一种基于子空间分析的近红外光谱分析方法技术

本发明专利技术涉及分析化学领域，具体为一种基于子空间分析的近红外光谱分析方法。一种基于子空间分析的近红外光谱分析方法，包括如下步骤：（1）校正集样品处理；（2）完成预测样本组分值确定。本发明专利技术采用统一步骤对样品光谱进行分析，获得样品组分信息，克服了PLS算法的主要不足。实验结果表明预测性能优于现有的PLS算法，预测均方根误差均小于PLS的预测均方根误差。本发明专利技术还可应用于其它谱分析，如紫外光谱分析、拉曼光谱分析、色谱分析等。

A near infrared spectrum analysis method based on subspace analysis

The invention relates to the field of analytical chemistry, in particular to a near infrared spectrum analysis method based on subspace analysis. A near infrared spectrum analysis method based on subspace analysis comprises the following steps: (1) correcting set sample processing; (2) completing a prediction sample set score determination. The invention adopts a unified step to analyze the spectrum of the sample and obtains the information of the sample composition, thereby overcoming the main deficiency of the PLS algorithm. The experimental results show that the prediction performance is better than the existing PLS algorithm, and the root mean square error of the predicted root mean square error is less than PLS. The invention can also be applied to other spectral analysis, such as ultraviolet spectrum analysis, Raman spectrum analysis, chromatography analysis, etc..

【技术实现步骤摘要】
一种基于子空间分析的近红外光谱分析方法
本专利技术涉及分析化学领域，具体为一种基于子空间分析的近红外光谱分析方法。
技术介绍
近红外光谱分析技术具有测试速度快、分析过程简单、适用于漫反射测试等优点，该技术已应用于蛋白质、氨基酸、脂肪、淀粉、水分等组分含量的快速测定。由于近红外光谱具有严重的重叠性，物质近红外光谱中与组份含量相关的信息很难直接提取出来并给予合理的光谱解析。因此，需要采用化学计量学中的多元校正方法从测量的光谱中提取有效信息进行定量分析。传统的多元校正方法主要有K矩阵法、P矩阵法、多元线性回归分析法、主成分回归分析法、偏最小二乘法（PLS）等。大量实验表明，在大部分情况下PLS算法性能优于其它方法。虽然PLS算法有大量的应用，但是PLS算法主要存在以下不足：（1）PLS算法计算得分矩阵与载荷矩阵时需同时考虑光谱与组分矩阵，如果在组分矩阵存在未知组分信息，那么预测结果将会受到影响；（2）PLS算法中隐变量的确定有多种方法，选用不同方法确定的隐变量，其预测结果相差较大。
技术实现思路
本专利技术旨在克服PLS算法的主要不足，提出一种基于子空间分析的近红外光谱分析方法。本专利技术的技本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于子空间分析的近红外光谱分析方法，其特征在于：包括如下步骤：（1）校正集样品处理：步骤1.1 选择

【技术特征摘要】
1.一种基于子空间分析的近红外光谱分析方法，其特征在于：包括如下步骤：（1）校正集样品处理：步骤1.1选择p个具有代表性的样品作为校正集样本，其中p为正整数；根据样品近红外光谱响应性质，在适当波长范围（共M个波长）内测量其近红外光谱，并采用国标法或其它方法对样品进行测定，获得其N个组分值；步骤1.2用p行、M列的近红外光谱矩阵X表示校正集样品的近红外光谱，其中X的每一行代表一个样品的吸光度；按同样顺序构建p行、N列的组分矩阵Y，其中Y的每一行代表一个样品的组分值；步骤1.3近红外光谱矩阵X预处理：步骤1.3.1计算上述步骤1.2中构成的近红外光谱矩阵X的平均值行向量mX，如下所述：（1）式中，mXk为行向量mX的第k列元素，Xi,k为矩阵X的第i行k列元素；步骤1.3.2计算去均值近红外光谱矩阵X0（2）式中，X0i,k为矩阵X0的第i行k列元素，Xi,k为矩阵X的第i行k列元素；步骤1.4组分矩阵Y预处理：步骤1.4.1计算上述步骤1.2中构成的组分矩阵Y的平均值行向量mY，如下所述：（3）式中，mYk为行向量mY的第k列元素，Yi,k为矩阵Y的第i行k列元素步骤1.4.2计算去均值组分矩阵Y0，如下所述：（4）式中，Y0i,k为矩阵Y0的第i行k列元素；步骤1.5确定子空间：步骤1.5.1计算去均值近红外光谱矩阵X0的自相关矩阵R0，如下所述：（5）式中，上标T表示矩阵转置；步骤1...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴雪梅，
申请(专利权)人：西安文理学院，
类型：发明
国别省市：陕西,61