光谱测定南疆鲜冬枣Vc含量方法的研究

摘要

本研究尝试利用近红外光谱技术测量冬枣的Vc含量,用连续投影算法(SPA)在校正模型中选择有效的近红外光谱波长变量,然后用筛选出的变量建立偏最小二乘(PLS)模型.该模型的预测标准偏差(RMSEP)为0.2493,预测相关系数(RP)为0.919 7,并将SPA筛选的变量建立的PLS模型与全光谱建立PLS模型结果进行比较.结果表明,SPA优选出全光谱1 557个变量中的24个变量,建立的PLS模型预测效果要好于全光谱建立的PLS模型,SPA能够有效地选取待测成分的特征波长,在冬枣Vc无损检测方面提供理论基础.