[发明专利]一种近红外光谱与特征图谱的图谱转换方法及其应用

权利要求书

1.一种近红外光谱与特征图谱的图谱转换方法，其特征是，包括以下步骤：首先，将光谱原始矩阵X₁和特征图谱原始矩阵X₂进行异常值剔除及预处理，然后进行奇异值分解，在保留相同的主成分数下，得到X₁的得分矩阵S₁和X₂的S₂；将S₁和S₂两个矩阵进行关联；通过公式X_2trans＝[X₁V₁(P₁^T)⁺(P₂^T)]V₂^T，将转换后的图谱校正为适合从仪器的特征图谱；其中，X_2trans表示转移后的特征图谱矩阵；V₁的含义是X₁的负载矩阵；V₂的含义是X₂的负载矩阵；P₁^T和P₂^T是Ps的两个子矩阵，Ps为S_comb＝[S₁,S₂]组合矩阵的负载矩阵；上标“T”表示转置；

所述转换方法具体包括：

(1)样本的光谱采集和特征图谱的测定：对样本分别进行主仪器的近红外光谱采集和从仪器的特征图谱测定，得光谱原始矩阵X₁和特征图谱原始矩阵X₂；

(2)异常值剔除：对光谱原始矩阵X₁和特征图谱原始矩阵X₂均进行异常值检测，将两者全部异常值剔除；

(3)光谱的预处理：对剔除异常值后的光谱原始矩阵X₁进行预处理，进行奇异值分解后，得到得分矩阵S₁；

(4)特征图谱的预处理：对剔除异常值后的从仪器采集的特征图谱原始矩阵X₂进行预处理，得到特征图谱原始矩阵X₂；然后进行奇异值分解得到得分矩阵S₂；通过公式S₂＝S₁–S₁(P₁^T)⁺(P₁^T-P₂^T)将S₁和S₂两个矩阵进行关联；

(5)样品集的划分：将预处理后的若干个标定样本划分为校正样本和预测样本，将主仪器的光谱原始矩阵X₁划分为校正集样本X_1mod和预测集样本X_1test；将从仪器的特征图谱原始矩阵X₂划分为校正集样本X_{2trans_mod}和预测集样本X_{2trans_test}；主仪器和从仪器的校正样本与预测样本要一一对应；

(6)图谱转换：将主仪器的光谱转换为从仪器的特征图谱，将转换后的图谱校正为适合从仪器的特征图谱。

2.如权利要求1所述的一种近红外光谱与特征图谱的图谱转换方法，其特征是，步骤(2)中，采用Hotelling T²法对异常值进行检测。

3.如权利要求1所述的一种近红外光谱与特征图谱的图谱转换方法，其特征是，步骤(3)中，所述对光谱的预处理方式，包括：平滑处理、一阶导数计算、二阶导数计算、标准化处理、基线漂移处理、标准正态变量处理、多元散射校正处理中的任意一种或多种的组合。

4.如权利要求1所述的一种近红外光谱与特征图谱的图谱转换方法，其特征是，步骤(4)中，所述对特征图谱的预处理方法，包括相关优化翘曲法和自适应迭代加权最小二乘法中的任意一种。