采用傅里叶红外光谱数据分析技术结合多元统计分析对银耳产地进行识别研究。采集福建古田、四川通江和河南的41个银耳样品的红外光谱信息,分析银耳的红外光谱特征;运用基线校正、多元散射校正(Multiplicative signal correction,MSC)、...采用傅里叶红外光谱数据分析技术结合多元统计分析对银耳产地进行识别研究。采集福建古田、四川通江和河南的41个银耳样品的红外光谱信息,分析银耳的红外光谱特征;运用基线校正、多元散射校正(Multiplicative signal correction,MSC)、一阶导数(First derivative,FD)、二阶导数(Second derivative,SD)、Norris平滑(ND)、Savitzky-Golay平滑(SG)等方法对其进行预处理,选择最佳组合方法预处理后的光谱数据,建立最小偏二乘判别(PLS-DA)模型,并进行验证。结果表明,MSC+SD+SG(13,3)组合方法的预处理光谱效果最佳,与原始光谱相比,样品正确识别率提高了17.41%,达到100%。训练集和预测集的相关系数分别为0.9766、0.9559,校正标准差和预测标准差分别为0.1182、0.1740,模型对训练集和预测集样品的识别率均为100%。因此,红外光谱通过PLS-DA分析可以对不同产地的银耳进行快速、有效、准确的识别。展开更多
文摘采用傅里叶红外光谱数据分析技术结合多元统计分析对银耳产地进行识别研究。采集福建古田、四川通江和河南的41个银耳样品的红外光谱信息,分析银耳的红外光谱特征;运用基线校正、多元散射校正(Multiplicative signal correction,MSC)、一阶导数(First derivative,FD)、二阶导数(Second derivative,SD)、Norris平滑(ND)、Savitzky-Golay平滑(SG)等方法对其进行预处理,选择最佳组合方法预处理后的光谱数据,建立最小偏二乘判别(PLS-DA)模型,并进行验证。结果表明,MSC+SD+SG(13,3)组合方法的预处理光谱效果最佳,与原始光谱相比,样品正确识别率提高了17.41%,达到100%。训练集和预测集的相关系数分别为0.9766、0.9559,校正标准差和预测标准差分别为0.1182、0.1740,模型对训练集和预测集样品的识别率均为100%。因此,红外光谱通过PLS-DA分析可以对不同产地的银耳进行快速、有效、准确的识别。
