Bayes判别的塑钢窗红外光谱快速识别

作     者：何欣龙 王继芬 何亚 黑海 杜秋瑶 穆成成 全永志 HE Xinlong;WANG Jifen;HE Ya;HEI Hai;DU Qiuyao;MU Chengcheng;QUAN Yongzhi

作者机构：中国人民公安大学刑事科学技术学院 

出 版 物：《激光杂志》 (Laser Journal)

年 卷 期：2019年第40卷第11期

页      面：33-37页

学科分类：07[理学] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学] 

基　　金：广东省化学危害应急监测技术重点实验室开放基金(No.KF2018002) 

主　　题：塑钢窗 红外光谱 Bayes判别 鉴别 

摘      要：摘塑钢窗的检验鉴定是微量物证检验中一项重要的工作,本实验借助红外光谱分析技术和Bayes判别分析对塑钢窗样本实现了快速准确的检验区分。实验采集了天津等5个省份41种不同品牌的塑钢窗样本红外谱图,采取自动基线校正和峰面积归一化操作及Savitzky-Golay算法平滑谱图,借助Z标准化和主成分分析处理数据,进而构建Bayes判别模型。结果表明,各样本均实现了品牌间的准确区分,判别准确率达100%,借助红外谱图进一步验证分析,发现同一品牌不同地域的样本差异性较为显著,Bayes判别模型能够很好地实现区分和识别。综上,本实验通过构建基于Bayes判别分析的红外光谱可视化分类模型,实现了41个塑钢窗样本品牌和地域之间100%的区分和识别,该方法快速、无损、准确,且普适性高。