文献类型：期刊文章

作　　者：赵静远[1] 熊智新[1] 宁井铭[2] 谢德红[1]

ZHAO Jingyuan;XIONG Zhixin;NING Jingming;XIE Dehong(College of Light Industry and Food Science,Nanjing Forestry University,Nanjing210037;State Key Laboratory of Tea Plant Biology and Utilization,Anhui Agricultural University,Anhui 230036)

机构地区：[1]南京林业大学轻工与食品学院,江苏南京210037 [2]安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室,安徽合肥230036

出　　处：《分析科学学报》

基　　金：安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室开放基金(No.SKLTOF20190113)。

年　　份：2021

卷　　号：37

期　　号：5

起止页码：611-617

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文着重探讨小波变换及其它光谱预处理方法对连续投影算法(SPA)波长筛选优化及建模效果的影响。以158个不同茶叶样本作为研究对象,将各种预处理方法单独或组合后与SPA结合使用,并通过偏最小二乘法(PLS)建立咖啡碱定量模型。其中一阶微分(WT-1stD)-SPA组合建立的模型最佳,预测相关系数达到0.9481,均方根误差达到0.3053,验证集相对分析误差达到3.1959,建模变量由1038减小为10,其挑选出的波长数10和通过交叉验证确定的最佳PLS成分数7也比较接近,并包含在茶叶咖啡碱主要吸收谱带范围内。结果表明,小波变换结合WT-1stD方法在消除光谱部分散射误差和高频噪声的同时,能有效提高茶叶光谱的分辨率,有助于SPA算法筛选出更少、代表性和独立性更优的特征波长组合,并极大地改善了模型的精度,为茶叶中咖啡碱的近红外分析建模提供了一种快速、简便的方法。

关 键 词：近红外光谱 咖啡碱 小波变换 连续投影算法 偏最小二乘回归

分 类 号：O657.33]