公开(公告)号：CN116559110A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310236906.2

申请日：2023-03-13

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 康守强 ,  赵瑞凡 ,  薛原 ,  沈涛

IPC: G01N21/359 ,  G01N21/3577 ,  G01N21/3554 ,  G06F17/10 ,  G06F17/12 ,  G06F17/18

Abstract: 一种基于相关性和高斯曲线拟合的自适应近红外光谱变换方法，涉及近红外光谱变换技术领域。本发明是针对近红外光谱的谱峰重叠使待测物质的定量分析产生较大误差而提出的。该方法用待测物近红外光谱的离散点数确定参与高斯曲线拟合的高斯函数数量，用离散点的波长位置确定高斯函数中心位置；利用相关性分析，确定有利于提取重叠信息的最佳高斯函数带宽。基于此，构造曲线拟合的方程组，通过求解方程组确定高斯函数高度，并对高斯函数进行面积积分，得到待测物光谱的变换结果，进而构建待测物的含量预测模型。所提方法分别应用于污水COD含量和玉米水分含量的预测，其预测均方误差相比于变换前减少了至少25％，说明参与曲线拟合的高斯函数无需与真实谱峰信息对应，也可实现原始光谱中重叠信息的有效分解与重组，从而减小定量分析误差。