小波包熵的复杂体系近红外光谱信息提取

作     者：彭丹 岳金霞 毕艳兰 PENG Dan YUE Jin-xia BI Yan-lan

作者机构：河南工业大学粮油食品学院河南郑州450001 

出 版 物：《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)

年 卷 期：2017年第37卷第11期

页      面：3409-3413页

核心收录：

学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(31601537) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A550016)资助 

主　　题：近红外光谱 有用信息 信息熵 小波包变换 

摘      要：有用信息提取是复杂体系近红外检测的重点和难点之一。由于复杂体系光谱中存在各种噪声、基线漂移、谱带重叠及复杂背景的干扰,常规方法不能准确地从光谱中获得有用信息。为此,将小波包变换(DWPT)和信息熵理论相结合——小波包熵(EWPIE)提取复杂体系光谱中的有用信息。思路是采用小波包变换对光谱信号进行多频带分解,根据有用信号与噪声的频带分布特点,基于信息熵理论滤除干扰的频率分量,采用正交校正法(OSC)剔除与被测组分无关的信息,然后对处理后的频率分量进行重构,从而实现复杂体系有用信息的准确提取。通过对复杂体系光谱数据建立多元校正模型来验证该方法的效果。采用牛奶的近红外光谱数据,以牛奶中脂肪和蛋白质浓度为研究对象,建立了偏最小二乘法(PLS)模型。结果显示,牛奶中脂肪和蛋白质的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.132%和0.121%,与单纯的DWPT和OSC相比,EWPIE能够有效地提取有用信息,避免了无用信息的干扰,明显提高了模型的预测精度,对复杂体系的准确检测具有一定的理论意义和实际应用价值。