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  • NIR近红外光谱简介

    万次阅读 2018-03-28 15:31:56
     近红外光谱主要是由于分子震动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的,近红外光谱记录的是分子单个化学键的基频振动的倍频和和合频信息,在近红外光谱范围内,测量的主要是含氢基团X-H(X=C、N、O)...

    (1)红外光谱:分为近红外、中红外、远红外光谱。其中近红外光谱分为近红外短波(780-1100nm)和近红外长波(1100-2526nm)两个区域。

      近红外光谱主要是由于分子震动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的,近红外光谱记录的是分子中单个化学键的基频振动的倍频和和合频信息,在近红外光谱范围内,测量的主要是含氢基团X-HX=CNO)振动的倍频和合频吸收。

    (2)NIR优点与缺点

    优点:样品不需要预处理,近红外区内光穿透深度大,使得近红外光谱技术可以用漫反射技术对样品直接测定,同时还具有分析具有非破坏性、分析速度快、远距离测定和实时分析、测定重现性好、适用的样品范围广、分析成本较低、对操作人员的要求较低等优点。缺点:不适用于分散性样品的分析、不适用于痕量分析。

      NIR用于木材成份的定量测定时,谱带较宽并且容易重叠,需要有化学计量学方法进行分析(主成分分析PCA、主成分回归PCR、多元线性回归、偏最小二乘法PLSANN),应用最多的为PCAPLS

    测定固体样品的NIR光谱时,一般要测定样品不同面的光谱以减少测定误差并获得可靠的信息,有时可以进行光谱的重复测定以提高光谱图的信噪比。在得到NIR光谱图后,一般还需要对光谱进行预处理(基线校正、一阶导数、二阶导数和正交信号校正),但是也有人认为这些处理技术会使回归系数的化学解析变得特别复杂,因此不进行预任何处理。

    用于NIR分析的木材样品有实木木块(无节木材)、木粉和生长锥等不同形式,技术有漫反射和透射2种技术,多为漫反射光谱技术(NIR光对木材的穿透能力较弱)。



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  • 红外光谱原理

    千次阅读 2020-07-26 19:52:13
    红外光谱是指波长介于可见光区与中红外区之间的电磁波,其在光谱波长划分区域的具体位置如图2-1所示,谱区范围为780-2526nm,该区域的波长能够记录C-O,O-H和N-H等化学键振动的倍频和合频吸收信息,可以作为获取...

                                                 近红外光谱原理

            近红外光谱(NIRS)技术是通过近红外光源照射实验样本,然后根据其透射或反射出的光对物质所携带的有效信息进行分析,实现准确、快速检测待测物质中某种或多种成分含量。近红外光谱是指波长介于可见光区与中红外区之间的电磁波,其在光谱波长划分区域的具体位置如图2-1所示,谱区范围为780-2526nm,该区域的波长能够记录C-O,O-H和N-H等化学键振动的倍频和合频吸收信息,可以作为获取信息有效载体对含氢基团有机物的理化性质的测量。

                                                                                图 近红外光谱波长的区间分布

            由于物质中的原子或分子振动所具有的非谐振性,使得原子或分子出现振动、伸缩、摆动和弯曲等状态,振动状态变化出现了能量跃迁,也就是原子或分子从低能级(基态)跃迁到较高的能级(激发态);如果分子或原子从基态向激发态跃迁时,若恰好等于NIRS区域某波长光子的能量,则会产生近红外光谱吸收。光谱吸收包括合频吸收与倍频吸收,合频吸收是指化学键的不同振动形式在基频波数之和处所形成的特征吸收。倍频吸收是指在化学键基频波数的倍数处所形成的特征吸收。从量子力学的角度解释此过程为,红外光照射分子时,分子跃迁需要吸收能量,计算过程如式(2-1)、(2-2)、(2-3)所示。

                                                                             (2-1)

    其中,V为振动量子数,v为振动频率,h为普朗克常量。用波尔频率方程表示为:

                                                                           (2-2)

    其中为初始能级,表示终止能级,代表初始能级与终止能级的差值。据此可知分子吸收红外光的能量与分子能级差∆E相等,分子由基态跃迁到第一激发态所对应的振动频率为:

                                                                        

           其中为基频。为力常数,为折合质量。

            利用实验样本对不同频率光吸收的差异性,将连续改变频率的近红外光对实验样本进行照射,通过此方法可以使得不同频率的红外光强度。然后用仪器记录信息,就得到实验样本的近红外光谱信息图。根据不同物质在近红外区域吸收光谱各自固有的特征,从而实现基于NIRS的定量检测分析。将近红外光谱所反映的实验样本信息与所测得物质的含量值数据采用化学计量学方法建立定量分析模型,然后采集样本光谱数据输入到分析模型,从而快速、准确的预测样本的组成和性质。

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  • 红外光谱是介于可见光和中红外光之前的电磁波,波长范围为780-2526 nm,其主要来源是对含氢基团X-H(X=C、N、O)振动的倍频和合频吸收,其反射信息包含了大多数类型有机化合物的组成成分和分子结构信息,目前主要...

    近红外光谱是介于可见光和中红外光之前的电磁波,波长范围为780-2526 nm,其主要来源是对含氢基团X-H(X=C、N、O)振动的倍频和合频吸收,其反射信息包含了大多数类型有机化合物的组成成分和分子结构信息,目前主要应用于有机物分析,也有部分研究开展无机物间接分析,但是如何确定间接物质存在难度。

    高光谱成像技术是将成像技术和光谱检测技术相结合,在对分析目标的空间特征成像的同时,通过色散对每个空间像元形成几十乃至几百个窄波段以进行连续的光谱覆盖。图像信息可以反映样本的大小、形状、缺陷等外部品质特征,而光谱信息能成分反映样品分子组成、品质组分等内部结构。光谱技术和图像技术的融合不仅能研究分析对象的内部成分含量,还可对其分布进行可视化分析,其特点是数据维度高,单次采样1-2G,数据处理慢,数据采集过程温度较高,对于分析对象有一定要求。

    拉曼光谱是一种由分子振动和转动产生的散射光谱,其波峰位置、强度和线宽等可提供分子振动、转动等信息,因此可实现分子官能团和化学键的鉴别分析,相比于近红外光谱,拉曼光谱可实现无机物检测,例如矿物、农业土壤等,但是信号强度较弱,易受环境因素干扰造成信号丢失现象。

    激光诱导击穿光谱通过超短脉冲激光聚焦样品表面形成等离子体,进而对等离子体发射光谱进行分析以确定样品的物质成分及含量。其特点是大功率、可适用于所有物质(气态、液态、固态),并可实现远距离在线检测。

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  • 红外光谱预测苹果糖度

    千次阅读 2020-07-26 11:51:42
    红外光谱区是指波长在780 ~ 2526nm范围内的电磁波,是分子振动光谱倍频和合频吸收谱,主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的。 波长范围可分为近红外短波780 ~ 1100nm、中波900 ~ 1700...

    近红外光谱检测

    近红外光谱区是指波长在780 ~ 2526nm范围内的电磁波,是分子振动光谱倍频和合频吸收谱,主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的。
    波长范围可分为近红外短波780 ~ 1100nm、中波900 ~ 1700nm、长波1100 ~ 2500nm和全波780 ~ 2500nm等四种。近红外光谱检测方式可分为漫反射式、透射式和漫透射式三种。
    本次需要建立的是苹果糖度和近红外光谱的模型,适用于长波漫反射。

    光谱和糖度的预处理

    本次实验中,光谱预处理方法并不能显著提升模型的预测精度,部分预处理方法反而会降低预测性能。
    以下测试中模型建立使用PLS法,主成分值依次为10,20,30,50,100,200,300,划分测试集与训练集的系数为0.7,输出依次为:R2,平均误差 ,最大误差,误差大于1的百分比。
    无预处理:

    0.56,0.75,3.01,29.47%
    0.75,0.57,1.68,13.68%
    0.73,0.60,1.95,20.00%
    0.73,0.60,1.95,18.95%
    0.73,0.60,1.95,18.95%
    0.73,0.60,1.95,18.95%
    0.73,0.60,1.95,18.95%
    

    PCA

    PCA的最主要作用为降维,作用假设原数据集为Xm×n,代表有m个样本,每个样本有n个特征值,PCA的作用即将Xm×n映射为Zm×k​ ,其中k<n,且Z满足最大化方差,即降维后数据最分散。
    映射过程:Zk×m ​ = Wk×n​Xn×m​
    其中,W代表新的向量空间,由w1 ~ wk组成, wi指的是协方差矩阵Cov(X)第i大特征值对应的特征向量。
    使用:
    (1)可以做PCA降维的前提必须保证数据是线性分布的
    (2)首先要对训练样本的特征进行归一化, 然后测试样本根据这里得到的参数进行归一化, 不能直接和训练样本放在一起进行归一化。 在训练PCA降维矩阵的过程中,不能使用测试样本,这样的话, 在进行测试的时候, 测试样本会存在很大的优越性, 因为它已经知道了要降维到的空间情况。
    (3)k值选取方面,过大会导致预处理效果不明显,过小会损失原数据信息
    (4)类似的方法还有奇异值分解(SVD),独立分量分析(ICA),其中ICA更适用于高阶统计特性

    一阶导数二阶导数

    (1)导数计算可以消除光谱的基线偏移、漂移和背景的干扰。基线平移是指光谱中任-波长处的吸光度与真值之间存在固定的偏差:基线旋转是指光谱误差变化中与波长有线性关系的变化量。一阶导数可以消除光谱基线的平移,二阶导数可以消除基线的旋转。
    (2)由于导数计算往往增加噪音,故导数预处理之前经常需要进行平滑处理。对光谱求导一般都采用SG平滑法计算。在使用时,差分宽度选择是十分重要的:如果差分宽度太小,噪声会很大,影响所建模型的质量;如果差分宽度太大,平滑过度,会失去的细节信息。
    使用移动平滑和使用SG平滑效果相似,测试使用SG平滑,窗口宽度为5,多项式次数3.
    D1:

    0.50,0.79,2.81,30.53%
    0.51,0.77,2.75,28.42%
    0.51,0.77,2.75,28.42%
    0.51,0.77,2.75,28.42%
    0.51,0.77,2.75,28.42%
    0.51,0.77,2.75,28.42%
    0.51,0.77,2.75,28.42%
    

    D2:

    0.30,0.98,2.56,40.00%
    0.31,0.97,2.58,37.89%
    0.31,0.97,2.59,36.84%
    0.31,0.97,2.59,36.84%
    0.31,0.97,2.59,36.84%
    0.31,0.97,2.59,36.84%
    0.31,0.97,2.59,36.84%
    

    多次测试中导数计算对预测效果提升不明显,猜测数据测量中光线,温度无太大变化,而直接差分法又引入了新的噪声,使得导数计算无效果,后续可以使用SG求导法再次实验

    SG平滑与滑动平滑

    平滑处理的用于抹平光谱,去除噪音。
    移动平滑即对窗口内的数据直接进行均值处理,用窗口内的平均值代替Xi,SG平滑法又称SG求导法对窗口的数据使用加权平均法处理,即用多项式的值代替Xi,移动窗口直到光谱遍历完为止
    关键系数为窗口宽度即多项式的次数。窗口宽度过大容易失真,宽度过小效果不明显。
    SG平滑(5,3):

    0.56,0.75,2.99,28.42%
    0.75,0.59,1.76,16.84%
    0.70,0.64,2.44,20.00%
    0.70,0.64,2.43,20.00%
    0.70,0.64,2.43,20.00%
    0.70,0.64,2.43,20.00%
    0.70,0.64,2.43,20.00%
    

    滑动平滑(10):

    0.56,0.75,2.96,28.42%
    0.77,0.56,1.58,12.63%
    0.46,0.81,3.25,29.47%
    0.32,0.92,4.42,41.05%
    0.32,0.92,4.43,42.11%
    0.32,0.92,4.43,42.11%
    0.32,0.92,4.43,42.11%
    

    去噪后预测性能得到部分提升,但仍不明显,原数据光谱可能较为平滑

    标准归一化SNV与多元散射校正MSC

    MSC

    检测固体样本的近红外漫反射光谱时,样本颗粒分布的不均匀和颗粒的大小会对光谱产生影响,可以用MSC方法对原始谱图进行预处理,消除或减弱这些因素对光谱的影响。处理过程如下:
    (1)求出光谱矩阵的平均光谱 Xˉ\bar{X}
    (2)建立Xm×n中每条光谱到Xˉ\bar{X} 的线性回归关系:
    Xi=ai+Xˉ×bi X_{i} = a_{i} + \bar{X} × b_{i}
    (3)MSC处理后的光谱XiX^{'} _{i}
    Xi=(Xiai)/bi X^{'} _{i} = (X_{i} - a_{i})/ b_{i}

    0.55,0.74,2.65,25.26%
    0.77,0.55,2.18,10.53%
    0.78,0.55,1.76,13.68%
    0.78,0.55,1.77,13.68%
    0.78,0.55,1.77,13.68%
    0.78,0.55,1.77,13.68%
    0.78,0.55,1.77,13.68%
    

    SNV

    标准正态变量变换(SNV)是一种用于消除样本颗粒大小不一,表面散射,光程变化等因素对近红外漫反射光谱产生的影响的预处理方法。对于光谱矩阵Xmxp, SNV的计算方法如下:
    Xi=XiXiˉstd(Xi) X_{i}^{'} = \frac{X_{i} - \bar{X_{i}}}{std(X_{i})}
    std代表方差,Xiˉ\bar{X_{i}}代表均值

    0.56,0.75,2.70,25.26%
    0.77,0.53,2.39,11.58%
    0.78,0.55,1.77,14.74%
    0.78,0.55,1.78,14.74%
    0.78,0.55,1.78,14.74%
    0.78,0.55,1.78,14.74%
    0.78,0.55,1.78,14.74%
    

    散射校正并不能显著提升模型的预测精度

    建立光谱与苹果糖度的模型-PLS

    定量分析模型主要是将校正样本的近红外光谱与校正样本通过标准方法测得的组分含量或性质值进行关联,然后利用建立好的模型对未知样本的组分含量或性质值进行预测,目前已有方法有:多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)、 神经网络(ANN)、支持向量回归机(SVR)和最小二乘-支持向量回归机(LSSVR)、极限学习机(ELM) 等多元校正技术用于建立近红外光谱定量分析模型。
    本次测试使用PLS方法建立模型,最优情况下R为0.77,平均误差0.56,最大误差1.58,误差大于1的百分比为12.63%,微分方法中二阶微分效果好于一阶微分,但都低于无预处理,光谱平滑方法中SG平滑与滑动平滑对预测结果有所优化,其中滑动平滑效果最好,SNV与MSC对于预测结果优化也不大
    测试不足:未对样本集进行选择

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空空如也

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