分析金礞石红外指纹图谱的相似度, 建立金礞石药材质量的红外指纹图谱评价方法。 用傅里叶变换红外光谱仪测定金礞石药材样品的红外光谱, 以共有模式建立金礞石的对照红外指纹图谱, 采用相关系数法和夹角余弦法计算药材样品红外指纹图谱与对照指纹图谱的相似度。 19件样品中, 符合《中国药典》规定者红外指纹图谱与对照指纹图谱的相似度(相关系数法)均在0.94以上, 不符合《中国药典》规定者, 其相似度均在0.94以下; 部分样品虽然来源符合中国药典规定, 但根据传统经验鉴别认为质量较差者, 其相似度值比质量较好者要低些。 金礞石的红外指纹图谱可以用于金礞石药材的质量评价, 其相似度值的大小可作为金礞石药材质量的评价指标。

近年来对高光谱与多光谱进行分类去混的研究方法很多, K-均值聚类算法与光谱相似度计算算法都属于成熟的分类算法。 作者在对其研究基础上, 将K-均值算法进行改进, 并融入光谱相似度匹配算法, 形成一种新的光谱分类算法, 找出两条距离最远的光谱作为参考光谱, 用欧氏距离法或夹角余弦法对数据立方体进行分类, 并且从数据立方体中删除属于这两条谱线的其余谱线, 同时找出与两条参考光谱距离最远或者夹角最大者作为第三条参考光谱, 对剩余数据立方体进行新的分类, 并在此算法上用多光谱数据立方体进行了试验验证。 通过ENVI用K-均值(K-means)进行分类, 与改进的K-means算法和夹角余弦法Matlab仿真结果进行比较, 后两种对于两种气泡的分类效果都很好, 对背景的分类改进的K-means算法效果较好, 尤其是欧氏距离法能将背景完整地分离出来。