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1、光谱变换技术结合连续投影算法在模型简化中的应用 专业：测控技术与仪器 学号：20070310110104 摘要小波变换（Wavelet Transformer，WT）技术结合连续投影算法（Successive Projection Algorithm，SPA）用于近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，Vis/NIR）和拉曼光谱（Raman Spectroscopy，RS）有效建模波长的选择，并采用选择后的变量建立偏最小二乘回归（Partial least squares Regression，PLSR）模型。分别采用近红外透射光谱和RS技术对葡萄酒酒精度和药片活性成
2、分含量进行定量分析。将107个葡萄酒样品的近红外光谱按照近似2:1的比例进行校正集和预测集样本的选择，因此，71个样本作为校正集，36个样本作为预测集，将WT-SPA-PLSR方法用于葡萄酒酒精度分析，结果表明，采用WT-SPA-PLSR方法后，酒精度模型的预测均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）由12.594减小为12.548，预测相关系数（Correlation coefficient，R）没有变化仍为0.951，AIC值由5040.199减小为152.694，建模变量由69个变为67个；将120个药片的RS按照2:1的比例进行
3、样品集划分，80个样本作为校正集，40个样本作为预测集，将WT-SPA-PLSR方法用于药片活性成分含量分析，结果表明，采用WT-SPA-PLSR方法后，药片活性成分含量的RMSEP由7.561变为7.689，R没有变化仍为0.929，AIC值由7406.874减小为201.484，建模变量都是78个。因此，采用WT-SPA-PLSR方法不仅可以提高Vis/NIR分析模型的精度，而且可以有效简化模型；采用WT-SPA-PLSR方法虽然没有提高RS分析模型的精度，但是误差相差不大，更为重要的是，采用WT-SPA-PLSR方法可以有效简化RS分析模型。关键词：小波变换；连续投影算法；近红外光谱；拉
4、曼光谱；偏最小二乘法By using Spectrum change technology combined with Successive Projection Algorithm to simplified model Abstract Wavelet Transformer(WT) combined with Successive Projection Algorithm (SPA) were used to select effective wavelengths from Near Infrared Spectroscopy (Vis/NIR) and Raman Spectrosc
5、opy(RS).The selected effective wavelengths were as inputs of Partial least squares Regression (PLSR) model. Using Vis/NIR technique to analyze the alcohol content in wine, and using RM technique to analyze the active substance contents of pharmaceutical tables. Separate Vis/NIR of wine samples into
6、71 samples for calibration and 36 samples for prediction according to the proportion of approximate two for one. Using the method of WT-SPA-PLSR to analyze the alcohol content in wine. Results show that after adopting the method of WT-SPA-PLSR, root mean square error of prediction (RMSEP) of the mod
7、el of wine is from 12.594 reduced to 12.548, Correlation coefficient(R) remain unchanged, is still 0.951,value of AIC is from 5040.199 reduced to 152.694,variables for building model are from 69 reduced to 67.Separate RM of pharmaceutical tables into 80 samples for calibration and 40 samples for pre
8、diction according to the proportion of two for one. Using the method of WT-SPA-PLSR to analyze the active substance contents of pharmaceutical tables. Results show that after adopting the method of WT-SPA-PLSR, RMSEP of the active substance contents of pharmaceutical tables is by 7.561 into 7.689,R
9、is still 0.929,value of AIC is from 7406.874 reduced to 201.484, variables for building model remain unchanged, are still 78. So, adopt the method of WT-SPA-PLSR can not only improve the precision of the analysis model of Vis/NIR, and can effectively simplified model. However, there is no improvemen
10、t in prediction accuracy of the analysis model of RS, there is not much difference between analysis model with and without adopting the method of WT-SPA-PLSR. Most important is the method of WT-SPA-PLSR can effectively simplified model. Keyword:Wavelet Transformer; Successive Projection Algorithm; N
11、ear Infrared Spectroscopy;Raman Spectroscopy;Partial least squares Regression目录摘要- 1 -Abstract- 2 -第一章 绪论- 4 -1.1 近红外光谱介绍- 4 -1.2 拉曼光谱介绍- 4 -1.3 常用波长选择方法- 5 -1.4 常用预处理方法- 5 -第二章 材料和方法- 7 -2.1样本采集- 7 -2.1.1葡萄酒近红外光谱的采集- 7 -2.1.2药片拉曼光谱采集- 7 -2.2小波变换原理- 7 -2.3连续投影算法的实现- 8 -2.4偏最小二乘回归模型的建立- 9 -2.5 AIC信息标
12、准值- 13 -第三章 实验结果和分析- 13 -3.1近红外光谱实验数据分析- 13 -3.2近红外光谱实验结果和分析- 13 -3.2.1原始光谱建模- 13 -3.2.2应用SPA选取有效波长建模- 15 -3.2.3应用WT-SPA选取有效波长建模- 15 -3.3拉曼光谱实验数据分析- 16 -3.4药片拉曼光谱的实验结果和分析- 17 -3.4.1原始光谱建模- 17 -3.4.2应用SPA选取有效波长建模- 18 -3.4.3应用WT-SPA选取有效波长建模- 18 -第四章 结论- 20 -参考文献- 21 -第一章 绪论1.1 近红外光谱介绍 酒精度是葡萄酒的一个重要理化指标
13、，如何对其进行快速、简便、准确地测定，对葡萄酒产品的品质及其质量监控都具有重要的意义1 王豪，邬蓓蕾，林振兴，岑倩.傅里叶变换近红外光谱法快速测定葡萄酒中的酒精度J.China Brewing，2008，184：72-73.1。测定葡萄酒中酒精度的国家标准（GB/T 5009.48）需将酒样先蒸馏、定容，再用比重瓶或酒精计法测定，方法费时、费力，且测定结果只能保留一位小数，仪器分析方法（如气相色普法）分析酒中酒精度操作复杂，且仪器昂贵1。本文将采用近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，Vis/NIR）分析技术进行葡萄酒酒精含量测定的研究。近年来，随着计算技术的进步和
14、测试技术的提升，现代Vis/NIR分析技术以其分析速度快、效率高、成本低和易于实现在线分析等特点，在农业，医药、石化、烟草和食品等行业得到广泛应用2 高洪智，卢启鹏，丁海泉，彭忠琦.连续投影算法的土壤总氮近红外特征波长的选取J.光谱学与光谱分析，2009，29（11）：2951-2954。Vis/NIR的信息来源于有机物分子的C-H、N-H、O-H等含羟基团发生的倍频以及合频对光能量的吸收，不同基团产生的光谱在吸收峰位和强度上有所不同，并随样品组成的变化其光谱在特征也发生变化，这就为Vis/NIR的定性和定量分析奠定了理论基础1。Vis/NIR谱峰较宽、信号较弱、吸收波段归属不明确且严重重叠，
15、其数据通常呈多变量、强相关性、与样品组成含量成线性关系，利用全波段进行建模分析时，光谱中的大量冗余信息及噪声等使模型的性能受到影响。针对于近红外的这些特点，在利用光谱建模前，通常需要对其预处理或波长选择，在纷繁复杂的光谱信息中提取有用的信息，提高模型校正的速度和建模的效率是本文研究的重点。1.2 拉曼光谱介绍拉曼光谱（Raman Spectroscopy，RS）又称为拉曼效应，是由其发现者印度人C.V.Raman命名的，RS是研究分子振动、转动的一种光谱方法。RS产生的原理和机制都与红外光谱不同，但它提供的结构信息却是类似的，都是关于分子内部各种简正振动频率及有关振动能级的情况，从而可以用来鉴
16、定分子中的官能团。分子偶极矩变化是红外光谱产生的原因，而RS是分子极化率变化诱导产生的，它的谱线强度取决于相应的简正振动过程中极化率的变化的大小，在分子结构分析中，RS与红外光谱是相互补充的。因此，一些在红外光谱仪无法检测的信息在RS能很好地表现出来。拉曼效应普遍存在于一切分子中，无论是气态，液态和固态，拉曼散射光谱对于样品制备没有特殊要求；对于样品数量要求比较少，可以使毫克甚至微克的数量级。拉曼散射最突出的优点是采用光子探针，对于样品是无损伤探测，尤其适合对那些稀有或珍贵的样品进行分析，甚至可以用RS检测活体中的生物物质。RS的缺点之一是会产生荧光干扰，样品一旦产生荧光，RS会被荧光所堙灭检测不到
