偏最小二乘法结合主成分分析对黑茶产地的研究

摘要：

以黑茶为研究对象,采集5种产地黑茶的红外光谱数据.通过降维,选最优红外光谱波段,再利用卷积平滑SG Smoothing、多元散射校正MSC、标准正态变量变换SNV、去趋势Detrending等4种方法预处理黑茶原始红外光谱,将预处理光谱数据及原始光谱结合黑茶产地建立偏最小二乘回归模型,分析4种不同预处理对建模的优劣;利用近红外光谱技术对黑茶原产地进行区分.研究结果表明:利用SNV预处理的光谱建模效果最优,其R2P最高为0.9627,RMSEP最低为0.0255.本研究可为区分黑茶的产地、保护黑茶品牌、强化品牌国家地理标志提供一定的参考.

关键词：近红外光谱、黑茶、产地、主成分分析、波段选择、偏最小二乘回归模型

所属期刊栏目：33

分类号：O4-33

资助基金：国家自然科学基金10064004

在线出版日期：2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：50-55