多元散射校正预处理波段对近红外光谱定标模型的影响

摘要：

利用近红外光谱对非均匀样品进行分析时，所得样品光谱中包含由光散射导致的干扰信息，通常需要借助多元散射校正算法（multiple scattering correction ，MSC）对光谱进行预处理。由于不同波段光谱中所包含的散射信息、噪声水平、基线漂移程度等存在差异，利用M SC方法对光谱进行预处理时，基于不同波段的光谱数据会得到不同的校正结果，进而影响所得定标模型的可靠性。以60个全麦粉样品为研究对象，确定定标区间后，对包含定标区间的不同波段的原始光谱分别进行M SC处理，并利用固定区间内的光谱数据结合偏最小二乘回归（partial least square regression ，PLSR）方法建立分析样品中蛋白质含量的定标模型，研究了M SC光谱预处理波段对定标模型的影响，并对M SC光谱预处理波段进行了优化，使定标模型的相关系数由0.96提高到0.98，交互验证均方根误差（root mean squares error of cross validation ，RM-SECV）由0.37％降低到0.32％。结果表明：利用MSC方法对样品光谱预处理时，光谱预处理波段会影响多元散射校正对光谱中非化学吸收信息的校正能力，确定合适的预处理波段是获得可靠分析结果的一个前提条件。

关键词：多元散射校正、预处理波段、偏最小二乘回归、近红外光谱分析

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金项目61078038;国家863计划项目2012AA022602;河南工业大学高层次人才基金项目2012BS050

在线出版日期：2014-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2387-2390