血红蛋白对胆红素光学检测的影响分析

针对实验得到的光谱数据,应用偏最小二乘回归方法进行多变量建模,结果发现:血红蛋白的加入使建立模型的主成分数从一个变为三个,而对模型贡献最大的波长从459nm变为432nm和433nm,说明偏最小二乘模型的原始光谱数据变量引进了血红蛋白的吸收噪音.结合偏最小二乘建模的原理与评价指标分析表明:较纯胆红素溶液而言,混合溶液模型预测均方根误差增大了24.90%,相关系数减小了0.29%,加入血红蛋白后的模型对胆红素浓度预测能力降低.进一步分析血红蛋白和胆红素及其混合溶液吸收光谱发现:在检测的紫外可见光波段两者吸收光谱发生重叠,两者混合溶液在408nm处产生一个新的吸收峰,且相比同浓度血红蛋白吸收峰而言408nm处吸收峰发生了减色效应,这是由于血红蛋白与胆红素混合会发生某些弱的键位结合引起的,新的吸收峰改变了建模所用的主成分数,降低了模型的预测能力.结果说明在胆红素经皮测量中必须采取措施减少血红蛋白的影响,才能提高胆红素经皮检测的准确度.     

基于近红外的柚子品种判别和糖度检测通用模型

针对厚皮果透光性差、不同柚子品种糖度在线检测要单独建模等问题,本文以柚子为研究对象,采集有效光谱325条,对比分析不同柚子品种在710 nm和800 nm附近的两个吸收峰光谱响应特性。550～970 nm全波段范围内的光谱采用SPA无信息消除后建立柚子偏最小二乘判别模型误判率为1.25%;偏最小二乘法在550～970 nm全波段范围和去差异化后750～930 nm波段范围的预测相关系数分别为0.58和0.86,预测均方根误差RMSEP分别为0.84和0.55。实验结果表明,连续投影法结合偏最小二乘判别模型可以实现不同柚子品种的定性判别,变异系数法对光谱去差异化后结合最小二乘模型对厚皮果柚子可溶性固形物的定量检测效果最佳,该研究为不同品种的厚皮果在线分选技术提供了参考和理论依据。     

黄酒糖度预测的可见-近红外光谱方法研究

提出了用可见近红外光谱结合不同化学计量学方法预测黄酒糖度的新方法。用240个黄酒样本建模,60个样本进行预测。通过对光谱数据进行平滑、变量标准化及一阶导数等预处理,建立并比较了偏最小二乘法,小波变换与偏最小二乘法相结合,主成分分析与人工神经网络相结合以及主成分分析与最小二乘支持向量机相结合四种不同建模方法的预测精度,以相关系数r、预测标准差、偏差等为评判标准,得到黄酒糖度预测的最优模型为最小二乘支持向量机模型。该模型对黄酒糖度预测的相关系数为0.962、预测标准差为0.021、偏差为-0.001,获得了理想的预测精度。结果表明应用可见近红外光谱对黄酒糖度进行预测是可行的,且最小二乘支持向量机模型能得到最优的预测结果。     

基于近红外光谱和偏最小二乘法的慈竹纤维素结晶度预测研究

将近红外光谱技术和化学计量学相结合分析慈竹纤维素结晶度。通过区间偏最小二乘法(iPLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)和反向区间偏最小二乘法(biPLS)优化建模区域,建立经多元散射校正后光谱的结晶度分析模型,并与全光谱范围350～2 500nm建立的偏最小二乘(PLS)模型进行比较。结果表明,三种改进偏最小二乘法建立的结晶度模型预测效果均优于PLS模型,并且当采用联合区间偏最小二乘法将全光谱进行30个子区间划分,选择三个子区间[8 12 19]组合时,建立的siPLS模型预测效果最好,相关系数(r)达到0.88,预测标准差(RMSEP)为0.0117。因此,采用联合区间偏最小二乘法可以有效选择建模光谱区域,提高模型预测能力,实现慈竹纤维素结晶度的快速预测。     

基于近红外光谱和稀疏偏最小二乘回归的生物质工业分析

林木生物质能源作为一种新型可再生能源,具有非常广阔的发展前景。基于近红外光谱技术,首次引入稀疏偏最小二乘回归建立木屑生物质的工业分析模型,用于生物质燃料特性的快速分析测定。工业分析总共测定了80种木屑的水分、灰分、挥发分和固定碳含量百分比;按照样品种类和产地将其划分为训练集和测试集,利用近红外光谱仪采集光谱数据并进行小波滤波处理;再利用稀疏偏最小二乘回归建立木屑生物质的定量分析模型,并与主成分回归、偏最小二乘回归、最小绝对收敛及变量筛选方法的建模效果进行比较。结果证明,相对于以上三种建模方法,稀疏偏最小二乘回归能够挑选出有重要影响的波长群组,降低非目标波段的噪声干扰,从而增强数学模型的解释能力并提高定量分析的准确度。利用稀疏偏最小二乘回归算法挑选的波长区间基本覆盖了工业分析中水分的吸收峰,而对于灰分、挥发分和固定碳的吸收峰波段尚无准确定位,需要继续探讨。总体而言,稀疏偏最小二乘回归能够减少无关信息的干扰,提高模型定量分析的准确度,增强模型的解释能力,将会在近红外光谱技术应用领域内起到重要作用。     

基于TDLAS技术的天然气中痕量硫化氢分析的PLS算法应用

基于可调谐二极管激光吸收光谱技术的光谱分析仪测量天然气中硫化氢浓度的过程中,各种轻烃和二氧化碳等背景成分对光谱产生干扰,导致多个吸收峰叠加,对提取吸收光谱真实特征造成影响.应用偏最小二乘法消除背景成分的干扰,设计了检测天然气中硫化氢气体的可调谐二极管激光吸收光谱实验系统,采用偏最小二乘法和最小二乘法模型,分别检测了天然气中0~50ppm硫化氢成分的直测光谱和差分光谱.偏最小二乘法算法的测量结果均优于最小二乘法算法,且偏最小二乘法算法对于直测谱的测量误差保持在±1ppm范围内,满足分析仪器2%的准确度要求.利用偏最小二乘法算法避免了最小二乘法所必须的大量参考光谱数据的存储,分析仪可省掉复杂的差分光谱系统,从而达到降低成本、提高系统鲁棒性和实时性的效果.     

基于人体血清荧光光谱和改进变量选择方法对血糖浓度测定的研究

利用人体血清240 nm激发波长荧光光谱在220～900 nm波段针对血糖浓度进行建模分析。在模拟退火算法和偏最小二乘算法的基础上进行建模波长变量筛选方法的改进。基于变量入选模型统计频率和无关变量消除法,分别进行了波长的初选和精选过程。同时,加入了主成分数自适应特性等加快收敛速度、减小计算量的措施。该模型对比了线性、三次样条函数、高斯函数作为偏最小二乘法插入基函数的情况下,分别对原始光谱、Daubechies小波分解第三层和第四层细节信号光谱建模。结果显示,该模型避免了主成分参数尝试导致的时间成本,在参数自适应的过程中很快趋于稳定并得到对应条件下的最佳建模主成分数。其波长变量筛选能力使得对独立样本的分析预测效果有了显著的提升,最佳建模预测效果达到0.25 mmol·L-1,达到了血糖检测的医用要求。加入了非线性建模条件使得模型有明显的改善,基于样条函数的效果总体最好,其次为基于高斯函数的情况。对原始光谱进行小波分解,得到的细节信号光谱建模效果更为可观。总体而言第四层细节信号光谱建模效果略优于第三层细节信号光谱。模型筛选波长变量的频率意味着在所给实验条件下的血糖浓度信息在不同波段的分布情况,这为血糖在血清成分中的物理化学特性提供了一定程度上的统计解释。     

应用荧光相关光谱测定L-色氨酸的浓度

应用FLS920P型荧光光谱仪对L-色氨酸溶液进行三维荧光光谱检测,从中发现：L-色氨酸的特征荧光峰位于270/350 nm。设定发射波长为350 nm,测量激发谱。由测量结果发现在250~260 nm区间,谱线斜率较大、线性度好。因此选取250,255和260 nm三个激发波长,在每个激发波长下分别测量相应的荧光发射谱。基于三条不同的荧光发射谱,构建以激发波长为外扰变量的自相关光谱;而以浓度为外扰变量的自相关光谱,是以超纯水在不同激发波长的平均谱作为参考光谱,通过参考光谱与样本平均谱的相关计算得到。在此基础上,将相关光谱数据分别与偏最小二乘回归(PLSR)和径向基神经网络(RBFNN)相结合,建立溶液中L-色氨酸含量的预测模型,研究结果表明：采用浓度为外扰变量构造的荧光相关光谱信噪比较高,建模的预测效果要好;而在外扰变量相同时,基于径向基神经网络建立的预测模型比基于偏最小二乘回归建立的预测模型对溶液中L-色氨酸浓度的预测结果更为准确。其中,以浓度为外扰变量时的径向基神经网络预测模型准确度最高,该模型的预测相关系数为99.91%,预测均方根误差为0.033 μg·mL-1。研究结果表明,使用该方法能够对溶液中的物质含量进行准确测定,可为食品安全监管提供帮助。     

番茄碰伤和可溶性固形物近红外光谱同时在线检测

可溶性固形物和碰伤是影响番茄品质的两个主要因素。研究的目的是探索可见近红外漫透射光谱同时在线检测番茄碰伤和可溶性固形物的可行性。在单通道送果速度5个每秒条件下,采集番茄近红外漫透射光谱。对比分析碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱特性,结果表明,碰伤与正常番茄样品的近红外漫透射光谱在光强上存在明显差异,碰伤果光强要强于正常果,其原因可能是碰伤后果肉变软,透光性变强;在650和675 nm处碰伤果比正常果要多两个吸收峰,可能是碰伤后,番茄表皮颜色发生变化所致。选取贡献率占比最多的前三个主成数,对正常果与碰伤果近红外漫透射光谱主成分定性分析,正常果与碰伤果不能有效聚类,故近红外漫透射光谱主成分定性分析效果不明显,需选择建立高维近红外漫透射光谱定性判别模型。故建立了碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型,误判率为0%,能正确判别碰伤果,故选用碰伤番茄样品的近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型作为番茄碰伤果在线剔除分选模型。通过对未参与建模的样品进行验证,能正确识别出碰伤果。经近红外漫透射光谱偏最小二乘定性判别模型剔除碰伤果后,按照可溶性固形物指标进行分级。分别使用全部波段和606～850 nm的波段进行建模预处理,且对全部波段和606～850 nm波段光谱进行2阶导数预处理,前后平滑设为9,利用连续投影算法与遗传算法优选可溶性固形物的光谱建模变量,对比发现,利用未经算法筛选过的606～850 nm波段光谱变量进行建模,效果最好,建立了可溶性固形物在线检测模型,预测集均方根误差为0.43 Brix°。采用未参与建模的样品进行碰伤和可溶性固形物同时在线检测验证,碰伤样品的分选准确率达96%,可溶性固形物样品的分选准确率达91%。表明：番茄碰伤和可溶性固形物近红外漫透射光谱同时在线检测是可行的。     

土壤碳酸钙中红外光声光谱特征及其应用

测定并分析了碳酸钙(CaCO3)的中红外光声光谱及光谱特征,利用中红外光声光谱并结合主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)和人工神经网络(GRNN)三种分析方法建立回归模型,分析了土壤CaCO3的含量。结果表明CaCO3具有丰富的中红外吸收,最强吸收峰波数在1 450cm-1,且干扰少,可以作为土壤CaCO3的特征吸收峰;三种回归建模方法所建模型线性都很好,PLSR和GRNN最好,相关系数(R2)均大于0.9,PCR次之,为0.847;验证样本预测能力PLSR和PCR最佳,R2大于0.9;GRNN次之,为0.882。偏最小二乘回归在校正和预测过程中的结果都非常好,RPD值均大于3.0,具有较强的适用性。     

基于紫外-可见光谱国标Ⅰ级水净化系统的设计与实现

国家标准规定的Ⅰ级水是分析实验室常用的试验用水,为快速、准确的实现纯水水质分析,为分析实验室设备自动化、智能化提供科学依据,采用全波段（200~900 nm）紫外-可见光谱分析技术,设计了基于紫外-可见光谱国标Ⅰ级水净化系统（NSGI-WPS）。该系统以树莓派为核心控制器,光谱探测器、电导率传感器为采集模块,改良的硅钼蓝分光光度法为可溶性硅测定方法,实现了对分析实验室用水254 nm吸光度、电导率和可溶性硅含量的同时在线检测。在痕量硅含量的测定试验中,为了消除噪声干扰对试验的影响,系统采用Savitzky-Golay平滑去噪法对光谱进行预处理,通过窗口宽度和多项式次数的不同组合形式,获得了80组平滑后的光谱数据,将其分别与0.004,0.006,0.008,0.010和0.012 mg·L-1硅标准溶液浓度进行一元线性回归分析后,得到单波长吸光度与硅标溶液浓度的相关光谱。试验结果表明,当窗口宽度为17,多项式次数为2时,相关光谱的特征峰宽度最宽,特征峰区间为796~824 nm,特征峰峰值所处波长与平滑后的显色溶液吸收光谱峰值波长一致。通过比较不同硅标准溶液的显色溶液吸收光谱分布,发现硅标液浓度与吸收光谱呈线性正相关,因此,试验选取812.638 nm为最优特征波长。为了建立可溶性硅含量与显色溶液吸光度的关系模型,以加入的硅标准溶液浓度为横坐标x,812.638 nm处显色溶液的吸光度为纵坐标y,绘制了其工作曲线,曲线的决定系数R2=0.999 6,表明了模型具有较强的拟合能力。此外,编写的NSGI-WPS系统管理软件实现了参数的实时处理和自动控制,对未达到分析实验室国标Ⅰ级水用水规格的纯水通过反渗透（RO）、连续电去离子技术（EDI）、混合床离子交换树脂和紫外光氧化等技术处理,实现了对纯水的严格控制。通过对比分析自来水、Ⅲ级水、Ⅱ级水在净化前后各参数变化,发现净化后各参数数值下降显著,其中,电导率最高下降幅度可达99.94%,各参数的相对平均偏差均小于2%。试验结果表明,基于紫外-可见光谱分析法的NSGI-WPS系统具有净化能力强、准确性高、鲁棒性好等优点,经过检测、分析和净化后的纯水满足分析实验室国标Ⅰ级水用水要求。本文为紫外-可见光谱分析法在纯水净化系统中的应用做出了探索性研究。     

三聚氰胺溶液的荧光光谱实验研究

对三聚氰胺溶液和含三聚氰胺的奶粉溶液在紫外光激励下产生的荧光光谱进行了实验研究.讨论了其产生机理和谱线特性,并对奶粉溶液和含三聚氰胺奶粉溶液的荧光光谱进行了纵坐标比值变换分析.结果表明,三聚氰胺溶液在波长为240 nm左右的紫外光激励下能产生较强的荧光,荧光峰分别位于350 nm和370 nm附近;在同一波长紫外光激励下,含三聚氰胺奶粉溶液与奶粉溶液的荧光光谱相比,荧光主峰位置由328 nm变为350 nm,其他荧光峰的位置基本保持不变,荧光相对强度在370 nm处最大.     

异丙甲草胺农药残留吸收光谱检测方法研究

除草剂可以快速、有效地进行除草，已被广泛应用，但是在除草剂使用同时也会对周围环境和农作物带来一定程度的污染，例如农业生产过程中经常发现由于除草剂使用不当而使果树中毒的现象。异丙甲草胺是一种酰胺类选择性除草剂，被广泛应用于旱地作物、蔬菜和果园、苗圃。根据相关文献报道，基于气相色谱法、气相色谱-质谱联用法和固相萃取等方法可以实现异丙甲草胺残留检测，而基于吸收光谱法对异丙甲草胺的分析未见相关文献报道，提出直接利用吸收光谱及其导数光谱分析法实现异丙甲草胺农药及其在苹果汁中的农药残留检测。首先利用分光光度计对不同浓度异丙甲草胺药液进行吸收光谱实验研究，发现在266 nm处有明显吸收光谱特征峰。对农药吸收光谱进行拟合分析，得到异丙甲草胺药液浓度和吸光度之间预测模型函数方程，函数方程为y=2.147 09x+0.031 98，相关系数为0.998 5。然后利用分光光度计对苹果汁-异丙甲草胺混合溶液进行吸收光谱实验研究，相对于纯苹果汁吸收光谱，在混合溶液吸收光谱中发现266 nm处为异丙甲草胺所对应的特征峰。对苹果汁中药物浓度和吸光度进行建模，模型函数为：y=0.704 9+0.826 8x，其相关系数为0.991 1。可以看出，当苹果汁中异丙甲草胺残留量很低时，其农药吸收光谱特征峰并不明显。为进一步提高检测效果，对混合溶液吸收光谱进行一阶导数处理，得到其一阶导数吸收光谱。与苹果汁吸收导数光谱相比较，苹果汁-农药混合溶液导数光谱有两个明显特征光谱峰，分别位于269和276 nm处。进一步分析苹果汁-异丙甲草胺混合溶液的导数吸收光谱峰值与农药含量之间的关系，对异丙甲草胺含量与导数光谱吸光度进行函数拟合。其中269 nm对应预测模型函数关系式：y=0.005 3-0.090 6x，相关系数r=0.992 5；276 nm对应预测模型函数关系式为y=-0.000 769-0.302 8x，相关系数r=0.990 6。为验证由吸收光谱和其一阶导数光谱所得苹果汁中农药残留预测模型的准确性，另外配置五种浓度苹果汁-异丙甲草胺混合溶液。然后在同等条件下对其进行吸收光谱实验，将266，269和276 nm处的吸光度分别代入对应模型函数可求得浓度预测值，结合已知浓度值可计算其平均回收率，其中吸收光谱266 nm对应平均回收率为104.68%，导数光谱269 nm对应平均回收率为104.59%，276 nm对应平均回收率为105.18%。对苹果汁中异丙甲草胺检测模型进行分析，计算得到检出限(LOD)和定量限(LOQ)参数值，其中原始吸收光谱对应LOD和LOQ分别为0.014 8和0.049 2 mg·mL-1，一阶导数光谱对应LOD和LOQ最小值分别为0.001 5和0.004 9 mg·mL-1。研究结果表明，采用吸收光谱方法对苹果汁中异丙甲草胺进行直接检测与分析是快速和可行有效的，而且对吸收光谱进行导数运算处理后，检测效果更优。     

基于冠层光谱的水稻穗颈瘟病害程度预测模型

对水稻稻瘟病病害程度的定量预测是精准防控的关键,田间冠层尺度的研究可为高光谱传感器提供理论基础。以受穗颈瘟胁迫的水稻为研究对象,采用SVC HR768i型光谱辐射仪在大田中获取灌浆期两个不同时间段的水稻冠层光谱反射率,以水稻发病株数百分比作为病害严重程度指标。冠层光谱数据采用九点平滑预处理,并重采样为1 nm间隔,计算植被指数;经过去包络线和一阶导数光谱变换,提取高光谱特征参数。分析不同时间段的光谱变换、植被指数、高光谱特征参数与病害程度的相关关系,构建基于植被指数、高光谱特征参数的穗颈瘟病害程度随机森林预测模型,并对比分析两个单时期预测模型异同,优选共用输入量,构建出两时期混合数据的病害程度预测模型。结果表明：（1）原始光谱曲线经去包络线处理可有效增强与病害程度相关的光谱信息,近红外波段（960～1 050和1 150～1 280 nm）的相关系数在0.80以上;（2）高光谱特征参数与病害程度相关性分析中,去包络线吸收谷参数相关系数高于其他参数,吸收谷V₃（910～1 100 nm）、吸收谷V₄（1 100～1 300 nm）中面积（A₃和A₄）、深度（DP₃和DP₄）、斜率（SL₄和SR₄）的相关系数在0.74以上;（3）去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测穗颈瘟病害程度在单时期及两时期混合数据中均表现最好。灌浆期后期数据预测效果最佳,验证集决定系数R2=0.91,均方根误差RMSE=0.02;（4）两时期混合数据预测精度处于两个单时期预测精度之间,验证集决定系数R2=0.85、均方根误差RMSE=0.03。研究成果揭示了灌浆期不同时间段水稻穗颈瘟光谱响应机制,表明去包络线吸收谷参数结合随机森林模型预测稻瘟病的实用性,可为田间水稻穗颈瘟病害程度进行快速、精确、无损地定量预测,为精准施药提供理论依据,并对未来航空、航天遥感的病害监测提供一定的技术支持。     

Oxyhemoglobin saturation measurements by green spectral shift

From an analysis of new hemoglobin solution transmission spectra at various oxygen saturations (SO2), path lengths, and pH, we find the determination of SO2 by using the classical oximetry technique to be poorly calibrated. We used this data set to develop a proposed method for SO2 determination based on the spectral shift of the hemoglobin transmission minimum between 475 and 510 nm. The method does not require accurate knowledge of hemoglobin extinction coefficients and is linear in relation to SO2 despite changes in path length, pH, or hemoglobin concentration.     

新生儿黄疸治疗仪用LED光源光谱功率分布匹配

为了有效降低胆红素脑病的风险和减少换血的需要,以实验测试的标准胆红素溶液最有效的吸收光谱作为光疗的目标光谱,根据光谱构造理论,采用不同峰值波长和半高宽的单色LED作为匹配光源,首次提出简单遗传算法作为光谱匹配算法,通过求解超定方程组的非负最小二乘解,得到最优LED组合比例,进而推得所需各种峰值波长的LED的数量。仿真实验结果表明：拟合的光谱曲线与目标光谱曲线十分近似,光谱匹配度达到了98.39%,获得了一种新型的LED黄疸治疗仪光源光谱功率分布。该算法简单,效率高、拟合误差小,可应用基于LED光源的光谱功率分布匹配技术的研究。     

利用光谱吸收深度定量反演碳酸盐矿物的影响因素及应用分析

光谱吸收特征是矿物识别与定量反演的重要指标。为提高利用光谱吸收特征定量反演矿物精度,以方解石为代表,以线性混合光谱模型与连续统去除方法为基础,以连续统去除吸收深度(CRBD)为分析对象,按端元光谱在2.33 μm附近有无吸收特征对光谱进行分类,并分析每类数据与方解石混合光谱CRBD随丰度、反射率以及光谱特征等影响因素的变化规律,进而非线性拟合其变化范围并提出一种新的矿物含量表示方法。研究结果表明,端元丰度对CRBD值影响较大,方解石丰度越大,吸收特征越明显,CRBD值越大。同样,混合端元反射率与光谱特征对混合光谱CRBD值影响也较明显,当混合端元光谱在2.33 μm附近为无特征时,端元光谱反射率越小,CRBD随碳酸盐丰度变化上凸越明显,为反射峰特征时,端元光谱反射率越大,下凹越明显;混合端元在2.33 μm附近为吸收谷特征时,CRBD随碳酸盐丰度接近线性变化。通过交叉分析与多端元混合光谱CRBD变化分析发现,混合光谱CRBD随碳酸盐矿物丰度及混合端元反射率变化受限于一定范围,其上限拟合方程满足指数函数变化,下限拟合方程为三次多项式函数,且拟合精度较高,R2均高于0.99,RMSE低于0.005。为实现矿物含量的精确预测,根据拟合方程提出一种以变化范围替代定量值来表示碳酸盐矿物丰度分布的方法,实现碳酸盐矿物含量反演的范围表示。通过影响因素分析及范围表示法可为矿产监测、定量评估等提供新的表达方法,为建立具有普适性的地物定量反演模型提供理论参考。     

吸收谱交迭的双组分混合液的荧光谱校正研究

荧光内滤效应以及样品池中荧光物质对激发光的吸收分布会直接影响荧光谱的强度和谱形,共同制约荧光分析法的应用。使用吸收谱及荧光谱存在交迭的双组分混合溶液,研究一种新的基于物理吸收模型的校正方法,以校正荧光内滤效应及吸收分布对荧光强度的影响。对三聚噻吩和五聚噻吩混合液的光谱研究表明,使用所述校正方法可以达到较为理想的校正效果, 误差小于5%。     

双波长比值光谱差异度指数用于人体舌苔舌质分离

舌苔舌质信息定量描述作为中医舌诊的重要内容,直接影响到中医临床舌诊的准确性。基于生物医学光子学理论,利用高光谱技术,提出一种基于双波长比值光谱差异度指数进行人体舌质舌苔分离的光谱分析新方法。首先采集被测对象371.200～992.956 nm之间共343个波长的舌体高光谱信息,随机选取15位被测对象进行光谱特征分析。绘制15位被测对象舌质舌苔全波段光谱曲线并进行比较,通过观察发现,舌质舌苔反射光特征差异与血红蛋白在该波段的光学特征变化相吻合,在500～750 nm之间,水对光的吸收很少,而舌体表面布满血管,光的吸收主要受到血红蛋白的影响,基于舌质舌苔在573和700 nm两波段光谱吸收差异,计算双波长比值,提取舌质舌苔光谱特征差异度指数,根据个体差异,分别提取不同被测对象舌质舌苔光谱特征差异指标,进行舌质舌苔区域分离,实验结果发现,对同一被测对象舌体苔质提取光谱差异度指数SDI,舌苔舌质光谱差异度指数存在一定差异性,由于个体的不同,具有各自明显的舌质、舌体差异度指数分割线,实验结果表明,运用双波长比值光谱差异度指数的光学表达形式能够用于舌质舌苔分离,同时该方法也能够为进一步中医临床舌诊提供客观依据。