一种基于双传感器的光谱数据处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双传感器的光谱数据处理方法，该方法首先采用互为不同波段范围的双传感器近红外光谱设备对样品进行光谱数据采集，然后对双传感器采集得到的光谱数据进行分段baseline，接着对baseline处理后的光谱数据进行分段多元散射校正处理，然后对分段多元散射校正之后的光谱数据进行和值均值化处理，最后对和值均值化处理后的光谱数据进行数据回值，双传感器设备采用回值数据进行光谱建模。该方法不仅可以对不同波段范围的双传感器光谱数据进行有效的数据处理，解决不同传感器采集得到的光谱数据量级不同的问题，同时在保留光谱特征的条件下极大程度的简化光谱数据量，提升便携式双传感器近红外光谱仪的分析效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于双传感器的光谱数据处理方法


[0001]本专利技术涉及光谱数据处理
，具体涉及一种基于双传感器的光谱数据处理方法。

技术介绍

[0002]近年来，近红外光谱分析技术发展十分迅速，已在化工，制药，军工，食品等多个领域都获得了应用。近红外光谱技术属于分子光谱技术，可以在分子水平上表明物质成分和性质信息，不论对经济还是社会影响来说，都取得了非常高的效益，极具发展潜力。
[0003]然而，目前大多数物质成分和性质信息检测主要使用大型实验室近红外光谱仪器进行，这些方法虽然定量准确灵敏度高，但所需设备体积庞大，设备费用昂贵，样品制备时间长且样品制作方法严格，检测设备和样品制备需要专业人员操作，检测环境固定，且分析时间长，不适用于现场检测，不便于推广使用。
[0004]伴随着便携式近红外光谱技术的发展，市场主流的大型近红外光谱仪设备都朝着体积小巧，价格低廉的便携式方向发展。但是便携式近红外光谱仪受到传感器技术的限制，单传感器便携式近红外设备涵盖的波段范围十分有限，进而造成单传感器设备不能涵盖各类样品含氢基团的一级倍频、二级倍频特征峰，严重影响便携式近红外光谱设备的预测准确率。为了增大传感器波段涵盖范围，提升便携式近红外光谱仪的应用场景，双传感器便携式近红外光谱仪应运而生，目前市面上对双传感器采集的光谱数据处理方式仅停留在基础的建模分析层面，由于双传感器便携式近红外光谱仪的两个传感器波段范围并不相同，其光谱数据量级并不相同从而造成光谱数据权重存在差异，进而影响光谱模型的预测准确率；同时由于传感器的增加，光谱数据量也得到了极大的增加，超大的数据量会严重阻碍便携式近红外光谱检测技术的发展。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于双传感器的光谱数据处理方法，以期解决
技术介绍
中的相关问题。该方法首先采用互为不同波段范围的双传感器近红外光谱设备对酒糟样品进行光谱数据采集，然后对双传感器采集得到的光谱数据进行分段baseline，接着对baseline处理后的光谱数据进行分段多元散射校正处理，然后对分段多元散射校正之后的光谱数据进行和值均值化处理，最后对和值均值化处理后的光谱数据进行数据回值，双传感器设备采用回值数据进行光谱建模。该方法不仅可以对不同波段范围的双传感器光谱数据进行有效的数据处理，解决不同传感器采集得到的光谱数据量级不同的问题，同时在保留光谱特征的条件下极大程度的简化光谱数据量，提升便携式双传感器近红外光谱仪的分析效率。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0007]一种基于双传感器的光谱数据处理方法，包括：以下步骤：
[0008]采用互为不同波段范围的双传感器近红外光谱设备对样品进行光谱数据采集；
[0009]对双传感器采集得到的光谱数据进行分段baseline；
[0010]对baseline处理后的光谱数据进行分段多元散射校正处理；
[0011]对分段多元散射校正之后的光谱数据进行和值均值化处理；
[0012]对和值均值化处理后的光谱数据进行数据回值，双传感器设备采用回值数据进行光谱建模。
[0013]在一些实施例中，所述采用互为不同波段范围的双传感器近红外光谱设备对酒糟样品进行光谱数据采集。采用不同波段范围的双传感器近红外光谱设备可以极大程度的扩大光谱采集波段范围，使得其可以涵盖含氢基团的一级倍频及二级倍频特征峰，进而可以有效提升光谱预测的准确率。
[0014]在一些实施例中，所述对双传感器采集得到的光谱数据进行分段baseline，包括：传感器型号不同，其所涵盖的波段范围不同，同时其采集得到的光谱数据量级也并不相同。针对双传感器不同量级光谱数据，采用baseline光谱数据处理方法，将双传感器中各个传感器采集到的光谱数据减去本条光谱数据上最小光强值点，使得双传感器不同量级的光谱数据回归到同一量级，避免由光谱数据量级不同而造成光谱数据权重的差异。
[0015]在一些实施例中，所述对baseline处理后的光谱数据进行分段多元散射校正处理，包括：多元散射校正作为一种多变量校正技术，其方法为将每条光谱与理想光谱映射成线性关系，进而用于消除由于样本件散射导致的基线漂移现象，提高光谱数据准确性。这里的理想光谱取校正集的平均光谱，进而获取所有单个样本光谱透射吸光度与其平均谱对应的吸光度的线性关系；其具体计算公式如下：
[0016](1)计算样本平均光谱
[0017][0018](2)逐个样本光谱与平均光谱线性回归
[0019][0020](3)对每条样本光谱进行校正
[0021][0022]其中，i＝1，2，3
……
，n为样本数量，截距b
i
反应样本的反射作用，斜率m
i
反应样本的均匀性。
[0023]在一些实施例中，所述对分段多元散射校正之后的光谱数据进行和值均值化处理，包括：便携式双传感器近红外光谱仪由于传感器数目的增加，其采集的光谱数据量也同步成倍增加，相应的对光谱数据的处理分析时间也会成倍增加。将双传感器中各个传感器的光谱数据进行一一对应并求其和值，在完成和值处理后再进行均值处理，保留光谱特征的条件下简化光谱数据量至原始的一半，提升光谱分析效率。
[0024]在一些实施例中，所述对和值均值化处理后的光谱数据进行数据回值，双传感器设备采用回值数据进行光谱建模,包括：将和值均值化处理后的光谱数据进行数据回值，使得经过处理后的双传感器光谱数据回归到原始光谱数据的量级，双传感器设备分别采用相同的建模方法对回值后的光谱数据以及常规光谱数据进行光谱建模，对比模型参数及分析效率，判断模型效果。
[0025]本专利技术的有益效果是：提供一种基于双传感器的光谱数据处理方法，该方法不仅可以对不同波段范围的双传感器光谱数据进行有效的数据处理，解决不同传感器采集得到的光谱数据量级不同的问题，同时在保留光谱特征的条件下极大程度的简化光谱数据量，提升便携式双传感器近红外光谱仪的分析效率。
附图说明
[0026]图1是本专利技术一种基于双传感器的光谱数据处理方法的示意图；
[0027]图2是常规双传感器光谱数据处理方法模型数据图；
[0028]图3是本专利技术的双传感器光谱数据处理方法模型数据图；
具体实施方式
[0029]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0030]相反，本申请涵盖任何由权利要求定义的在本申请的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本申请有更好的了解，在下文对本申请的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本申请。
[0031]以下将结合图1
‑
3对本申请实施例所涉及的基于双传感器的光谱数据处理方法进行详细说明。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双传感器的光谱数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：采用互为不同波段范围的双传感器近红外光谱设备对样品进行光谱数据采集；对双传感器采集得到的光谱数据进行分段baseline；对baseline处理后的光谱数据进行分段多元散射校正处理；对分段多元散射校正之后的光谱数据进行和值均值化处理；对和值均值化处理后的光谱数据进行数据回值，双传感器设备采用回值数据进行光谱建模。2.根据权利要求1所述的一种基于双传感器的光谱数据处理方法，其特征在于，所述对双传感器采集得到的光谱数据进行分段baseline，包括：将双传感器中各个传感器采集到的光谱数据减去本条光谱数据上最小光强值点，使得双传感器不同量级的光谱数据回归到同一量级，避免由光谱数据量级不同而造成光谱数据权重的差异。3.根据权利要求1所述的一种基于双传感器的光谱数据处理方法，其特征在于，所述对baseline处理后的光谱数据进行分段多元散射校正处理，包括：把每条光谱与理想光谱映射成线性关系，这里的理想光谱取校正集的平均光谱，进而获取所有单个样本光谱透射吸光度与其平均谱对应的吸光度的线性关系；其具体计算公式如下：(1...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘浩，闫晓剑，张国宏，王毅，赵浩宇，
申请(专利权)人：四川启睿克科技有限公司，
类型：发明
国别省市：