[发明专利]一种基于特征峰的光谱重构方法

说明书

本发明公开了一种基于特征峰的光谱重构方法。该方法首先采集待测样品的光谱数据，然后对待测样品光谱数据进行二阶求导，得到待测样品特征峰，根据便携式近红外光谱波长点权重特性选取一定数目的特征峰光强点替代原始光谱数据，然后根据样品组分标定值进行插值运算，计算虚拟插值点，再根据样品替换后的光谱数据及虚拟插值点数目计算虚拟光谱数据，最后将虚拟光谱数据与虚拟组分标定值进行一一对应完成光谱数据库的扩充。该方法可以提高光谱重构效率，有效扩充样品光谱数据库，解决便携式近红外光谱分析技术需要大量实体样品才能有较好分析预测效果的问题。

技术领域

本发明涉及光谱重构技术领域，尤其涉及一种基于特征峰的光谱重构方法。

背景技术

近年来，近红外光谱分析技术发展十分迅速，已在化工，制药，军工，食品等多个领域都获得了应用。近红外光谱技术属于分子光谱技术，可以在分子水平上表明物质成分和性质信息，不论对经济还是社会影响来说，都取得了非常高的效益，极具发展潜力。

然而，目前大多数物质成分和性质信息检测主要使用大型实验室近红外光谱仪器进行，这些方法虽然定量准确灵敏度高，但所需设备体积庞大，设备费用昂贵，样品制备时间长且样品制作方法严格，检测设备和样品制备需要专业人员操作，检测环境固定，且分析时间长，不适用于现场检测，不便于推广使用。

伴随着便携式近红外光谱技术的发展，市场主流的大型近红外光谱仪设备都朝着体积小巧，价格低廉的便携式方向发展。但是便携式近红外光谱仪易于受光源、检测器、使用方法、环境条件等影响，其光谱分析能力偏弱，尤其是在样品数量十分有限的情况下，便携式近红外光谱分析技术容易受到异常样本的影响进而降低其预测分析能力。在便携式近红外光谱分析技术的实际应用中，往往样品数量十分有限，且便携式近红外光谱设备采集到的数据也较为冗余，包含了过多与样品相关性较小的数据信息，对建模分析工作带来了较大的工作量与难度，由此如何获取一种既能缩减光谱自身数据量，又可以最大程度的保证样品特性，且增大样品光谱数据库的方法成为了必须解决的问题。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于特征峰的光谱重构方法。该方法首先采集待测样品的光谱数据，然后对待测样品光谱数据进行二阶求导，得到待测样品特征峰，根据便携式近红外光谱波长点权重特性选取一定数目的特征峰光强点替代原始光谱数据，然后根据样品组分标定值进行插值运算，计算虚拟插值点，再根据样品替换后的光谱数据及虚拟插值点数目计算虚拟光谱数据，最后将虚拟光谱数据与虚拟组分标定值进行一一对应完成光谱数据库的扩充。该方法通过特征峰信息选取权重系数较高的部分光强点代替原始光谱数据，进而在保留光谱数据特征信息前提下极大程度减小光谱数据量，提高光谱重构效率，有效扩充样品光谱数据库，解决便携式近红外光谱分析技术需要大量实体样品才能有较好分析预测效果的问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于特征峰的光谱重构方法，包括如下步骤：

a.采集待测样品的光谱数据；

b.对待测样品光谱数据进行二阶求导，得到待测样品特征峰；

c.根据便携式近红外光谱波长点权重特性选取一定数目的特征峰光强点替代原始光谱数据；

d.根据样品组分标定值进行插值运算，计算虚拟插值点，再根据样品替换后的光谱数据及虚拟插值点数目计算虚拟光谱数据；

e.将虚拟光谱数据与虚拟组分标定值进行一一对应完成光谱数据库的扩充。

进一步的技术方案为，步骤a中所述采集待测样品的光谱数据，采用波长均分式便携近红外光谱仪对待测样品光谱数据进行采集，其波长范围为,分辨率为，则每个待测样品的实际光谱数据包含50个光强值点。

进一步的技术方案为，步骤b中二阶求导光谱的半高宽只有原始谱图半峰宽的，能够简单的分辨出强峰两侧的小肩峰，在正确测定峰位及确定肩峰位置极为有效，通过二阶求导可以清晰的分辨出待测样品谱图的峰值，即特征峰波长点位置。