基于近红外光谱技术与化学计量学的绿茶无损鉴别方法研究

摘要：

该文利用近红外光谱技术结合化学计量学方法开发了不同品种绿茶的无损鉴别方法.通过近红外光谱技术得到了8个品种绿茶样品的近红外光谱,比较了单一以及优化组合光谱预处理方法对光谱的影响,利用无监督的主成分分析(PCA)与有监督的线性判别分析方法(LDA)分别构建了茶叶品种鉴别模型.结果 表明:对比单一预处理方法,优化组合预处理具有更优的鉴别准确性.标准正态变量变换预处理消除了茶叶样品大小不均造成的光谱散射影响,一阶导数预处理实现了变动背景的消除,减少了基线漂移的影响,突出了图谱中的有效信息,采用二者相结合的预处理方式并结合无监督的主成分分析法可实现较为准确的绿茶样品种类鉴别分析,准确率达75.0％.此外,采用有监督的线性判别分析方法处理原始光谱数据,可达到100％的鉴别准确率,但该方法需提供类别的先验知识.因此,采用近红外光谱技术和化学计量学相结合的手段可实现不同品种绿茶的快速无损鉴别.

关键词：绿茶、近红外光谱技术、光谱预处理、主成分分析、线性判别分析

所属期刊栏目：39

分类号：O657.33(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金;湖南省自然科学基金;湖南省教育厅科学研究项目优秀青年项目;中国博士后科学基金面上项目;2019年度湖南省大学生创新创业训练计划项目;湖南农业大学校青年基金

在线出版日期：2020-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1344-1350