近紅外光譜扣除背景誤差的研究.pdf

1、在近紅外光譜分析技術(shù)中，影響近紅外光譜的因素很多，如被測(cè)樣品的組分之間的相互作用、光譜儀的影響等，這些因素在很大程度上破壞樣品的光譜，必須將這些影響光譜測(cè)量的背景因素進(jìn)行扣除，以提高光譜測(cè)量的準(zhǔn)確性，從而保證校正模型的適用性和穩(wěn)健性。本文通過(guò)對(duì)葡萄糖水溶液、牛奶溶液以及人體血糖進(jìn)行近紅外光譜檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)分析，對(duì)扣除背景誤差方法的適用性進(jìn)行研究。 論文的主要研究?jī)?nèi)容包括： 1.扣除背景方法原理及分析。首先介紹了近紅外光譜測(cè)量

2、原理；然后從雙光路補(bǔ)償和扣標(biāo)準(zhǔn)液方法上對(duì)扣除背景方法的原理進(jìn)行介紹；最后介紹了近紅外光譜的多元數(shù)據(jù)分析方法：多元線性回歸(MLR)、主成分回歸(PCR)以及偏最小二乘(PLS)，并給出了校正模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。 2.扣除背景方法在葡萄糖水溶液中的實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：扣除水背景的影響后，模型的建模精度提高了37.9％，預(yù)測(cè)精度提高了22.5％。因此，在糖水溶液中采用扣除水背景的方法能夠有效的消除一部分儀器漂移以及水的強(qiáng)吸收帶來(lái)的影

3、響，提高了近紅外光譜測(cè)量的精度。 3.扣除背景方法在牛奶溶液中的實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：扣除背景的方法在測(cè)量牛奶中的脂肪和蛋白濃度時(shí)，并不能夠有效地扣除牛奶中其他成分相互干擾誤差的影響，提高測(cè)量的精度。但是，在測(cè)量牛奶中的葡萄糖濃度時(shí)，扣除純牛奶背景的影響后，模型的建模精度提高了26.2％，預(yù)測(cè)精度提高了68.4％。因此，在牛奶溶液中采用扣除純牛奶背景的方法測(cè)量牛奶中的葡萄糖濃度，能夠有效的消除牛奶中其他成分干擾誤差的影響，提高