小波变换在脐橙维生素C含量近红外光谱预测中的应用

被引：9

作者：

夏俊芳 ^{[1
]}

李小昱 ^{[1
]}

李培武 ^{[2
]}

王为 ^{[1
]}

丁小霞 ^{[2
]}

机构：

[1] 华中农业大学工程技术学院

[2] 中国农业科学院武汉油料作物研究所

来源：

中国农业科学 | 2007年 / 08期

关键词：

脐橙; 近红外光谱; 小波消噪; 偏最小二乘法;

D O I：

暂无

中图分类号：

S666.4 [橙];

学科分类号：

摘要：

【目的】探索快速检测柑橘Vc含量的方法。【方法】利用不同分解水平的Daubechies3小波变换,对100个脐橙整果样品的近红外光谱信号进行了消噪处理,并利用消噪后的重构光谱对脐橙Vc含量进行了偏最小二乘法交叉验证。【结果】小波分解尺度水平不同,偏最小二乘法交叉验证效果各不相同,在分解水平为4时效果最好,其预测值与标准值的相关系数R达到0.9574,交叉验证预测均方差RMSECV仅为3.9mg/100g。比较了11种光谱预处理方法,其中,小波消噪后的偏最小二乘法交叉验证模型预测效果最好,预测值与真值的相关系性最好。【结论】小波消噪后建立的近红外光谱模型能准确地对脐橙Vc含量进行无损快速的定量分析。

引用

页码：1760 / 1766

页数：7

共 33 条

[1] Light distribution inside mandarin fruit during intend nudity assessment by NIR spectroscopy. Fraser D G,Jordan R B,Künnemeyer R,McGlone V A. Postharvest Biology and Technology . 2003
[2] dry-matter and soluble solids assessment of postharvest kiwifruit by NIR spectroscopy. McGlone V.A,Kawano S.Firmness. Postharvest Biology and Technology . 1998
[3] Comparing density and NIR methods for measurement of Kiwifruit dry matter and soluble solids content. McGlone V.A,,Jordan R.B,Richard S. Postharvest Biology and Technology . 2002
[4] Determination of mango physiological indices by near infrared spectrometry. Schmilovitch Z,Mizrach A,Hoffman A,et al. Postharvest Biology and Technology . 2000
[5] Prediction of ripe-stage eatingquality of mango fruit from its harvest quality measured nondestruc-tively by near infrared spectroscopy. SIRINNAPA,SATANWONG. Postharvest biology andtechnology . 2004
[6] 近红外光谱技术及其在木材科学中的应用
杨忠
江泽慧
费本华
刘君良
[J]. 林业科学, 2005, (04) : 177 - 183
[7] 不同预处理方法对烟草近红外光谱预测模型的影响
练文柳
吴名剑
孙贤军
何智慧
[J]. 烟草科技, 2005, (02) : 19 - 23
[8] 基于MATLAB语言的苹果糖度近红外光谱定量分析
刘燕德
应义斌
[J]. 浙江大学学报(工学版), 2004, (10) : 134 - 137
[9] 小波变换用于近红外光谱性质分析
田高友
袁洪福
刘慧颖
陆婉珍
[J]. 分析化学, 2004, (09) : 1125 - 1130
[10] 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用
褚小立
袁洪福
陆婉珍
[J]. 化学进展, 2004, (04) : 528 - 542

← 1 2 3 4 →