【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物理分析，具体涉及一种食品中二氧化硫的测定方法。
技术介绍
1、二氧化硫是一种常用的食品添加剂，用于保持食品的新鲜度和防止微生物污染。然而，过量的二氧化硫会对人体造成危害，如引起哮喘、头痛、恶心等症状。因此，对于食品中二氧化硫的含量进行准确的检测非常重要。目前，常用的二氧化硫检测方法包括高效液相色谱法、荧光法、紫外分光光度法等。这些方法具有准确性高、可靠性好等优点，为食品安全保障提供了一种新的技术手段。其中高效液相色谱法灵敏度高，检测准确。但是通过高效液相色谱法在采集食品的色谱数据时，因为传感器自身性能的原因使得采集的色谱数据中存在噪声，噪声会影响对二氧化硫含量的测定，因此需要对获得的色谱数据进行去噪处理。
2、在现有技术中，对数据去噪的算法较多，但是通过高效液相色谱法在获取待检测样品的色谱数据时，根据不同光的能量变化来获得色谱数据。而传统的去噪算法无法对多种类型的光所生成的色谱图像进行解释，只是根据数据的变化对其进行平滑滤波，导致根据去噪后的数据得到的待检测样品中二氧化硫的测定结果可能不准确。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种食品中二氧化硫的测定方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的一种食品中二氧化硫的测定方法采用如下技术方案：
3、一种食品中二氧化硫的测定方法，该方法包括以下步骤：
4、获取待检测食品的色谱数据集、标准数据集、标准数据集所反映的二氧化硫的浓度以及二氧化硫对应的时间区间；将待检测食品的色谱数据集
5、对每一数据响应段进行短时傅里叶变换，得到频谱图；所述频谱图中的每个数据点对应一个功率和一个频率；
6、根据每一数据响应段对应的频谱图，得到不同类型光对每一数据响应段的影响程度；
7、根据不同类型光对每一数据响应段的影响程度、原始数据集中原始数据的响应信号值以及频谱图中的每个数据点对应的一个功率，得到原始数据集的噪声影响程度；
8、根据噪声影响程度对原始数据进行去噪处理，得到滤波去噪后的色谱数据集；根据滤波去噪后的色谱数据集、标准数据集、标准数据集所反映的二氧化硫的浓度以及二氧化硫对应的时间区间，得到待检测食品的二氧化硫的含量。
9、进一步地，所述根据原始数据集中每一原始数据的时间值与响应信号值对原始数据集进行分段，得到原始数据集中的数据响应段，包括的具体步骤如下：
10、使用一阶导数法对原始数据集进行运算，得到原始数据集中的若干个极值点；
11、根据相邻极值点的时间值，得到每个极值点左邻域和右邻域；
12、根据第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据与第个极值点的响应信号值的差异，分别得到第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据为第个极值点的左侧边界和右侧边界的表现程度；
13、根据第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据为第个极值点的左侧边界和右侧边界的表现程度，得到第个数据响应段。
14、进一步地，所述根据相邻极值点的时间值，得到每个极值点左邻域和右邻域，包括的具体步骤如下：
15、将记为第个极值点的左邻域；将记为第个极值点的右邻域；其中表示第个极值点的时间值，表示第个极值点的时间值，表示第个极值点的时间值。
16、进一步地，所述根据第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据与第个极值点的响应信号值的差异，分别得到第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据为第个极值点的左侧边界和右侧边界的表现程度，包括的具体公式如下：
17、
18、
19、式中，表示原始数据集中第个极值点的左邻域内第个原始数据为第个极值点的左侧边界的表现程度，表示原始数据集中第个极值点的右邻域内第个原始数据为第个极值点的右侧边界的表现程度，表示原始数据集中第个极值点的响应信号值，表示原始数据集中第个极值点的左邻域内第个原始数据的响应信号值，表示原始数据集中第个极值点的右邻域内第个原始数据的响应信号值，表示一个绝对值函数，表示原始数据集中所有原始数据的最小响应信号值，表示以自然常数为底的指数函数。
20、进一步地，所述根据第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据为第个极值点的左侧边界和右侧边界的表现程度，得到第个数据响应段，包括的具体步骤如下：
21、选择原始数据集中第个极值点的左邻域内所有原始数据为第个极值点的左边界的表现程度中的最大值所对应的原始数据的时间值，作为第个极值点的左侧边界的时间值；
22、选择原始数据集中第个极值点的右邻域内所有原始数据为第个极值点的右边界的表现程度中的最大值所对应的原始数据的时间值，作为第个极值点的右侧边界的时间值；
23、根据第个极值点的左侧边界与右侧边界的时间值之间的所有原始数据，构成第个数据响应段。
24、进一步地，所述根据每一数据响应段对应的频谱图，得到不同类型光对每一数据响应段的影响程度，包括的具体步骤如下：
25、任选一个数据响应段记为参考段，将参考段对应的频谱图，记为参考频谱图；
26、使用一阶导数法对参考频谱图中所有数据点的功率进行运算，得到参考频谱图中若干个极值点；
27、根据dbscan密度聚类算法对参考频谱图中的所有极值点进行聚类，得到若干个聚类簇；
28、根据聚类簇中极值点的功率之间的差异，得到不同类型光对参考段的影响程度。
29、进一步地，所述根据聚类簇中极值点的功率之间的差异，得到不同类型光对参考段的影响程度，包括的具体公式如下：
30、
31、式中，表示不同类型光对参考段的影响程度，表示参考频谱图中极值点的数量，表示第个聚类簇中极值点的平均功率，表示所有聚类簇中极值点的平均功率的最小值，表示聚类簇的数量，表示所有聚类簇中极值点的平均功率的最大值，表示参考频谱图中所有数据点的功率的方差，表示以自然常数为底的指数函数，表示线性归一化函数，表示一个绝对值函数。
32、进一步地，所述根据不同类型光对每一数据响应段的影响程度、原始数据集中原始数据的响应信号值以及频谱图中的每个数据点对应的一个功率，得到原始数据集的噪声影响程度，包括的具体公式如下：
33、
34、式中，表示原始数据集的噪声影响程度，表示不同类型光对第t个数据响应段的影响程度，表示原始数据集中第个数据响应段内所有原始数据中的最大响应信号值，表示第个数据响应段对应的频谱图内所有数据点中的最大功率，表示第个数据响应段对应的频谱图中所有数据点的功率方差，表示原始数据集中数据响应段的数量。
35、进一步地，所述根据噪声影响程度对原始数据进行去噪处理，得到滤波去噪后的色谱数据集，包括的具体步骤如下：
36、将预设的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据原始数据集中每一原始数据的时间值与响应信号值对原始数据集进行分段，得到原始数据集中的数据响应段，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据相邻极值点的时间值，得到每个极值点左邻域和右邻域，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求2所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据与第个极值点的响应信号值的差异，分别得到第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据为第个极值点的左侧边界和右侧边界的表现程度，包括的具体公式如下：
5.根据权利要求2所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据为第个极值点的左侧边界和右侧边界的表现程度，得到第个数据响应段，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据每一
7.根据权利要求6所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据聚类簇中极值点的功率之间的差异，得到不同类型光对参考段的影响程度，包括的具体公式如下：
8.根据权利要求1所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据不同类型光对每一数据响应段的影响程度、原始数据集中原始数据的响应信号值以及频谱图中的每个数据点对应的一个功率，得到原始数据集的噪声影响程度，包括的具体公式如下：
9.根据权利要求1所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据噪声影响程度对原始数据进行去噪处理，得到滤波去噪后的色谱数据集，包括的具体步骤如下：
10.根据权利要求1所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据滤波去噪后的色谱数据集、标准数据集、标准数据集所反映的二氧化硫的浓度以及二氧化硫对应的时间区间，得到待检测食品的二氧化硫的含量，包括的具体公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据原始数据集中每一原始数据的时间值与响应信号值对原始数据集进行分段，得到原始数据集中的数据响应段，包括的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据相邻极值点的时间值，得到每个极值点左邻域和右邻域，包括的具体步骤如下：
4.根据权利要求2所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据与第个极值点的响应信号值的差异，分别得到第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据为第个极值点的左侧边界和右侧边界的表现程度，包括的具体公式如下：
5.根据权利要求2所述一种食品中二氧化硫的测定方法，其特征在于，所述根据第个极值点的左邻域和右邻域内每个原始数据为第个极值点的左侧边界和右侧边界的表现程度，得到第个数据响应段，包括的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述一种食品中二...
【专利技术属性】
技术研发人员：白钰洁，吴艳娜，殷桂芳，刘松明，吕晓倩，
申请(专利权)人：山东润达检测技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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