利用近红外光谱技术预测蒙古栎次生纤维壁S2层的微纤丝角.doc

基于近红外光谱预测蒙古栎次生纤维壁S2层的微纤丝角 摘要:应用近红外光谱法对蒙古栎微纤丝角进行快速无损预测研究。使用X射线衍射仪测定了蒙古栎小试样的微纤丝角，并用近红外光谱漫反射光谱，对蒙古栎小试样的原始光谱进行异常样本的剔除和二阶导数预处理，选择一定光谱建立回归模型。以50个试样为校正集建立蒙古栎的偏最小二乘回归（PLS-R）模型。结果表明（省略 ）。 关键词 近红外光谱；蒙古栎；偏最小二乘回归；微纤丝角 引言： 材料与方法 1实验样品的制备与方法 将取来的蒙古栎试样，经过纵向抛光，将试样最终制成1.5cm*1.5cm*1.5cm，将每个试样编号序号，以备以后测好数据后对应。 采用日本日本理学株式会社X射线衍射仪(设备编号测试样 本 垂 直 固 定 在 旋 转 样 品 台 上。采 用 点 聚 焦 光源，透射衍射模式。入射光路与试样弦切面垂直，接收光路与入射光路的夹角应满足布拉格公式（２ｄｓｉｎθ＝ｋλ，ｋ＝１，２，３，…）。主要扫描参数如下：管电压４０ｋＶ，管电流４０ｍＡ，扫描步进１°，样品台旋转范围０°～３６０°。根据衍射图谱强度，采用高斯函数拟合计算微纤丝角。将X射线衍射仪扫描强度曲线图导入 Ｏｒｉｇｎ数据处理软件，应用0.6T法求出蒙古栎微纤丝角的真值。0.6T法是计算微纤丝角真值最为有效的计算方法，日本科学家曾改进过0.6t法，我们可以用改进后的0.6T法，这样得到的真值将非常准确。 2近红外光谱数据的采集 应用近红外光谱采集仪器采集光谱，每个试样采30次，每个平面5次，每隔3mm采集一次，得到80个试样的近红外光谱。 3近红外光谱预处理及消除背景光谱得到真实光谱 可采用S-G 卷积平滑处理（Savisky 和 Golay 基于最小二乘原理提出的卷积平滑方式）、变量标准化（Standard Normal Variate Transformation，SNV）、一阶导数（1stderivative）、二阶导数（2nd derivative）等，具体预处理方法可以不断改进，以达到最好效果。 4近红外光谱建模 用全部80个试样建立近红外光谱模型（），随机抽取２／３的样本作为校正集建立校正模型，剩余１／３样本作为预测集，对校正模型进行外部验证。 (近红外光谱判别分析法主要有命中指数法、马氏距离法、PCA 结合马氏距离法、SIMCA 法，偏最小二乘判别分析等方法)。