 380~1 400 nm;有机质NIRS法与实验室标准法测定值之间的相关系数R2为0.9818;说明通过小波变换滤波,选择敏感波段,用偏最小二乘回归方法预测土壤有机质含量是可行的。     

适合温州蜜柑可溶性固形物无损检测的近红外光谱研究

为提升温州蜜柑可溶性固形物近红外光谱无损检测的精确度,对适合温州蜜柑可溶性固形物无损检测的近红外光谱进行了研究。结果表明,利用间隔偏最小二乘法,建立了温州蜜柑可溶性固形物与近红外光谱模型之间的关系,选出可溶性固形物的显著特征波段为890～918 nm,备选特征波段为830～858 nm、860～888 nm、650～688 nm。组合这些波段再次建模,可大大提高模型的预测能力,模型的拟合优度高达0.904 0,交互验证均方根误差降到0.504 6° Birx。     

近红外光谱快速检测葡萄酒品质

为实现葡萄酒品质及理化指标的快速检测,在选择最优波段和光谱最佳处理方法的基础上,利用近红外光谱结合偏最小二乘分析法分别建立葡萄酒样品的总糖、总酸、酒精度、总多酚、花色苷的定量模型。结果表明,模型验证的相关系数分别为0.992 7、0.994 8、0.990 2、0.969 8和0.937 5,模型验证效果较好。基于化学计量学方法和近红外光谱数据可实现葡萄酒理化指标的快速检测。     

Application of Wavelet Transform in the Prediction of Navel Orange Vitamin C Content by Near-Infrared Spectroscopy

This study was to search for an approach for rapid measurement of orange vitamin C （Vc） content. By using different decomposing levels of Daubechies 3 wavelet transform, the near-infrared spectra signals obtained from intact fruits of 100 navel orange samples were denoised, and the results of the predicted Vc contents for the corresponding samples determined by the reconstructed spectra after denoising were validated by means of PLS-CV （partial least squared-cross validation）. It was shown that the prediction effects verified by PLS-CV analysis varied when different wavelet transform decomposing levels were employed. At the wavelet decomposing level 4, the best prediction effect was obtained, with the correlation coefficient R between the prediction and true values being 0.9574 and the expected variance RMSECV being as low as 3.9 mg 100 g^-1. Furthermore, the 11 different approaches for the pretreatment of the near-infrared spectrum were compared. It was found that the calibration model established by PLS using spectra pretreated by wavelet transform denoising provided the best prediction for Vc content, exhibiting the highest correlation between the prediction and true values by cross validation. In conclusion, the near infrared spectral model denoised by means of wavelet transform can be used for accurate, rapid, and nondestructive quantitative analysis on navel orange Vc content.     

近红外光谱技术在水质监测中的应用

近红外光谱技术(NIRS)可通过建立校正模型实现对未知样品的定性或定量分析,在废水总氮、总磷的快速分析和废水综合指标BOD、COD、pH监测分析中,都能获得理想的结果,与国标法具有较高的相关性.综述了近红外光谱分析技术的特点及其在水质监测领域的应用,展望了近红外光谱分析技术在水质监测领域的广阔前景和研究领域.     

玉米秸秆磷含量近红外漫反射光谱的建模研究

利用近红外光谱(NIRS)技术,建立玉米秸秆磷含量的快速定量分析模型,有利于植物养分利用效率和遗传育种研究.本研究选取了来源广泛的200份玉米自交系秸秆样品,结合近红外光谱仪在4 000～10 000 cm-1波段处测量的秸秆样品的光谱数据和钼锑抗比色法测量的样品磷浓度,分别用偏最小二乘(PLS)、最小绝对值收敛和选择...     

近红外光谱法检测鸡、鱼肉加热终点温度

【目的】在肉制品生产中,加热终点温度（endpoint temperature,EPT）是控制食源性疾病的关键因素。现有的EPT检测方法诸多,如酶活性测定法,凝血试验和聚丙烯酰胺凝胶电泳（SDS-PAGE电泳）法等,但普遍存在耗时、样品处理繁杂等不足。采用近红外光谱（near-infrared spectroscopy,NIR）结合偏最小二乘法（partial least squares,PLS）检测鸡、鱼肉加热终点温度,为研究近红外光谱法检测肉类EPT的可行性提供参考。【方法】分别将肉样以1℃·min^-1的升温速率进行9个不同温度的加热处理（50、55、60、65、70、75、80、85和90℃）,当达到终点温度时,迅速取出,冰水冷却到4℃。冷却后的肉样和释放的肉汁同时放到均质机中,均质1 min,绞碎成肉糜状。均质后的肉样存放于4℃的冰箱中,共制得144个样品（鸡、鱼肉样品数分别为77和67）。在近红外光谱仪上,采用硫化铅（PbS）检测器和旋转样品池,每个样品连续采集光谱3次,在11 000-4 000 cm^-1波数范围内,以8 cm^-1的分辨率扫描64次。将所采集的鸡、鱼肉的光谱数据分别随机分为校正集（样品总数108,其中鸡肉样58,鱼肉样50）和检验集（样品总数36,其中鸡肉样19,鱼肉样17）,校正集用于校正模型的建立,检验集用于检验模型的预测能力。在建立模型时,采用标准正则变换、一阶微分和Norris Derivative滤波平滑（N-D）3种方法结合对原始光谱进行处理,采用内部交叉验证均方差（cross-validation mean square error,RMSECV）确定主成分数,利用模型对检验集样品的预测均方差（prediction mean square error,RMSEP）、预测值与实测值间的相关系数r及预测标准差σ考察模型的预测性能。【结果】采用校正集的内部交叉验证均方差（RMSECV）确定鸡肉、鱼肉的主成分数分别为9和11,此时校正集的RMSECV值最小,分别为1.59%和0.96%;所得校正模型的预测温度与实际加热温度之间的相关系数分别为0.9844和0.9936;由所建模型对检验集样品的检验结果可看出,实际加热温度与近红外模型预测的加热温度具有很高的相关性,预测值的相关系数r分别为0.9966和0.9832;预测均方差RMSEP分别为3.02%和2.94%;预测标准差σ为0.97和1.63。【结论】本研究所建模型具有很好的预测性能,近红外光谱用于肉制品EPT检测具有很大潜力。     

可见近红外漫反射光谱法测定赣南脐橙的表面色泽

[目的]建立赣南脐橙颜色指标定量数学模型,探索用颜色进行水果分级的新方法。[方法]采用色差计来测量50个赣南脐橙样本的表面颜色,用近红外漫反射光谱并结合多元校正算法偏最小二乘法(PLS),建立了赣南脐橙颜色指标L、a、b的定量模型。[结果]在全波段范围内,原始光谱所建模型最佳,其颜色指标L所建校正模型相关系数(r)为0.933,预测均方根偏差(RMSEP)为1.330,完全交互验证相关系数(rcross)达0.926;颜色指标a所建校正模型相关系数为0.970,预测均方根偏差为1.524,完全交互验证的相关系数达0.967;颜色指标b所建校正模型相关系数为0.893,预测均方根偏差为2.676,完全交互验证的相关系数达0.875。[结论]原始光谱所建模型最好,但其模型的校正均方根偏差和完全交互验证均方根偏差都偏高。     

不同近红外光谱仪在茶叶品质检测中的应用研究

分别应用NIRSystems 6500和InfraXact Lab两种不同型号近红外光谱仪对茶叶中茶多酚和咖啡碱含量进行定标建模,确定了在改进偏最小二乘法定标技术下的最优光谱数据预处理方式,分别建立了茶多酚和咖啡碱的优化定标模型.NIRSystems 6500和InfraXact Lab两种型号近红外光谱仪所建立茶多酚的最优定标模型目标函数f值分别为96.07%和95.96%,咖啡碱的最优模型目标函数f值分别为95.32%和91.47%,定标效果良好.利用验证集样本对模型进行了检验,茶多酚和咖啡碱的预测相对分析误差(RPD)均大于3.结果表明,两种仪器所得到的模型定标效果均良好,预测精度高,都可用于实际检测.NIRSystems 6500型近红外光谱仪的定标效果和稳定性优于InfraXact Lab型近红外光谱仪.     

利用近红外漫反射光谱快速鉴定小麦抗旱性

为利用小麦种子的近红外吸光度研究小麦品种的抗旱性,测定了40份旱地小麦品种的抗旱指数以及籽粒的全光谱吸光度值,并将两者关联,建立PLS近红外抗旱指数量化预测模型。结果表明,光谱吸光度值与供试材料抗旱指数相关系数2个年度均达到0.856*以上,建立的吸光度值和抗旱指数的矩阵公式预测样本的抗旱指数与标准值之间的相关系数达0.930**。研究结果表明,可以用小麦籽粒近红外全光谱吸光度值来预测小麦的抗旱性。为小麦抗旱性评价提供了一种能够在育种早代进行的快速、简单易行的抗旱性鉴定技术。     

应用近红外光谱检测滇南小耳猪肉化学组分含量

应用近红外漫反射光谱技术(near infrared reflectance spectroscopy, NIRS),对滇南小耳猪整块热鲜肉和热鲜均质肉糜的水分、脂肪、蛋白质含量进行建模研究,并筛选出最优的光谱预处理方法.采集11 000~4 300 cm-1波数范围内111份猪肉样品光谱数据,在多元散射校正(multiplicative scattering correction, MSC)、二阶导数(second derivative)、变量标准化校正(standard normalized variate, SNV) 不同组合方式的光谱预处理基础上,用偏最小二乘法(partial least squares, PLS),采用交互验证(cross validation)方法,对83份猪肉样品进行建模,28份猪肉样品用于模型的验证,建立滇南小耳猪猪肉的水分、粗脂肪、粗蛋白质3个化学组分的近红外预测模型,筛选最佳的光谱预处理方法和主成分数.结果表明:水分采用整块肉光谱进行MSC预处理的建模效果较好,R2为0.975, RMSEC为0.304,RMSEP为1.640;脂肪直接采用肉糜光谱SNV预处理建模效果较好,R2为0.911,且RMSEC为0.409,RMSEP为0.923;光谱对蛋白质的预测肉糜的原始光谱效果较好,R2为0.946,且RMSEC为0.273,RMSEP为1.101.由此可见,近红外光谱分析方法能够很好地检测滇南小耳猪猪肉中的粗脂肪和水分,粗蛋白的检测结果较差.