光谱数据融合作为一种新兴的光谱分析技术，可以有效结合不同光谱技术的检出特点。本文将红外光谱指纹区与拉曼光谱信号较强波段数据进行融合，对288个手帕纸样本开展分类研究。采用线性判别分析对189个训练样本建立分类模型，模型的分类结果相比于独立使用红外光谱或拉曼光谱具有显著提升的准确率，但区分效果仍然不理想。利用主成分分析提取35个主成分进行线性判别分析的准确率可达100%。提取测试样本的32个主成分建模，模型的准确率可达到100%，分类结果理想。光谱融合技术为法庭科学领域手帕纸的分类鉴别提供了一种有效工具。
光谱学 光谱数据融合 手帕纸 线性判别分析 红外光谱 拉曼光谱 激光与光电子学进展
2021, 58(3): 0330004
1 中国人民公安大学,北京 100038
2 北京卓立汉光有限公司,北京 101102
为实现现场残留手帕纸塑料包装袋的检验区分,利用拉曼光谱法对35个不同品牌、不同系列、不同颜色的样本进行检验,依据拉曼光谱的差异,基于欧氏距离结合K均值聚类法,可将手帕纸塑料包装袋样本加以区分,同时考察了该法的重现性及分类可靠性。该检测分类方法不破坏检材,重现性好,分类客观性强,容错率高。为后续快速检验区分现场提取到的污染易损残片提供了理论依据。
拉曼光谱法 K均值聚类法 手帕纸塑料包装袋 Raman spectroscopy K-means clustering Plastic Handkerchief Paper Packaging Bag
