科研产出
红外光谱结合多元统计分析快速鉴别不同种类牛肝菌
《食品科学 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：采用傅里叶变换红外光谱结合多元统计分析方法快速鉴别不同种类食用牛肝菌。采集10个不同种类93个牛肝菌子实体的红外光谱,分析食用牛肝菌的红外光谱特征;用多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)、标准正态变量(standard normal variate,SNV)、二阶导数(second derivative,SD)、Norris平滑(ND)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、小波压缩等方法对光谱进行优化处理;经优化处理的光谱数据分别建立马氏距离分类模型及偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLSDA)。结果显示,牛肝菌在3 325、2 934、2 927、1 637、1 547、1 402、1 375、1 259、1 453、1 081、1 029 cm-1等附近有多个吸收峰,主要归属为蛋白质、多糖、氨基酸等的特征吸收峰。MSC+SD+ND(15∶5)和SNV+SD+ND(15∶5)两种预处理方式前10个主成分累积贡献率分别为95.58%、95.54%,基于两种预处理方法建立马氏距离分类模型,验证集预测准确率分别为90%和95%。PLS-DA结果显示经MSC+SD+ND(15∶5)和SNV+SD+ND(15∶5)预处理不易于区分牛肝菌种类;原始光谱经正交信号校正及小波压缩(orthogonal signal correction wavelet compression,OSCW)、优化处理并进行PLS-DA分析,能够很好地区分不同种类牛肝菌。马氏距离分类模型不仅能反映样品的分类情况,同时计算出与测试样品相似度最大的物种,可为食用菌种类鉴别和未知物种鉴定提供可靠依据;OSCW预处理后进行PLS-DA分析能有效鉴别不同种类牛肝菌,为野生食用菌的鉴别分类提供一种辅助方法。
关键词： 红外光谱 牛肝菌 鉴别 马氏距离 偏最小二乘判别分析
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野生和栽培巨大口蘑的红外光谱分析
《福建农林大学学报(自然科学版) 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：采用傅里叶红外光谱仪采集58份巨大口蘑样品的红外光谱,对光谱进行预处理,去除光谱噪音明显部分,进行判别分析.结果表明,样品的红外图谱具有差异,主要吸收峰有2295、2851、1652、1149、1075、1030、995和807 cm-1.在500-3000cm-1波段范围内,用原始光谱结合标准正态变量校正法,能够对野生和栽培样品菌盖和菌柄校正集、预测集的样品进行正确识别.表明用傅里叶红外光谱法结合判别分析法对野生和栽培巨大口蘑进行鉴别,方法简便,结果可靠.
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红外光谱结合光谱检索对石斛品种的鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：用傅里叶变换红外光谱技术结合光谱检索的方法对石斛茎进行品种鉴别研究。测试了23个品种,165株石斛茎样品的红外光谱,光谱显示,各样品的红外光谱非常相似,石斛茎中的主要成分是纤维素等多糖物质。利用光谱软件Omnic8.0建立了三个光谱数据库Lib01、Lib02和Lib03,Lib01由每个品种前4株样品的平均光谱组成,Lib02由平均光谱的一阶导数光谱组成,Lib03由平均光谱的二阶导数光谱组成。各样品光谱分别与Lib01进行指定在1 800~500cm-1光谱范围的相关性、平方差和平方微分差检索,相关性检索的正确率达到92.7%,平方差检索的正确率达到74.5%,平方微分差检索的正确率达到92.7%。各样品光谱的一阶导数光谱和二阶导数光谱分别与Lib02和Lib03进行指定在1 800~500cm-1光谱范围的平方微分差检索,一阶导数光谱的检索正确率达到93.9%,二阶导数光谱的检索正确率达到90.3%。结果表明,平方微分差算法的一阶导数红外光谱检索更适合于石斛的品种鉴别。红外光谱结合光谱检索的方法能较好的鉴别不同品种的石斛,有望成为简便、易行的植物品种鉴别方法。
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基于曲线拟合的蚕豆病害叶的FTIR研究
《湖北农业科学 》 2014 北大核心
摘要：用傅里叶变换红外光谱法研究蚕豆病害叶片,结果显示不同病害蚕豆叶片红外光谱图整体相似,它们的红外光谱主要由蛋白质、脂类和多糖的振动吸收带组成,仅在1 800~1 300 cm-1范围光谱的峰位、峰形及吸收强度有一些微小差异。对1 800~1 300 cm-1波数范围的光谱图进行二阶导数处理,结果显示蚕豆病害叶的二阶导数谱差异明显。对健康和病害蚕豆叶1 700~1 500 cm-1范围光谱进行傅里叶自去卷积和曲线拟合处理后,得到蛋白质酰胺Ⅱ带(1 550 cm-1)、木质素(1 605 cm-1)和酰胺I(1 650 cm-1)3个子峰,相应子峰的峰面积比例显示差异,黄化卷叶病分别为24.01%、36.55%、39.44%,赤斑病分别为15.42%、42.98%、41.61%,轮纹病分别为32.39%、35.63%、31.98%,锈病分别为13.97%、46.40%、39.65%,健康叶片分别为38.86%、28.68%、32.47%,健康叶的酰胺Ⅱ带子峰相对面积比病害叶的大,而其木质素子峰相对面积比病害叶的小。对于子峰面积比A1 563/A1 605、A1 650/A1 605和A1 563/A1 654,4种病害叶的比值均比健康叶的相应数值小,4种病害叶之间也有差异。结果表明傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合曲线拟合可望对不同病害的样品进行有效鉴别。
关键词： 傅里叶变换红外光谱 蚕豆病害 二阶导数光谱 曲线拟合
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基于红外光谱的石斛品种判别分析
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：测试了30个品种206株石斛茎的红外光谱,光谱显示,石斛的主要物质成分为纤维素等多糖物质。用石斛的傅里叶变换红外光谱结合Wilks’Lambda逐步判别分析法对石斛品种进行识别研究,比较分析了不同的光谱范围和不同的训练样本数对识别结果的影响。对1 800~1 250cm-1光谱范围的287个变量进行品种判别分析,每个品种的训练样本分别为2,3,4,5,6个时,对训练样本的回判正确率都是100%;以余下的样本作为测试样本进行品种预测的正确率分别为79.4%,91.3%,93.0%,98.2%,100%。同时对1 800~1 500,1 500~1 250,1 250~600,1 250~950,950~600cm-1等不同光谱范围,按五种不同的训练样本情况,相同的判别分析方法进行判别分析比较,1 800~1 250,1 800~1 500和950~600cm-1光谱范围的变量更适宜进行石斛品种的判别分析;每个品种的训练样本达到3个及以上时,建立的模型判别分析结果较好。结果表明,傅里叶变换红外光谱结合逐步判别分析法对不同品种的石斛进行鉴别,能够较好的识别石斛的品种,为石斛品种的鉴别提供了一种简便、易行的新方法。
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蚕豆病害叶的FTIR研究(英文)
《Agricultural Science & Technology 》 2012
摘要：[目的]对蚕豆病害叶进行鉴别研究。[方法]用傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析对蚕豆锈病、茎基腐病、轮纹病、黄化卷叶病和正常叶片进行鉴别研究。[结果]病害叶片和正常叶片的红外图谱相似,仅有几个吸收强度比存在差异;对光谱进行二阶导数分析发现,病害叶片和正常叶片的二阶导数光谱在1200～700cm-1范围差异明显,对该区域内的光谱数据进行相关分析、主成分分析和聚类分析,结果显示,正常叶片之间、同种病害样品之间相关系数都在0.928以上,而病害叶片和正常叶片以及不同病害样品之间的相关系数降低;45个样品聚类分析和主成分分析正确率分别为73.3%和82.2%。[结论]傅里叶变换红外光谱技术具有快速、无损、准确等优点,有望为蚕豆病虫害诊断提供新的方法与途径。
关键词： 傅里叶变换红外光谱 蚕豆病害 主成分分析 聚类分析
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蚕豆病害叶的FTIR研究
《光谱学与光谱分析 》 2012 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：用傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析对蚕豆锈病、茎基腐病、轮纹病、黄化卷叶病和正常叶片进行鉴别研究。结果显示病害叶片和正常叶片的红外图谱相似,仅有几个吸收强度比存在差异;对光谱进行二阶导数分析发现,病害叶片和正常叶片的二阶导数光谱在1 200～700cm-1范围差异明显,对该区域内的光谱数据进行相关分析、主成分分析和聚类分析,结果显示,正常叶片之间、同种病害样品之间相关系数都在0.928以上,而病害叶片和正常叶片以及不同病害样品之间的相关系数降低;45个样品聚类分析和主成分分析正确率分别为73.3%和82.2%。傅里叶变换红外光谱技术具有快速、无损、准确等优点,有望为蚕豆病虫害诊断提供新的方法与途径。
关键词： 傅里叶变换红外光谱 蚕豆病害 主成分分析 聚类分析
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