近红外光谱判别分析滤波器的设计与应用

近红外光谱(NIRS)在定量和判别分析中已得到广泛应用,化学计量学在其中发挥了重要作用,但仍需要建立基于新原理的方法,简化数据处理和建模过程,使近红外光谱分析更加方便、更加快速.多元光学计算(M O C)技术通过设计合适的光学滤波器可以在光谱测量的同时,根据光谱的整体形状得到定性定量结果.作为一种新的测量和计算方式,近年来在光谱分析领域逐渐得到应用.基于多元光学计算的原理,基于主成分分析和Fisher判别准则设计了近红外光谱的判别滤波器,将近红外光谱投影到二维空间,并在二维空间中计算每一类样品的置信椭圆作为模型进行判别分析.预测样本在二维空间的投影与模型的距离可以作为判别参数,判别值小于等于1时预测样品与模型样品判别为同一类别,否则判别为不同类别,且距离越大,差异性越大.采用460个不同部位的烟叶样品和73个不同生产厂家的药品对所建立的方法进行了测试,表明了方法的准确性.对于三类不同部位烟叶样品和四类不同厂家生产的药品,预测结果的真阳性率可以达到90％ 以上(除上部烟叶样品外),药品的真阳性率高达95％ 以上.但烟叶样品的假阳性率仍有些偏高,对于光谱极为相似的实际生产样品结果仍属可接受范围.所建立的方法可推广到其他应用领域,广泛用于基于近红外光谱的质量控制、产品检测、生产一致性监控等.