本論文主要利用傅里葉變換近紅外結(jié)合化學計量學軟件,做了以下四部分研究:1.建立了同一產(chǎn)地的池底（Chidi ginseng）、野山參（wild ginseng）、野山參移栽（transplantation of wild ginseng）和趴貨（Pahuo ginseng）四種不同類別人參的傅里葉變換近紅外快速無損定性聚類模型,由于近紅外光譜是分子振動光譜,因此我們在分子水平上確定了人參的類別,近紅外無損快速定性聚類模型對四類人參樣品的識別率分別為98%、98%、97%、97%,四類樣品在第一主成分（first principal component,PC1）上的得分分別為0.089724⁰.12583,0.09837⁰.12775,0.045894⁰.18613,0.084432⁰.13141;在第二主成分（second principal component,PC2）上的得分分別為-0.2904⁰.16899,-0.31065⁰.2116,-0.165... 

【文章來源】：吉林農(nóng)業(yè)大學吉林省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1雙原子分子的能級示意圖

圖 2.2 PCA 原理說明圖Fig.2.2 PCAprinciple diagram考光譜 O 的差異較小，通過大量樣本的統(tǒng)立方體所示。樣本光譜 A 與參考光譜 O 光譜 B 和 C 與參考光譜 O 差異大于此閾樣本光譜與參考光譜的差異可以分為擬合 O 的擬合差異較大，可能是因為該樣本與某些成分的含量較高，所以樣本光譜 C 在投影點 C′距離坐標原點 O 較遠。樣本光該樣本中含有某些 R 類樣本中不存在的空間中，所以樣本光譜 B 與其在主成分本的紅外光譜進行主成分分析，根據(jù)這些定主成分空間中此類樣本的類中心（參率分布，也就是擬合差異的概率分布；根

個點的一階導數(shù)進行基線校正，在全部分析范圍 10000cm-1—4100cm-1內(nèi)對譜圖進行多散射校正（Multiplicative scatter correction，MSC）。大氣權(quán)重過濾處理會扣除掉空氣中水 分 在 7450cm-1—6950cm-1、 5600cm-1—5100cm-1產(chǎn) 生 的 吸 收 峰 和 二 氧 化 碳2390cm-1—2280cm-1產(chǎn)生的吸收峰，二氧化碳的吸收峰本模型中不涉及；噪音權(quán)重過濾理則會消除儀器的噪音對譜圖產(chǎn)生的影響。樣品的杠桿值（sample leverage）和殘差值離（Residual Distance）作為判定異常光譜的依據(jù)。高于經(jīng)模型計算處理后給出的建模杠桿值和殘差值的原始光譜，即被判定為建模集中的異常樣品。依照此判定方法，池底品的建模集、野山參樣品的建模集、野山參移栽樣品的建模集、趴貨樣品的建模集分別定了 3 個、2 個、4 個、5 個異常光譜。四類樣品的原始譜圖如圖 1.1 所示，綠色譜圖、色譜圖、黃色譜圖、紫色譜圖分別代表池底（Chidi ginseng）樣品、野山參（wild ginse樣品、野山參移栽（transplantation of wild ginseng）樣品、趴貨（Pahuo ginseng）樣品原始近紅外譜圖，由于人參是混合物，所以四類人參樣品的原始譜圖存在著嚴重的重疊每一張近紅外原始譜圖都由10000cm-1—4100cm-1波數(shù)范圍內(nèi)的5901個整數(shù)波數(shù)點和其應的吸光度值坐標點構(gòu)成。經(jīng)過化學計量學軟件采用最佳預處理方法處理后的四類樣品圖如圖 1.2 所示。


本文編號：2941251