顧皓昊 梁靜靜 王秀芬

摘 要：文章利用三臺不同紅外光譜儀（M5、MP5、MP6）得到的80個谷物的近紅外光譜數(shù)據(jù)，以80個谷物的水分、油、蛋白質(zhì)及淀粉的含量作為指標，利用因子分析法選出最優(yōu)種子，再通過最優(yōu)種子在三臺機器中得到的三條近紅外光譜求平均，得到標準紅外光譜。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜；因子分析法；谷物

引言

近紅外光譜（NIR）分析技術(shù)是近年來迅猛發(fā)展起來的高新技術(shù)，已成功應用于食品、煙草、藥品及化工等諸多行業(yè)產(chǎn)品的分析測定。近幾年來，各種類型和不同用途的NIR儀器如雨后春筍般地涌現(xiàn)。目前，國內(nèi)外有三十余個廠家在生產(chǎn)不同用途的近紅外光譜儀，如通用型儀器、專用儀器和在線儀器等。儀器類型也各不相同，如按單色器和檢測器分類，市場上存在的NIR光譜儀可分為濾光片型、光柵掃描型、傅立葉變換型（FT）、陣列檢測型和聲光調(diào)諧型（AOTF）等五類[1-3]。不同儀器波長分辨率有差異，儀器的穩(wěn)定性，對測定的檢測限、線性范圍和對不同組成的物質(zhì)的適應性都有差異。馮新瀘等通過研究不同類型紅外光譜儀器測定水中礦物油的比較，得出性能較好的OIL410型紅外分光測油儀[4]。林新等分別應用兩種不同型號近紅外光譜儀對綠茶中水分含量進行定標建模，并對其進行了檢驗。結(jié)果表明，兩種儀器所得到的模型定標效果均良好，預測精度高，都可用于實際檢測，但InfraXact Lab型光譜儀得到的模型穩(wěn)定性較強[5]。

1 問題提出

三臺不同紅外光譜儀（M5、MP5、MP6）因其工作原理不同，所以得出的近紅外光譜略有差異，但對絕大多數(shù)谷物而言，儀器的工作原理不同產(chǎn)生的誤差并不會影響實驗結(jié)果，所以我們需要利用三臺機器中每臺機器得到的80個谷物的近紅外光譜做分析，最終得到一條標準的紅外光譜，題中給出了80個谷物的水分、油、蛋白質(zhì)及淀粉的含量，在分析化學中，我們判斷現(xiàn)有混合物樣本的最優(yōu)樣本時[7～9]，通常會以其中各種物質(zhì)的含量作為指標，所以我們以80個谷物的水分、油、蛋白質(zhì)及淀粉的含量作為指標，利用因子分析法[6]選出最優(yōu)種子，再利用最優(yōu)種子在三臺機器中得到的三條近紅外光譜，得到標準紅外光譜。

2 模型的建立

2.1 對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理

4 結(jié)果分析

選出三個機器中第21個最優(yōu)谷物，以1100-2498nm，間隔為2nm為橫坐標，做出最優(yōu)谷物的標準紅外光譜圖，如圖1所示。

從圖1中我們可以看出，三種機器對我們選出的最優(yōu)谷物做的紅外光譜圖的走向基本相同，根據(jù)前面所說，儀器的工作原理不同產(chǎn)生的誤差并不會影響實驗整體結(jié)果，所以我們將這三個機器得出來的值做平均，即為該谷物的標準紅外光譜，如圖2所示。

圖2中的綠線是三個機器21號谷物的標準差曲線，該線平滑無起伏，且隨著波長增加逐漸減小，說明該方法得出的標準紅外光譜曲線較優(yōu)。

參考文獻

[1]田地，金欽漢.近紅外光譜儀器[J].分析儀器，2001（3）：39-42.

[2]馮新瀘，史永剛.不同類型紅外光譜儀器測定水中礦物油的比較[J].分析儀器，2000（4）：52-53.

[3]林新，牛智有，馬愛麗.不同近紅外光譜儀在綠茶水分檢測應用中的比較研究[J].現(xiàn)代科學儀器，2008（3）：29-31.

[4]司守奎，孫兆亮.數(shù)學建模算法與應用（第二版）[M].國防工業(yè)出版社，2014.

[5]李慧.傅立葉變換近紅外光譜技術(shù)測定傳統(tǒng)豆制品品質(zhì)的研究[D].西北農(nóng)林科技大學，2008.

[6]張軍，鄭詠梅，王芳容，等.谷物近紅外光譜分析中常用數(shù)據(jù)處理方法討論[J].吉林大學學報，2003，21（1）：4-9.

[7]楊欣，賀浪沖，王娜，等.近紅外漫反射光譜法測定阿奇霉素分散片的含量[J].中國抗生素雜志，2007（32）：9.

作者簡介：顧皓昊（1994-），男，漢族，山西運城人，天津農(nóng)學院計算機與信息工程學院2012級計算機科學與技術(shù)專業(yè)本科在讀。