混合物光谱一致性判定方法技术

一种混合物光谱一致性判定方法，涉及一种光谱一致性判定方法，该方法是建立移动窗口，将被测样本光谱和样本库内的已知系列样本光谱在移动窗口内分段考察，计算移动窗口内的被测样本光谱构成的向量与已知系列样本光谱构成的矩阵之间的空间夹角值，通过移动窗口，得到系列夹角值；再通过调整移动窗口的大小，得到被测样本光谱与已知系列样本光谱在不同位置和尺度下的差异分布，由差异分布判断被测光谱与已知系列样本光谱的一致性，从而判断被测样本与已知系列样本是否具有相同属性。本发明专利技术可准确判定被测样本是否确定地属于已知系列样本，其成本低，效率高，方法简便直观，便于理解，易于推广应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种光谱一致性判定方法，特别是一种混合物光谱一致性判定方法。
技术介绍
近红外光谱可采用透射、漫反射等灵活测量方式，适合于完成现场测量任务。但是，其光谱特征显著性不足，往往需要较复杂的化学计量学方法配合，降低了方法的实用性，也提高了方法的实施成本。许多实际的分析任务如：对象的归类、真伪鉴定、掺杂判别等，可以通过光谱比对，完成无损、快速测试，工作内容都可归结为判定光谱的一致性。然而，实际测量所面向的对象通常不是纯净物，例如粮食、油料、纤维等，无法采用纯物质光谱进行比对。在近红外光谱以及其他光谱分析中，都普遍需求更好、更确定的解决方法。目前较多采用的模型聚类方法，需要大量的训练样本和人工干预，成本高、效率低。通常的光谱分析面对的是纯净物或者组成含量确定体系的光谱，其特点是待测物具有确定的标准光谱；混合物体系由多种成分组成，含有相同成分的混合物，由于各成分的含量差异，导致谱图也会出现差异。以食用植物油为例，花生油含有软脂酸、硬脂酸、油酸、亚油酸等系列成分，产地和出产时间都会导致组分含量出现差异，因而导致光谱差异；测量任一种的花生油样品，都可能出现不同的图谱，无法建立像纯净物那样单一的标准图谱。尤其近红外光谱缺乏容易辨识的特征峰，无法采用谱图比对的方法判定被测样本是否确定地属于花生油。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：提供一种混合物光谱一致性判定方法，以解决现有技术存在的上述成本高、效率低、无法判定被测样本是否确定地属于已知系列样本的不足之处。解决上述技术问题的技术方案是：一种混合物光谱一致性判定方法，该方法是建立移动窗口，将被测样本光谱和样本库内的已知系列样本光谱在移动窗口内分段考察，计算移动窗口内的被测样本光谱构成的向量与已知系列样本光谱构成的矩阵之间的空间夹角值，通过移动窗口，得到系列夹角值；再通过调整移动窗口的大小，得到被测样本光谱与已知系列样本光谱在不同位置和尺度下的差异分布，由差异分布判断被测光谱与已知系列样本光谱的一致性，从而判断被测样本与已知系列样本是否具有相同属性。本专利技术的进一步技术方案是：该方法包括以下步骤：A1.选择被测样本光谱和进行对比的样本库所含的已知系列样本光谱，被测样本光谱构成向量v，样本库中所含的已知系列样本光谱，每个光谱一列，构成矩阵M；A2.根据谱图所包含的波长点数，分别以总波长点数的1/2、1/4、1/8、……、1/2n分割，最小窗口内包含10至20个数据点，定义不同尺度下的移动窗口大小；A3.以最小尺度的移动窗口开始从矩阵上端向下移动，计算移动窗口内向量和矩阵的空间夹角；A 4.移动窗口移动至下一点，继续计算空间夹角，直至移动窗口移至矩阵底端；A 5.将移动窗口移动计算得到的夹角值保存至数据序列Stemp；A6. 选择下一尺度的移动窗口，重复步骤A3开始，直至所有大小的移动窗口都完成计算；得到空间夹角的数据序列Sall；A 7.计算数据序列Sall的方差值D；A 8.计算1-2D/π的值，即光谱的归属系数ψ；A 9. 归属系数ψ的值介于0和1之间，归属系数ψ的值越趋近于1，代表被测样本与已知系列样本越接近；归属系数ψ的值越小，表明差异越大，从而判断出被测样本与已知系列样本是否具有相同属性。本专利技术的再进一步技术方案是：在步骤A1中，向量v与矩阵M对应的数据点处于相同波长。由于采用上述结构，本专利技术之混合物光谱一致性判定方法与现有技术相比，具有以下有益效果：１. 可准确判定被测样本是否确定地属于已知系列样本：由于本方法是建立移动窗口，将被测样本光谱和样本库内的已知系列样本光谱在移动窗口内分段考察，计算移动窗口内的被测样本光谱构成的向量与已知系列样本光谱构成的矩阵之间的空间夹角值，通过移动窗口，得到系列夹角值；再通过调整移动窗口的大小，得到被测样本光谱与已知系列样本光谱在不同位置和尺度下的差异分布，由差异分布判断被测光谱与已知系列样本光谱的一致性，从而判断被测样本与已知系列样本是否具有相同属性。因此，本专利技术是将多个已知的同类混合物光谱构建混合物样本库，只要被测物光谱与样本库的空间角序列方差值小于定义值，即可准确判定被测样本是否确定地属于已知系列样本。２.成本低，效率高：本专利技术所用的设备比较简单，成本较低；而且步骤简便，无需复杂的计算过程，效率较高。３. 方法简便直观，便于理解：本专利技术提出光谱的归属系数ψ，可以确定反映出样本间的差异，准确实现混合物光谱的分类判断；归属系数ψ的值介于0和1之间，归属系数ψ的值越趋近于1，代表被测样本与已知系列样本越接近；归属系数ψ的值越小，表明差异越大。该方法简便直观，也便于理解，易于推广应用。下面，结合附图和实施例对本专利技术之混合物光谱一致性判定方法的技术特征作进一步的说明。附图说明图1：实施例一所述6个同类样本A1～A6和1个异类样本B1的近红外光谱图；图2：实施例一所述样本A6与样本A1～A5的Sall序列，图3：实施例一所述样本B1与样本A1～A5的Sall序列。具体实施方式一种混合物光谱一致性判定方法，该方法是建立移动窗口，将被测样本光谱和样本库内的已知系列样本光谱在移动窗口内分段考察，计算移动窗口内的被测样本光谱构成的向量与已知系列样本光谱构成的矩阵之间的空间夹角值，通过移动窗口，得到系列夹角值；再通过调整移动窗口的大小，得到被测样本光谱与已知系列样本光谱在不同位置和尺度下的差异分布，由差异分布判断被测光谱与已知系列样本光谱的一致性，从而判断被测样本与已知系列样本是否具有相同属性。该方法包括以下步骤：A1.选择被测样本光谱和进行对比的样本库所含的已知系列样本光谱，被测样本光谱构成向量v，样本库中所含的已知系列样本光谱，每个光谱一列，构成矩阵M，向量v与矩阵M对应的数据点处于相同波长；A2.根据谱图所包含的波长点数，分别以总波长点数的1/2、1/4、1/8、……、1/2n分割，最小窗口内包含10至20个数据点，定义不同尺度下的移动窗口大小；A3.以最小尺度的移动窗口开始从矩阵上端向下移动，计算移动窗口内向量和矩阵的空间夹角；A 4.移动窗口移动至下一点，继续计算空间夹角，直至移动窗口移至矩阵底端；A 5.将移动窗口移动计算得到的夹角值保存至数据序列Stemp；A6. 选择下一尺度的移动窗口，重复步骤A3开始，直至所有大小的移动窗口都完成计算；得到空间夹角的数据序列Sall；A 7.计算数据序列Sall的方差值D；A 8.计算1-2D/π的值，即光谱的归属系数ψ；A 9. 归属系数ψ的值介于0和1之间，归属系数ψ的值越趋近于1，代表被测样本与已知系列样本越接近；归属系数ψ的值越小，表明差异越大，从而判断出被测样本与已知系列样本是否具有相同属性。以下是具体的实施案例：取6个同类样本的A1～A6和1个异类样本B1的近红外光谱，如图1。依此从样本A1～A6中任意一个选出作为被测样本，其余样本作样本库，分别计算得到的归属系数ψ为：0.9969，0.9967， 0.9934， 0.9939，0.9971，0.9970；如将样本A1～A5作为样本库，按步骤计算样本A6与样本A1～A5的一致性，图2是其Sall序列。计算样本B1对A1～A5样本库的归属系数ψ为：0.9739，图3是B1与A1～A5的Sall本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种混合物光谱一致性判定方法，其特征在于：该方法是建立移动窗口，将被测样本光谱和样本库内的已知系列样本光谱在移动窗口内分段考察，计算移动窗口内的被测样本光谱构成的向量与已知系列样本光谱构成的矩阵之间的空间夹角值，通过移动窗口，得到系列夹角值；再通过调整移动窗口的大小，得到被测样本光谱与已知系列样本光谱在不同位置和尺度下的差异分布，由差异分布判断被测光谱与已知系列样本光谱的一致性，从而判断被测样本与已知系列样本是否具有相同属性。

【技术特征摘要】
1.一种混合物光谱一致性判定方法，其特征在于：该方法是建立移动窗口，将被测样本光谱和样本库内的已知系列样本光谱在移动窗口内分段考察，计算移动窗口内的被测样本光谱构成的向量与已知系列样本光谱构成的矩阵之间的空间夹角值，通过移动窗口，得到系列夹角值；再通过调整移动窗口的大小，得到被测样本光谱与已知系列样本光谱在不同位置和尺度下的差异分布，由差异分布判断被测光谱与已知系列样本光谱的一致性，从而判断被测样本与已知系列样本是否具有相同属性。2.根据权利要求1所述的混合物光谱一致性判定方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：A1.选择被测样本光谱和进行对比的样本库所含的已知系列样本光谱，被测样本光谱构成向量v，样本库中所含的已知系列样本光谱，每个光谱一列，构成矩阵M；A2.根据谱图所包含的波长点数，分别以总波长点数的1/2、1/4、1/8、……、1/2n分割，最小窗口内包含1...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚志湘，粟晖，
申请(专利权)人：广西科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45