光谱预处理对便携式近红外光谱仪快速检测小麦粉灰分含量的影响

摘要

为了实现便携式近红外光谱仪现场快速分析小麦粉中灰分的含量,对125个小麦粉样本扫描并进行多种预处理后,建立了基于偏最小二乘（PLS）的定量分析模型。探讨了基线校正（Baseline）、矢量归一化（Normalize）、SavitskyGolay卷积平滑法、导数、标准正态变量变换（Standard Normal Variate Correction,SNV）以及多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC）这六种预处理方法及其组合方式对建模的影响。结果表明:矢量归一化+Savitsky-Golay滤波平滑法是最佳预处理方法,相应建立的小麦粉灰分含量最佳模型的校正决定系数Rc~2为0.947,交叉验证决定系数R~2v为0.896,校正均方根误差（RMSEC）为0.026,交叉验证均方根误差（RMSECV）为0.037,预测均方根误差（RMSEP）为0.026。无预处理模型的校正决定系数为0.873,交叉验证决定系数为0.832,校正均方根误差为0.044,交叉验证均方根误差0.051,预测均方根误差为0.056;相较于无预处理模型,最佳模型的预测精度和稳健性有了很大的提高。