文献类型：期刊文章

作　　者：袁园[1] 唐延林[1]

YUAN Yuan;TANG Yanlin(School of Physics,Guizhou University,Guiyang 550025,China)

机构地区：[1]贵州大学物理学院,贵州贵阳550025

出　　处：《大学物理实验》

基　　金：国家自然科学基金(10064004)。

年　　份：2020

卷　　号：33

期　　号：1

起止页码：50-55

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：以黑茶为研究对象,采集5种产地黑茶的红外光谱数据。通过降维,选最优红外光谱波段,再利用卷积平滑SG Smoothing、多元散射校正MSC、标准正态变量变换SNV、去趋势Detrending等4种方法预处理黑茶原始红外光谱,将预处理光谱数据及原始光谱结合黑茶产地建立偏最小二乘回归模型,分析4种不同预处理对建模的优劣;利用近红外光谱技术对黑茶原产地进行区分。研究结果表明:利用SNV预处理的光谱建模效果最优,其Rp^2最高为0.9627,RMSEP最低为0.0255。本研究可为区分黑茶的产地、保护黑茶品牌、强化品牌国家地理标志提供一定的参考。

关 键 词：近红外光谱 黑茶 产地  主成分分析 波段选择 偏最小二乘回归模型  

分 类 号：O4-33[物理学类]