[發明專利]一種基于光譜分離度的分光波長組合方法

有效

• 申請號: 202010398620.0
• 申請日: 2020-05-12
• 公開（公告）號: CN111474128B
• 公開（公告）日: 2023-03-14
• 發明（設計）人: 潘濤;陳潔梅;李佳琪;姚立軍
• 申請（專利權）人: 暨南大學
• 主分類號: G01N21/31
• 分類號: G01N21/31;G06F17/18
• 代理公司: 佛山市智匯聚晨專利代理有限公司 44409
• 代理人: 陳欽祥

本發明公開了一種基于光譜分離度的分光波長組合方法，包括以下步驟：測量每個需要判別樣品的陰性、陽性樣品的光譜；計算全體陰性、陽性樣品在每個波長的光譜吸光度的最小值、最大值、均值、標準差；提出陰性、陽性光譜種群的分離度譜、相對分離度譜；確定波長模型的搜索范圍，按照分離度值從大到小將波長重新排序，并依次構建波長組合；采用樣品的光譜數據進行判別分析，計算識別準確率，并根據總識別準確率確定最優模型。本發明提出的四種分離度從不同角度刻畫了光譜種群的分離程度。依據光譜分離度優先選擇波長進行分析，可以提升光譜種群的同類相似性和異類差異性特征，從而提高儀器分析的判別準確率。它通常優于沒有進行波長選擇的全搜索范圍模型，顯著降低了波長模型復雜度。

技術領域

本發明涉及光譜分析的波長篩選技術領域，特別涉及一種基于光譜分離度的分光波長組合方法。

背景技術

分子光譜主要包括紫外-可見、近紅外、中紅外等譜區。隨著檢測技術和化學計量學的發展，分子光譜已經成為樣品快速檢測的一類有效技術手段。特別是近紅外(NIR)光譜，它反映分子的含氫官能基團X-H(如C-H、N-H、O-H等)振動的倍頻和合頻吸收，對大多數類型的樣品，不需要進行預處理(或者簡單處理)便可進行測量。

目前，全波段通用型近紅外光譜儀器對于復雜分析物的判別分析，尚缺乏依據光譜種群分離特征進行波長選擇，提升判別效果的技術。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提供一種基于光譜分離度的分光波長組合方法，本發明的目的通過下述技術方案實現：

一種基于光譜分離度的分光波長組合方法，其特征在于包括以下步驟：

1、測量每個需要判別的陰性、陽性樣品的光譜；

2、計算全體陰性、陽性樣品在每個波長的光譜吸光度的最小值、最大值、均值、標準差；

3、提出陰性、陽性光譜種群的分離度譜、相對分離度譜；

4、確定波長模型的搜索范圍，按照分離度值從大到小將波長重新排序，并依次構建波長組合；

5、采用樣品的光譜數據進行判別分析，計算識別準確率，并根據總識別準確率確定最優模型。

進一步的，將陰性樣品和陽性樣品分別隨機或均勻劃分為定標集和預測集。定標集用于根據樣品的光譜數據和真實類別建立判別分析模型及參數；預測集用于根據樣品的光譜數據和建立的判別分析模型對樣品類別進行判斷，從而對模型進行檢驗。

進一步的，步驟3中包括陰性、陽性光譜種群的I型分離度譜、I型相對分離度譜、II型分離度譜、II型相對分離度譜共四種。

進一步的，步驟4中確定波長模型的搜索范圍，波長組合的搜索范圍是全掃描譜區；或根據具體對象指定的波長范圍。

進一步的，步驟5中是根據波長組合模型，選用陰性、陽性、定標、預測的樣品光譜。

進一步的，步驟5中按照波長組合的數據建立光譜判別分析模型，計算相關的陰性、陽性、定標、預測的識別準確率；并根據總識別準確率確定最優模型。

更進一步的，按照波長組合的數據建立偏最小二乘法判別分析模型或主成分分析-線性判別分析模型或其他光譜判別分析模型。

進一步的，步驟5之后，可從不同分離度的優先組合分別獲得各自的最優模型，再從中選出最優波長模型。

更進一步的，分別定義陰性、陽性光譜種群的I型分離度(S_Ι(λ))、I型相對分離度(R_I(λ))、II型分離度(S_ΙΙ(λ))和II型相對分離度(R_IΙ(λ))，如下：