小波多尺度正交校正在近红外牛奶成分测量中的应用

摘要：

光谱分析中,干扰信号的存在直接影响所建分析模型的质量.基于信号和干扰的不同特性,提出了一种扣除背景和噪声干扰的新方法--小波多尺度正交校正(WMOSC)法.首先将原始光谱进行小波变换(DWT),消除噪声及背景信息,然后采用正交信号校正(OSC)滤除与待测组分浓度无关的全部信息.与单纯的小波变换及正交信号校正相比,WMOSC能有效地扣除背景和噪声干扰,使模型具有更强的抗干扰能力,提高了模型的预测精度.利用该方法对牛奶样品的近红外光谱进行处理,采用偏最小二乘法建立校正模型,其牛奶中脂肪、蛋白质和乳糖的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.101 6%,0.087 1%和0.110 7%.实验结果表明该方法能有效地去除干扰,保留有用信息.

关键词：小波多尺度正交校正、干扰、扣除、近红外光谱

所属期刊栏目：28

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家科技支撑计划2006BA103A03;国家自然科学基金30700168;天津市自然科学基金023800411

在线出版日期：2008-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：825-828