光谱学与光谱分析
光譜學與光譜分析
광보학여광보분석
SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS
2012年
2期
364-369
,共6页
黄庶识%李自达%毛晓丽%郑娟梅%刘军贤%黄荣韶
黃庶識%李自達%毛曉麗%鄭娟梅%劉軍賢%黃榮韶
황서식%리자체%모효려%정연매%류군현%황영소
红外光谱%数据校正%两面针%SIMCA
紅外光譜%數據校正%兩麵針%SIMCA
홍외광보%수거교정%량면침%SIMCA
由于红外光谱数据采集受仪器状态和实验环境的制约,影响对样品的正确识别.基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,用多种方法对两面针的红外光谱数据进行校正后,利用SIMCA法建立鉴别模型；分别对广西区内四个产地的两面针进行鉴别,通过比较分析以获得最适合建立两面针产地鉴别模型的光谱数据校正方法.结果显示,经多元散射校正和标准正态变换后,它们的PCA数据分布,以及产地分类模型之间的距离,都表明这两种校正方法在消除环境和人为因素的干扰的同时,能够很好的分离各个产地的样本,在对实际的样本识别中,其识别率和拒绝率均达到或接近100％.可见,多元散射校正和标准正态变换,均是两面针产地模型鉴别研究的理想校正方法.
由于紅外光譜數據採集受儀器狀態和實驗環境的製約,影響對樣品的正確識彆.基于傅裏葉變換紅外光譜(FTIR)技術,用多種方法對兩麵針的紅外光譜數據進行校正後,利用SIMCA法建立鑒彆模型；分彆對廣西區內四箇產地的兩麵針進行鑒彆,通過比較分析以穫得最適閤建立兩麵針產地鑒彆模型的光譜數據校正方法.結果顯示,經多元散射校正和標準正態變換後,它們的PCA數據分佈,以及產地分類模型之間的距離,都錶明這兩種校正方法在消除環境和人為因素的榦擾的同時,能夠很好的分離各箇產地的樣本,在對實際的樣本識彆中,其識彆率和拒絕率均達到或接近100％.可見,多元散射校正和標準正態變換,均是兩麵針產地模型鑒彆研究的理想校正方法.
유우홍외광보수거채집수의기상태화실험배경적제약,영향대양품적정학식별.기우부리협변환홍외광보(FTIR)기술,용다충방법대량면침적홍외광보수거진행교정후,이용SIMCA법건립감별모형；분별대엄서구내사개산지적량면침진행감별,통과비교분석이획득최괄합건립량면침산지감별모형적광보수거교정방법.결과현시,경다원산사교정화표준정태변환후,타문적PCA수거분포,이급산지분류모형지간적거리,도표명저량충교정방법재소제배경화인위인소적간우적동시,능구흔호적분리각개산지적양본,재대실제적양본식별중,기식별솔화거절솔균체도혹접근100％.가견,다원산사교정화표준정태변환,균시량면침산지모형감별연구적이상교정방법.
