一种近红外光谱定量分析中的波长选择方法技术

本发明专利技术提出的近红外光谱定量分析中的波长选择方法采用高光谱成像系统获取标准参考对象的高光谱图像，采用微小型光谱学传感器获取分析对象的可见光

【技术实现步骤摘要】
一种近红外光谱定量分析中的波长选择方法


[0001]本专利技术属于光谱分析
，尤其涉及一种近红外光谱定量分析中的波长选择方法、实现该方法的装置以及计算机系统。

技术介绍

[0002]红外光、近红外光是介于可见光(Vis)和中红外(MIR)之间的电磁辐射波，美国材料检测协会(ASTM)将近红外光谱区定义为780
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2526nm的区域，是人们在吸收光谱中发现的第一个非可见光区。近红外光谱区是分子中含氢基团(O
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H、N
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H、C
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H)振动的合频和倍频的吸收，通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中含氢基团的特征信息，而且利用近红外光谱技术分析样品不仅具有方便、快速、高效、准确等优点还具有成本较低、破坏样品、不消耗化学试剂、不污染环境等优点，因此该技术受到越来越多人的青睐。
[0003]近红外光谱分析技术经过了近半个世纪的发展历程现已经成为新世纪里的最有应用前途的分析技术之一，许多国家现已建立了专门的科研力量进行相关应用领域仪器设备的研发，降低仪器成本且保持足够的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种近红外光谱定量分析中的波长选择方法，所述方法采用高光谱成像系统获取标准参考对象的高光谱图像，采用微小型光谱学传感器获取分析对象的可见光
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近红外反射光谱；其特征在于：对于高光谱成像系统获取的所述标准参考对象的高光谱图像，对其光谱数据进行二阶差分运算后，采用标准归一化变换公式结合多项式平滑方法进行平滑去噪，得到标准参考对象数据集；对于微型光谱学传感器获取的所述分析对象的可见光
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近红外反射光谱，对该光谱数据集采用蒙特卡洛抽样方法进行分析，去除异常数据，然后执行小波包分解和重构方法进行数据平滑，得到分析对象数据集；所述方法包括如下步骤：S10 1：采用主成分分析法对所述标准参考对象数据集进行分类，得到至少三类标准参考对象数据子集Refi，i＝1，2，3......；S103：对于每一类标准参考对象数据子集Refi，从所述分析对象数据集中选择相似度满足第一预定条件的多个分析对象数据，构成至少三类分析对象数据子集Stdj，j＝1，2，3......S105：选择max{Stdj，j＝1，2，3，......}作为校正集，选择min{Stdj，j＝1，2，3，......)作为预测集，采用竞争性自适应加权算法进行特征波长的最优波长选择。2.如权利要求1所述的方法，其中，从所述分析对象数据集中选择相似度满足第一预定条件的多个分析对象数据，包括：计算所述分析对象数据集的光谱数据x与每一类标准参考对象数据子集Refi的最小二乘距离LSP：其中，ref
center
为标准参考对象数据子集Refi的中心值；如果LSP小于预定值，则选择该光谱数据作为分析对象数据子集Stdj的元素。3.如权利要求1所述的方法，其中，所述微小型光谱学传感器包括光学传感器、数据存储以及传输模块和控制器，所述光学...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈永满，
申请(专利权)人：北京知否智略科技有限公司，
类型：发明
国别省市：