便攜式傅里葉變換光譜系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理和物質(zhì)分析算法研究.pdf

1、食品安全是人民生活質(zhì)量的基本保證,食品中的各種添加物和殘留物是把雙刃劍,它們?cè)诒Ｕ鲜称焚|(zhì)量的同時(shí),也會(huì)帶來嚴(yán)重的環(huán)境污染,同時(shí)對(duì)消費(fèi)者的身體健康帶來嚴(yán)重威脅。因此如何快速準(zhǔn)確的檢測(cè)出食品中的有害物質(zhì)殘留具有很大的研究重要性及發(fā)展前景。
　　紅外光譜技術(shù)的出現(xiàn)使得食品安全檢測(cè)技術(shù)更加快速精確,其在物質(zhì)檢測(cè)方面具有傳統(tǒng)方法所不具備的快捷、高精度、無損、無需樣品前處理、分析效率高等巨大優(yōu)勢(shì)。隨著紅外光譜儀器、化學(xué)計(jì)量學(xué)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展

2、,為實(shí)現(xiàn)快速精確的便攜式光譜分析儀提供了硬件和軟件基礎(chǔ)。然而,紅外光譜的分析技術(shù)仍存在成分解析難、樣本分辨難、譜圖分析難等難題。為了實(shí)現(xiàn)物質(zhì)分析算法,需要根據(jù)待測(cè)物質(zhì)紅外光譜的宏觀指紋特征建立一種基于 MEMS微鏡微型化傅里葉變換紅外光譜探測(cè)系統(tǒng)的具有針對(duì)性的化學(xué)計(jì)量學(xué)物質(zhì)分析方法。本文致力于研究一種便捷的物質(zhì)識(shí)別算法,以達(dá)到快速精確現(xiàn)場(chǎng)光譜分析。
　　本文提出了一種通過比對(duì)混合物光譜和標(biāo)準(zhǔn)光譜譜線特征峰之間的歐氏距離來確定樣品所

3、含成分的方法。通過提取樣品吸收光譜的特征峰,計(jì)算樣品吸收光譜特征峰與光譜數(shù)據(jù)庫中的特征峰之間的吻合率,確定樣品混合物中可能含純物質(zhì)的種類;然后確立各個(gè)特征峰的權(quán)重,計(jì)算出特征曲線之間的加權(quán)歐氏距離,加權(quán)歐氏距離越短,則光譜相似度越高,即該物質(zhì)含量越高;這樣就得出樣本混合物之中各種純物質(zhì)的相對(duì)含量高低。
　　本文完成了該方法的理論分析,設(shè)計(jì)程序流程圖及功能模塊示意圖,完善了算法實(shí)現(xiàn)流程,并開發(fā)了基于Linux的智能化物質(zhì)分析系統(tǒng)軟件