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关键词：
小波变换,特征提取,特征匹配,宽发射线
发表时间：
2012-03-26 11:40:42
基于小波变换的水果糖度近红外光谱检测研究
高晓峰 | -> | 869| 3| 0.204064MB |小波变换,近红外光谱分析,品质无损检测,多元校正方法,糖度
摘 要 利用小波变换滤波技术对90 个水果样品的近红外光谱信号进行了去噪处理, 并结合滤波后重构光谱信号对水果糖度进行逐步线性回归( SMLR) 建立其校正模型, 通过34 个样品的外部检验对校正模型精度进行评价。研究结果表明: 校正模型的预测精度在小波尺度为3 时其预测精度最好, 预测集的决定系数由原来的01 84 提高到01 85, 预测集相对标准误差由原来的611% 降为610%。因此, 使用小波去噪方法有消除原始光谱噪声作用, 从而使最终的SMLR 模型更具有代表性和稳健性, 也提高了品质检测时模型预测精度。
近红外漫反射光谱技术具有样品处理简单, 分析速度快, 可以同时测定多种组分, 实现非破坏性和无污染性等优点, 在食品和农产品品质检测中得到广泛的应用, 受到分析界的广泛重视[1, 2] 。
光谱仪采集的水果吸光度光谱信号, 其样品的光谱严重重叠, 吸收较弱, 易受噪声和背景的干扰。此外, 为保证获得最大的信息量, 采样时常采用密集取点, 造成建模时波长点数远远多于样本个数, 如果直接使用原始光谱信号进行定量分析, 必然会影响最终分析结果的准确性与精度。因此,在使用近红外光谱进行品质检测与分析时, 对光谱信号进行消除噪声等预处理是十分必要的[3] 。
小波变换及其应用是20 世纪80 年代后期发展起来的应用数学分支, 被称为0 Fourier 分析方法0 的突破性进展[4] 。小波变换对分析信号的滤波处理有其独特的优点。本文利用小波变换对水果样品的近红外漫反射光谱进行了滤波处理, 其效果有明显改善, 并对研究结果进行了外部试验验证。
水果内部含有多种成分, 而其近红外光谱是包含着各种组分的倍频和合频信息的复合光谱, 因此在原始吸收光谱中的各种信号交叉重叠严重, 有效信号的信噪比较低, 采用原始吸收光谱直接分析效果不理想, 本研究采用小波变换技术对原始吸收光谱信号进行多尺度分解, 在不同的时) 频下进行定性或定量分析, 帮助建立稳定的校正模型。
光谱仪采集的水果吸光度光谱信号, 其样品的光谱严重重叠, 吸收较弱, 易受噪声和背景的干扰。此外, 为保证获得最大的信息量, 采样时常采用密集取点, 造成建模时波长点数远远多于样本个数, 如果直接使用原始光谱信号进行定量分析, 必然会影响最终分析结果的准确性与精度。因此,在使用近红外光谱进行品质检测与分析时, 对光谱信号进行消除噪声等预处理是十分必要的[3] 。
小波变换及其应用是20 世纪80 年代后期发展起来的应用数学分支, 被称为0 Fourier 分析方法0 的突破性进展[4] 。小波变换对分析信号的滤波处理有其独特的优点。本文利用小波变换对水果样品的近红外漫反射光谱进行了滤波处理, 其效果有明显改善, 并对研究结果进行了外部试验验证。
水果内部含有多种成分, 而其近红外光谱是包含着各种组分的倍频和合频信息的复合光谱, 因此在原始吸收光谱中的各种信号交叉重叠严重, 有效信号的信噪比较低, 采用原始吸收光谱直接分析效果不理想, 本研究采用小波变换技术对原始吸收光谱信号进行多尺度分解, 在不同的时) 频下进行定性或定量分析, 帮助建立稳定的校正模型。
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