基于小波消噪和NIR的花椒挥发油含量检测
利用Daubechies3小波变换对138份花椒样品进行不同尺度的消噪处理,并对消噪重构后的光谱用偏最小二乘法对挥发油含量进行留一法内部交叉验证。小波分解尺度不同交叉验证结果各不相同,在分解水平为4时效果最好,其预测值与标准值的决定系数R2达到0.9309,交叉验证预测均方差RMSECV为0.44mg/100g。然后分别用PLS、SVM两种方法对消噪前后的校正集光谱数据分别建立花椒挥发油校正模型,分别对小波消噪前后预测集光谱预测挥发油含量,结果表明,小波消噪后各模型的预测能力(或泛化能力)均比消噪前有一定程度的提高,利用小波消噪可以有效地提高花椒挥发油近红外光谱预测模型的性能。
近红外光谱 小波消噪 花椒挥发油 含量检测
阎灵 祝诗平
西南大学 工程技术学院,重庆 400716
国内会议
桂林
中文
398-401
2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）