【摘要】：有用信息提取是復(fù)雜體系近紅外檢測的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一。由于復(fù)雜體系光譜中存在各種噪聲、基線漂移、譜帶重疊及復(fù)雜背景的干擾,常規(guī)方法不能準(zhǔn)確地從光譜中獲得有用信息。為此,將小波包變換(DWPT)和信息熵理論相結(jié)合——小波包熵(EWPIE)提取復(fù)雜體系光譜中的有用信息。思路是采用小波包變換對光譜信號進(jìn)行多頻帶分解,根據(jù)有用信號與噪聲的頻帶分布特點(diǎn),基于信息熵理論濾除干擾的頻率分量,采用正交校正法(OSC)剔除與被測組分無關(guān)的信息,然后對處理后的頻率分量進(jìn)行重構(gòu),從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜體系有用信息的準(zhǔn)確提取。通過對復(fù)雜體系光譜數(shù)據(jù)建立多元校正模型來驗(yàn)證該方法的效果。采用牛奶的近紅外光譜數(shù)據(jù),以牛奶中脂肪和蛋白質(zhì)濃度為研究對象,建立了偏最小二乘法(PLS)模型。結(jié)果顯示,牛奶中脂肪和蛋白質(zhì)的預(yù)測均方根誤差(RMSEP)分別為0.132%和0.121%,與單純的DWPT和OSC相比,EWPIE能夠有效地提取有用信息,避免了無用信息的干擾,明顯提高了模型的預(yù)測精度,對復(fù)雜體系的準(zhǔn)確檢測具有一定的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價值。
[Abstract]:The extraction of useful information is one of the most important and difficult problems in NIR detection of complex systems. Because of the noise, baseline drift, spectral band overlap and complex background interference in the spectrum of complex systems, the conventional methods can not accurately obtain useful information from the spectrum. For this reason, wavelet packet transform (DWPT) and information entropy theory (EWPIE) are combined to extract useful information from the spectra of complex systems. The idea is to use wavelet packet transform to decompose the spectral signal in multi-band. According to the characteristics of frequency distribution of useful signal and noise, the frequency component of interference is filtered based on information entropy theory. The orthogonal correction method (OSC) is used to remove the information independent of the measured components, and then reconstruct the frequency components after processing, so that the useful information of complex systems can be extracted accurately. The multivariate calibration model of complex system spectral data was established to verify the effectiveness of the method. Based on the near infrared spectrum data of milk and the concentration of fat and protein in milk, a partial least square (PLS) model was established. The results showed that the root mean square error (RMSEP) of fat and protein prediction in milk was 0.132% and 0.121%, respectively. Compared with DWPT and OSC alone, EWPIE could extract useful information effectively, avoid the interference of useless information, and improve the prediction accuracy of the model. It has certain theoretical significance and practical application value for accurate detection of complex system.
【作者單位】： 河南工業(yè)大學(xué)糧油食品學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31601537) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(14A550016)資助
【分類號】：O657.33

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