基于近红外光谱的化学品鉴别方法研究

化学品自动鉴别分类对于其安全监管十分重要,本文研究了利用近红外光谱检测技术实现化学品自动检测分类的方法。首先,在近红外光谱仪器及光源基础上,研究了几种常见化学品的光谱特征,然后,结合光谱特征提取与概率统计分析中的贝叶斯方法,研究自动鉴别分类方法,并通过验证了该方法自动分类鉴别准确性。本文所研究的方法为实现化学品的在线快速检测提供了参考,具有比较重要的应用价值。     

基于近红外光谱的西湖龙井茶产地的精细判别

不同产区的西湖龙井茶的品质具有差异。采用近红外光谱技术和光谱预处理、主成分分析和判别模型等数学方法鉴别了分别产自龙井村、梅家坞村和葛衙庄三个地区的西湖龙井茶。结果表明,二阶导数光谱预处理方法对去除近红外光谱中的噪音最有效,贝叶斯判别分析是这三个地区产的西湖龙井茶的最佳判别模型。在模型中输入5个主成分数后,最佳的原始判别率和交叉验证判别率分别为100%和82.35%。在交叉验证判别中,产自葛衙庄、龙井村和梅家坞的茶叶的判别正确率分别为80%、83.33%和83.33%。因此,该模型可以用于龙井村、梅家坞村和葛衙庄三个地区产的西湖龙井茶的鉴别,为西湖龙井茶产区的判别提供理论依据。     

基于主成分和多类判别分析的可见-红外光谱水蜜桃品种鉴别新方法

提出了一种用可见-近红外漫反射光谱技术快速鉴别水蜜桃品种的新方法.应用可见-近红外光谱仪测定三个品种水蜜桃的光谱曲线,再用主成分分析法对不同品种样本进行聚类分析,获取了水蜜桃可见-近红外光谱的特征信息,同时结合多类判别分析技术建立水蜜桃品种鉴别的模型.对经过预处理的光谱数据进行主成分分析,分析表明,以样本在第一主成分和第二主成分上的得分做出的二维散点图,对不同种类水蜜桃具有很好的聚类,能定性区分不同种类水蜜桃;经过主成分分析得到的前8个主成分的累积可信度已达94.38%,说明这8个变量能够代表绝大部分原始光谱的信息.从75个样本中随机抽取60个样本用于建立8个主成分变量的多类判别分析品种鉴别模型,余下的15个样本用于验证,准确率为100%.说明本文提出的方法具有明显的分类和鉴别作用.     

液态纯牛奶可见／近红外漫反射光谱PLS鉴别

利用可见／近红外光谱技术研究了一种液态纯牛奶品牌鉴别模型。首先利用近红外分析仪InfraXactTM获得3种品牌共90个样本的漫反射光谱,分别对其赋值,采用偏最小二乘法（PLS）建立鉴别模型;其次比较典型光谱散射预处理和数学预处理对建模的影响,探索到建模优化预处理方法为SNV＋Detrending、5点间隙的一阶导数处理、5点平滑波长;实验结果表明,模型的RMSEC,Rc2,RMSEP,Bias和Rp2分别为0．515,0．937,0．561,0．296和0．912,对57个校正样本和30个独立预测样本进行鉴别,其准确率分别达到了100％和96．7％。     

基于近红外光谱技术的小白菜农药残留鉴别分析

针对市场销售蔬菜存在农药残留的问题,提出了一种高效无损的小白菜农药残留定性分类鉴别方法。以3组小白菜叶片和农药氯氟氰菊酯为研究对象,对其中的2组小白菜分别喷洒2种不同浓度的农药（农药与水的配比分别为1:500和1:20）,构成不含农药、含轻度农残和含重度农残三类样本。分别采集了这三类样本的近红外光谱,然后对该数据进行小波软阈值预处理和主成份分析降维,并对其进行Fisher判决和K近邻分类鉴别。实验结果表明,该方法对小白菜无农药残留和含轻度农药残留两类样本的正确鉴别率为95%,对含轻度农残和含重度农残的两类样本的正确鉴别率为90%。因此本文方法对小白菜农残定性分类鉴别有效,为蔬菜农残定性分类鉴别提供了一种新思路。     

近红外漫反射光谱在人体血糖无创检测中的应用

采用近红外漫反射光谱技术对人体血糖进行了无创检测。实验使用Nexus - 870傅立 叶红外光谱仪及其光纤附件,采集了6名不同年龄健康志愿受试者手腕处的近红外漫反射光谱。对光谱进行了平滑、基线校正和二次求导预处理,采用偏最小二乘( PLS)方法在含有葡萄糖吸收峰的7500～8500cm- 1波段建立同一个体、相同年龄段的不同个体、以及不同年龄段的不同个体的校正模型。采集漫反射光谱的同时抽适量的血样在752型紫外光栅分光光度计上标定血糖的实际值,并对校正模型计算值和实际标定值进行了比较,结果表明个体建模的相关性很好,相关系数达到0. 99980,均方差在≤0. 346,误差分布在±0. 8mmol/ l之间。对部分不参与建模的样品进行了预测,结果表明个体建模的自我预测结果好于该模型对其它个体样品的预测结果,预测误差≤0. 89544mmol/ l。     

基于近红外光谱技术乳制品品种快速无损鉴别

研究了使用近红外透射光谱法对四种乳制品品种进行快速鉴别的方法.首先对样品光谱进行多元散射校正等预处理,然后对处理后的光谱进行小波基为db3,分解尺度为6的小波压缩,最后以压缩后光谱数据作为输入变量,分别采用BP-ANN、RBF-ANN和SVM-ANN三种人工神经网络建立品种鉴别模型.结果显示,当光谱预处理方法为多元散射校正加S-G平滑加小波变换(MSC +S-G +WT)时,三种网络对样品的鉴别率均达到了100％.所以近红外光谱技术可以实现对乳制品品种的快速无损鉴别.     

基于联合区间偏最小二乘判别分析的猪肉近红外光谱定性建模分析

为解决偏最小二乘判别分析(PLSDA)建模时光谱区域中的噪声及冗余信息干扰问题,提出一种基于联合区间偏最小二乘判别分析(Si PLSDA)算法,并将该算法应用于猪肉近红外光谱的定性建模分析。Si PLSDA利用联合区间偏最小二乘回归(Si PLS)进行光谱特征区域筛选,在筛选出来的光谱区域内建立数据的定性预测模型。采用Antaris II快速傅里叶变换近红外光谱分析仪获取波数范围为10000~4000 cm-1的猪肉样本近红外光谱,采用标准正态变量变换(SNV)进行近红外光谱的预处理,用Si PLSDA建立猪肉近红外光谱的定性模型。实验结果表明,Si PLSDA建立的预测模型对猪肉储藏时间的识别率达到93.94%,高于基于全光谱区域建立的PLSDA预测模型的识别率。     

乐山茶叶的近红外光谱分类识别

以乐山产正品竹叶青、劣质竹叶青和峨眉山毛峰为研究对象,提出了一种基于近红外光谱的不同茶叶品种分类识别算法.该算法采用多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)对3种茶叶的近红外光谱数据进行预处理,最大限度地扣除光谱数据中的随机变异;再采用主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)对预处理后的光谱数据进行降维,去除冗余;接下来进行线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA),进一步提取特征;最后采用K_近邻算法(K_Nearest Neighbor,KNN)对LDA结果的前两个特征进行分类,从而达到对茶叶进行定性分类的目的.实验结果表明,该算法能有效地对3种茶叶进行分类,正确识别率达到100％.本研究为不同品种茶叶的分类识别提供了一种新思路.     

用于药品无损分析的近红外光谱检测系统光学设计

为实现药品的无损快检,设计了基于傅里叶变换红外光谱检测的光学系统,系统工作波段为4000～12000 cm-1.设计合适的光学结构并确定光学元件的特征参数,用Zemax对设计的光学系统进行光线追迹和优化分析.搭建实验平台,采集了5种相似药品的近红外光谱数据,用主成分分析法(PCA)结合误差反向传播人工神经网络算法(BPANN)对数据进行处理,有效区分了5种药品的光谱,识别准确率达到93.333％.实验结果表明:该近红外光谱检测系统适用于药品的无损分析,能有效鉴别相似药品.     

基于近红外光谱技术的成品卷烟定量分析

CO,焦油,烟气烟碱是卷烟产品的重要指标,传统方法测量时,有污染并且不能预测。根据卷烟产品粉末的近红外光谱,用30个品牌样品,600条光谱建立了焦油、CO、烟碱三大烟气指标的校正模型,用于准确测定和预测卷烟产品的三大烟气指标。在所有的校正模型中,原始谱图经过二阶导数和偏最小二乘（PLS）处理,实验结果的偏差比较小,表明近红外光谱技术在分析卷烟产品的化学指标时可以代替经典化学方法,可以为烟草行业节省大量资金和显著提高工作效率。另外还利用近红外光谱图对卷烟产品的价格档次进行预测分类,结果令人满意,可以对卷烟产品价格的制定提供参考。     

基于近红外光谱技术的脐橙快速无损检测

以信丰脐橙为对象,研究基于近红外光谱技术的脐橙品质无损检测方法。利用近红外光谱技术采集脐橙的光谱信息,将采集到的光谱信息通过加权平均值的方差处理获得测量结果,然后运用偏最小二乘法建立脐橙内部有机物成分与特征光谱信息之间的耦合关系实现糖度检测。实验结果表明,近红外透射光谱技术可以作为一种准确、可靠、无损的检测方法,用于检测信丰脐橙内部的糖度指标。     

基于近红外波段激光光谱吸收的丙烷探测研究

为了对石油气挥发性有机化合物的主要成分进行实时监测,实现石油化工行业的安全生产,采用激光光谱分析技术、利用宽谱光源分析了丙烷在1686.00nm~1687.00nm波段的光谱吸收特征,获得了吸收系数随波长变化的洛伦兹线型,其半峰半宽为0.21nm。选择中心波长为1686.30nm的分布反馈式半导体激光器作为光源,在丙烷宽谱吸收峰范围内进行波长扫描,得到了一次谐波信号和二次谐波信号随丙烷体积分数的变化规律,并在丙烷的体积分数0.0050~0.0300范围内标定了二次谐波与一次谐波信号的比值与体积分数的线性关系。结果表明,实验系统有很好的稳定性与重复性,能够进行实时的丙烷在线检测。该研究为探测其它挥发性有机化合物气体提供了理论及实验参考。     

基于吸光度的波长筛选方法用于近红外光谱定量模型的优化

建立一种基于吸光度的波长筛选方法,以近红外光谱测定中成药制剂的多糖含量为例,对模型优化效果进行验证.考虑模型稳定性,在计算机平台上搭建一种新的样本集划分框架,基于吸光度筛选出最优波段为400~1882&2072~2364 nm,建立偏最小二乘(PLS)模型得到的SEPAve、RP,Ave分别为27.13 mg L-1、0.856,与全扫描谱区(400~2498 nm)的PLS模型预测效果做比较.结果表明,基于吸光度的波长筛选方法,可以优选出高信噪比波长,从而提高了近红外光谱定量模型的性能.     

波长优选BP神经网络用于近红外光谱分析

近红外光谱分析技术在物质成分分析中的得到广泛的应用,在自主研发的滤光片型近红外仪器中应用基于波长优选的BP神经网络模型的方法。该方法是采用多元线性回归算法获取最优波长,将最优波长作为BP神经网络模型的输入,所得模型的拟合残差为8.768991×10-6,建模样品集相关系数和检验样品集相关系数分别为0.994和0.996。试验结果表明,基于波长优选的BP神经网络模型方法能够更快获得最优解,减少建模所用变量,建立稳健的定量模型。     

Portable muscle oxygenation monitor based on near infrared spectroscopy

In order to measure the relative change of muscle oxygenation non-invasively, dynamically and directly, a portable monitor based on near infrared spectroscopy (NIRS) was developed.The monitor consists of several function modules, including 735 nm, 805 nm and 850nm integrated three-wavelength light emitting diode (LED) light source, LED driver, integrated detector,amplifier and filter, A/D sampling circuit, single-chip microcomputer and laptop.The distance between light source and detector is 3 cm and the photon migration depth in tissue is approximately 1.5 cm.The monitor is portable with low dark noise and good long-term stability.The relative change of muscle oxygenation measured by the monitor was in accordance with the real physiology status in the cuff ischemia experiment, verifying the performance of the monitor for living muscle.Two inflexions referring to an accelerated fall and a leveling-offphase in the muscle oxygenation index, respectively, were observed in in vivo incremental intensity exercises.Significant correlation was found between the first inflexion and the ventilatory threshold which was identified by the gas exchange measurement.These results demonstrated that the monitor can be used to detect the local lactate threshold of the measured muscle and reflect the changes of oxygen index in local muscle for in vivo exercises.The monitor may provide a meaningful approach to evaluate the subject's oxidative capacity effectively.     

基于直射太阳光红外吸收光谱技术的大气中CH4柱浓度遥测研究

为了研究甲烷气体柱浓度探测方法,文中介绍了一种基于直射太阳光红外吸收光谱技术的遥测系统,并利用该系统在合肥地区进行了连续观测。从太阳吸收光谱中实时测量了整层大气透过率;采用逐线积分方法模拟计算了整层大气透过率;基于非线性最小二乘光谱反演算法从实测整层大气透过率中反演了甲烷气体柱浓度和氧气柱浓度,并以氧气柱浓度为内标函数获得了甲烷干空气柱体积混合比,精密度优于2%。将本系统测量的2012年9月25日12时到15时CH4干空气柱体积混合比均值与此时段过境本站点区域的日本温室气体卫星的CH4观测结果进行了比较,两者偏差小于1%。可见,该系统和方法是一种有效的甲烷气体柱浓度探测系统和方法,具有较高精度。     

A portable functional imaging instrument for psychology research based on near-infrared spectroscopy

To aid psychology researches on the function of the prefrontal cortex, a 16-channel brain functional imaging instrument based on near-infrared spectroscopy is developed. The probe of the instrument, covering a detection area of 15 cm x 4.4 cm of the prefrontal cortex, is made flexible and is easy to fix to the forehead. By employing multi-wavelength LEDs as light sources, using integrated detectors and choosing a USB-interface-based data acquisition device, the whole system is portable and convenient to use, which is good for psychological experiments. The system software is developed using Visual C++ 6.0, which controls the imaging process, measurement data plotting and storage. The maximal temporal resolution is about 100 ms. Noise and long-term drift test are given. The Valsalva maneuver experiment is used to validate the reliability of the instrument for monitoring hemodynamic changes.     

环境扰动下的OP-FTIR多组分同时定量分析算法

利用开路傅里叶变换红外光谱仪进行污染云团遥测时,往往会出现一些未知的干扰物质,这些干扰的存在使准确地多组分同时定量分析变的很困难.利用标准吸收截面光谱,结合矩阵投影运算及目标转换因子分析,完成了未知干扰光谱的检出,从而完成多个待测组份的同时定量分析测定.仿真六氟化硫(SF6)、甲醇和氨气(NH3)的混合物光谱,把NH3作为干扰,预测SF6和甲醇的浓度程长积值,预测结果和真实值有相当好的符合度.