苹果贮藏室气体3D荧光特征信息小波包表征与腐败预警

为了实现对苹果贮藏室中气体3D荧光光谱特征信息的有效表征,提出一种基于小波包分解系数的荧光特征信息表征方法,在此基础上开展了腐败预警方法研究。首先利用三角形插值法和Savitzky-Golar卷积平滑对光谱数据进行预处理,以消除瑞利散射和环境噪声的影响。然后,将预处理后的3D荧光数据按激发波长从短到长顺序将其对应的发射光谱首尾相连转换成一维数据向量,并利用3层sym4小波包对该向量数据进行分解,提取低频系数集作为荧光特征信息;运用偏最小二乘对特征信息与6个理化指标进行进行分析,并对其分析结果进行聚类分析以确定出腐败基准。最后,运用马氏距离构建腐败预警模型。结果表明,用小波包分解系数表征荧光特征信息是有效的;同时,随着贮藏时间增加,预测的马氏距离逐渐变小,较好刻画了贮藏过程中苹果品质的变化趋势,进而可实现苹果贮藏过程中的腐败预警。

Wavelet Packet Characterization of 3D Fluorescence Characteristic Information of Gas in Storage Room and Early Warning Method of Apple Spoilage