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为利用3D荧光技术实现基于贮藏室气体荧光信息的香蕉腐败早期预警,选取两批不同贮藏日期的香蕉贮藏室气体进行三维荧光数据采集。首先对荧光数据进行了预处理：为消除三维荧光仪整体漂移现象,对得到的三维荧光数据进行去除漂移处理;利用matlab中eemscat工具包对瑞利与拉曼散射进行去除处理,有效消除了瑞利散射和拉曼散射的不利影响;运用Savitzky-Golar(SG)进行数据平滑处理,减少了噪声对荧光信号的干扰。同时,对三维荧光数据进行初步筛选,去除了荧光强度接近于0的发射波长,以及利用三阶高斯混合分布对不同激发波长下的发射光谱进行拟合去除了离散性较大的激发波长。然后针对荧光数据的特征表征,提出了一种基于Wilks Λ统计量融合间隔偏最小二乘法(iPLS)的荧光数据特征选择策略。具体是：用Wilks Λ统计量进行特征激发波长的选取,初步选出了5个特征激发波长;根据初选的特征激发波长用iPLS结合pH值及相对电导率进行了特征发射波段的选取,结果每个特征激发波长下均选出包含14个波长的特征发射波段。为进一步减少分析变量个数,根据选出的特征发射波长,运用Wilks Λ统计量再次进行特征激发波长反选,最终得到了3个特征激发波长。考虑到各特征激发波长下对应14个特征发射波长,故可选出42个特征发射波长。最后基于香蕉在贮藏中其品质变化具有时变特点,根据42个特征发射波长使用系统聚类分析法(SCA)进行香蕉腐败基准界定,得到两批香蕉均在贮藏的第5天出现品质突变。因此选用第5天贮藏室气体荧光信息来表征香蕉的腐败情况。另外,利用主成分分析(PCA)初步探索了用第1主成分实现香蕉早期腐败的预警。结果表明：文中提出的三维荧光数据特征波长的选择策略是能够有效降低光谱数据的复杂度,同时给出的早期腐败预警方法是可行的。 相似文献
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