1 河南科技大学农业装备工程学院, 河南 洛阳 471003
4 河南科技大学动物科技学院, 河南 洛阳 471023
5 江苏省农业科学院畜牧研究所, 江苏 南京 210014
由于猪瘟影响, 鸡蛋作为动物性蛋白的需求大幅增加, 蛋鸡养殖行业也在逐步发展与壮大以满足人们的需求。 如何在幼雏阶段甚至胚胎发育阶段能够简单、 准确与方便地判断出雌雄, 对蛋鸡养殖行业的发展具有重要意义。 对此, 选用96个壳色相近、 表面无裂纹的新鲜种鸡蛋, 以其可见/近红外漫反射光谱为研究对象, 探讨数据采集位置、 光谱预处理方法对种蛋胚胎性别鉴定定性模型的影响。 在样本表面钝端、 锐端和赤道共三个不同位置分别采集漫反射光谱强度, 经校正后选择(440.27~874.6) nm作为有效光谱波段进行分析, 并按照2∶1的比例划分训练集和测试集, 分析了采用归一化(Normalize), 二阶导数(2nd Derivative), 标准正态变量变换(SNV), 多元散射校正(MSC), 去趋势法(Detrend), 光谱转换法(Spectroscopic)共六种方法预处理后的偏最小二乘法判别模型和线性判别分析模型的预测集准确率, 与原始数据(Raw)的预测集准确率进行对比, 得出准确率差异。 通过对入孵后216, 240, 264, 288和312 h不同位置所采光谱数据, 与种蛋性别信息综合分析, 发现胚胎发育288 h时的预处理效果最好, 有效提高了35个模型的准确率; 264 h时的预处理效果在分析时间内最差, 其处理降低了19个模型的判别准确率; 312 h的预处理降低了12个模型的判别准确率; Detrend和Spectroscopic两种预处理方法可显著提高判别效果, 其中经Spectroscopic处理后的模型可能无法进行预测; SNV和MSC对模型具有相同作用效果, Normalize对模型的作用效果不能确定, 经2nd Derivative处理后准确率不确定, 有时与原始数据建模效果一致。 综合实验结果发现, 对种鸡蛋胚胎发育288 h的数据进行预处理可有效提高模型的判别准确率, 其中对种蛋钝端处数据进行Detrend去趋势预处理并利用LDA模型分析较好。 研究结果为建立种鸡蛋基于可见/近红外的性别信息早期、 快速检测模型提供了参考。
可见/近红外光谱 漫反射 种鸡蛋 预处理方法 判别位置 性别鉴定 Visible/near infrared spectroscopy Diffuse reflection Hatching egg Pretreatment method Judgement position Gender Determination
1 中南民族大学生物医学工程学院, 湖北 武汉 430074
2 中南民族大学认知科学国家民委重点实验室, 湖北 武汉 430074
3 医学信息分析及肿瘤诊疗湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430074
4 武汉理工大学信息工程学院, 湖北 武汉 430070
针对复杂样品光谱信号存在的杂散光、噪声、基线漂移等因素对定量分析结果的影响,提出了一种基于近红外光谱的预处理及组合方法。首先,对选取的2组数据分别进行无预处理和单一预处理。然后,将9种预处理方法按照效果分为四类,包括尺度缩放、基线校正、散射校正和平滑处理。最后,选出每类预处理方法中的最优预处理方法进行组合研究,并根据建模后的交互验证均方根误差选出最优的预处理方法。实验结果表明,针对不同数据集采用合适的预处理组合方法能提高建模效果,但不同数据集信息与复杂性间的差异会导致不同的最优预处理方法,且最优预处理方法与预测组分和原始光谱有关。因此,将预处理方法按照效果进行分类并组合可得到最佳预处理效果。
医用光学 预处理方法 复杂样品 方法选择 参数优化 偏最小二乘法 激光与光电子学进展
2021, 58(16): 1617001
黑龙江八一农垦大学土木水利学院, 黑龙江 大庆 163319
用相近产地的大米代替独有的地理因素形成的地域品牌大米, 消费者难以辨别。 基于拉曼光谱技术, 试验对比不同预处理方法包括一阶导数+平移平滑、 二阶导数+平移平滑, 小波变换+去除基线三种常用的预处理方法, 另外提出一种改进的分段多项式拟合+去除基线共四种预处理方法, 分别结合偏最小二乘法实现相近产地大米的鉴别分析, 提出一种最佳的鉴别相近产地大米的预处理方法。 首先用拉曼光谱仪采集了黑龙江省依安县3个相近产地大米的150个拉曼位移为200~3 100 cm-1的大米光谱样本, 再对原始拉曼光谱分别用一阶导数+平移平滑、 二阶导数+平移平滑、 小波变换+去除基线、 分段多项式拟合+去除基线进行光谱预处理。 分别从每个产地选取33个样本进行训练, 并对未知的51个样本建立了基于偏最小二乘法的鉴别分析模型, 在训练集中一阶导数+平移平滑的预处理方法相关系数值最大、 均方误差和均方根误差最小, 小波变换+去除基线的预处理方法相关系数值最小、 均方误差和均方根误差最大; 在测试集中采用3点2次拟合+去除基线的预处理方法的相关系数值最大、 均方误差和均方根误差最小, 二阶导数+平移平滑的预处理方法最差。 最后再通过PLS建模结果得知, 在训练集中, 采用四类九种预处理的方法对三个产地大米的总识别率均为100%; 在测试集中, 采用3点2次拟合+去除基线对三个产地大米总识别率为100%, 采用5点2次拟合+去除基线对三个产地大米总识别率为52.9%, 其他分段多项式拟合介于二者之间; 采用一阶导数+平移平滑、 二阶导数+平移平滑和小波变换的总识别率分别为88.2%, 86.2%和96.1%; 从中发现, 分段式多项式拟合中的3点2次拟合+去除基线的优势明显, 与其相关系数、 均方误差、 均方根误差结果吻合, 总体识别率高, 鉴别效果稳定。
拉曼光谱 基线去除 大米 预处理方法 Raman spectrum Baseline removal Rice Pretreatment method
1 中国计量大学生命科学学院, 浙江 杭州 310018
2 浙江省农业科学院食品科学研究所, 农业部果品产后处理重点实验室, 浙江省果蔬保鲜与加工技术研究重点实验室, 浙江 杭州 310021
为了提高对蓝莓果渣的开发利用, 探索了近红外光谱测定三种蓝莓(北陆、 蓝美1号、 灿烂)果渣中花色苷含量的可行性。 通过DA7200采集三种蓝莓果渣的近红外光谱, 利用PCA-MD对北陆、 蓝美1号、 灿烂果渣分别剔除1, 4和8个异常样本。 运用K-S划分样本集得到校正集(686个样本)和验证集(171个样本)。 对样本集分别进行归一化、 变量标准化(SNV)、 多元散射校正(MSC)、 Norris一阶导数(NFD)、 Norris二阶导数(NSD)、 SG卷积一阶导数(SGCFD)、 SG卷积二阶导数(SGCSD)、 Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、 正交信号校正预处理, 并建立相应全谱PLS模型。 比较并选择MSC、 SGCSD、 SG卷积平滑、 正交信号校正, 进行预处理方法顺序组合的比较, 结果显示, 全谱PLS模型中最优预处理方法为正交信号校正+SGCSD+SG卷积平滑, 其R2c为0.940 0、 R2p为0.886 7、 RMSEC为0.722 5、 RMSECV为0.246 2、 RMSEP为1.000 5、 RPD为2.970 8。 利用SPA和CARS对预处理过的光谱数据分别进行波长变量的筛选, 依次建立PLS回归模型, 并定量分析其对蓝莓果渣花色苷的预测能力。 在所有预处理方法进行波长变量筛选中, SPA与CARS算法均可以有效地筛选出波长变量, 但SPA筛选出的波长变量, 无法全部建立PLS回归模型, 而CARS算法筛选出的波长变量, 均可建立PLS回归模型。 数据表明, CARS-PLS最佳组合为正交信号校正+MSC+SG卷积平滑+SGCSD, 选择波长数为25个, 相较于原始光谱, 其R2c从0.900 8增长到0.940 3, R2p从0.881 8增长到0.885 7, RMSEC从0.929 1减少到0.720 9, RMSECV从0.317 6减少到0.245 6, RMSEP从1.021 8减少到1.004 9, RPD从2.908 8增长到2.957 5。 近红外光谱的蓝莓果渣花色苷含量测定中, 正交信号校正表现出强大的去噪效果, CARS算法具有简化模型、 适用性较好和预测精度较高等优点。 研究结果表明, 应用近红外光谱技术可以较好地实现三种不同品种蓝莓果渣中花色苷含量的测定, 可为蓝莓果渣品质分级提供一种快速、 支持大样本量的检测方法。
蓝莓果渣 花色苷 近红外光谱 预处理方法 波长变量筛选 Blueberry pomace Anthocyanin Near-infrared spectroscopy Pretreatment method Wavelength variable screening 光谱学与光谱分析
2020, 40(7): 2246
四川省疾病预防控制中心理化检验所, 四川省中毒理化检测医学重点实验室, 四川 成都 610041
大气细颗粒物（PM2.5）粒径小, 比表面积大, 容易吸附金属、 有机物、 病毒、 细菌等污染物而成为有毒有害物质的载体和反应体, 严重影响空气质量, 现已成为当前大气环境的首要污染物, 而其中金属及类金属由于具有非降解性和滞后性, 严重污染自然环境, 当PM2.5被吸入人体内, 有毒有害金属及类金属元素由呼吸道沉积在肺泡, 而后转移至血液及其他器官中, 可对人体正常生理机能产生影响, 造成身长发育缓慢, 甚至导致癌症等病变, 进而严重威胁人体健康。 近年来, 我国许多城市也相应开展了PM2.5中金属元素污染特征、 分布水平及源解析的研究。 选择有效采集PM2.5中的金属及类金属元素的方法, 消解效率较高的前处理方法以及操作简便、 快速、 准确、 灵敏和抗干扰能力强的检测方法已成为当前PM2.5中元素分析的研究重点和热点领域。 而电感耦合等离子质谱（ICP-MS）法测定PM2.5中金属及类金属元素, 不仅能满足多元素同时测定, 而且动态线性范围宽, 检出限低, 灵敏度高, 国内外学者们已进行了大量的研究工作, 形成了比较完善的研究体系。 该分析方法可为PM2.5中各金属及类金属组成及来源、 时空分布、 形态及相应同位素分析、 生理毒性和转化机制等方面的研究工作提供强有力的数据支持。 主要对ICP-MS测定PM2.5中金属及类金属元素的分析方法进行了综述, 着重对其采样滤膜选择、 前处理方法及其消解液的选择进行了详述, 重点阐述了ICP-MS联用技术在PM2.5金属和类金属元素形态及同位素分析中的应用研究, 总结了各种采样滤膜、 前处理方法和消解液及检测联用技术各自的优缺点和选择依据, 并对该领域未来存在的挑战和研究方向提出了展望, 为进一步发展更简便、 快速、 高灵敏且选择性好的PM2.5元素分析中ICP-MS检测技术提供参考。
电感耦合等离子质谱 大气颗粒物PM2.5 元素分析 样品采集 前处理技术 形态分析 ICP-MS PM2.5 Elemental analysis Sampling Pretreatment method Speciation analysis 光谱学与光谱分析
2020, 40(8): 2373
为了提高白酒酒醅主要成分的快速检测技术水平, 利用近红外光谱法对白酒酒醅中的水份、 淀粉、 酸度和酒精度进行定量分析, 通过PLS建立酒醅成分定量分析模型, 同时采用CARS、 间隔偏最小二乘变量选择法(iPLS)和无信息变量消除法(UVE), 实现光谱特征波段选择, 并利用多元散射校正(MSC)、 导数以及标准正态变量变换(SNV)等预处理方法进行模型优化。 用决定系数(R2)、 预测标准偏差(RMSEP)以及最佳主因子数对模型进行评价, 确定最佳建模方法。 结果表明: 波段筛选能够对模型起到优化作用, 并提高模型运算速度, 其中CARS优化效果最为明显, 酒醅水份、 淀粉、 酸度和酒精度的R2分别达到0.885, 0.915, 0.951, 0.954; RMSEP分别为0.630, 0.519, 0.228, 0.234, 有效地提高了模型的稳定性与准确度。 经过优化, 所建模型预测效果好, 能够满足白酒酒醅主要成分的快速检测要求, 在实际应用中有一定的参考价值。
白酒酒醅 近红外光谱技术 定量分析 预处理方法 波段筛选 Liquor fermented grains Near infrared spectroscopy Quantitative analysis Pretreatment method Band selection
