同步-异步二维中红外相关谱检测掺假芝麻油

将同步-异步二维中红外相关谱和多维偏最小二乘判别法相结合定性分析掺假芝麻油。分别配置40个纯芝麻油和含有玉米油不同体积分数(3%~60%)的掺假芝麻油样品40个。室温下,分别采集所有样品的常规一维中红外光谱(650~4 000cm-1)。在研究纯芝麻油和掺假芝麻油的一维中红外光谱的基础上,以芝麻油中掺假的玉米油浓度为外扰,进行相关计算,得到同步和异步二维中红外相关谱矩阵,并对其进行标准化。分别提取标准化的同步和异步二维中红外相关谱主对角线上部分和下部分元素进行融合,得到同步-异步二维中红外相关谱矩阵。在此基础上,分别基于同步-异步二维中红外相关谱矩阵、同步二维中红外相关谱矩阵和异步二维中红外相关谱矩阵建立了三个定性分析掺假芝麻油的多维偏最小二乘判别模型对预测集未知样品进行预测,其识别正确率分别为100%,96.2%和96.2%。结果表明:相对于同步和异步二维中红外相关谱,同步-异步二维中红外相关谱不仅包含了完整的掺假油特征信息,而且剔除了冗余信息,因此能取得更好的判别结果。     

二维相关近红外光谱检测牛奶中的三聚氰胺

配置合格的纯牛奶样本及含有三聚氰胺质量浓度范围为0.01g/L～3g/L的掺杂牛奶样本各20个,并采集其近红外光谱。以牛奶中掺杂三聚氰胺浓度为外扰,构建二维相关同步谱,研究其相关谱特性。在此基础上,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立定性模型,可以实现纯牛奶与掺伪牛奶的定性鉴别,正确识别率达100%。同时,将二维相关近红外同步谱矩阵与偏最小二乘法(PLS)结合起来,建立定量分析牛奶中掺杂三聚氰胺的数学模型。对未知样品的预测相关系数R达到0.98,预测均方根误差(RM-SEP)为0.18g/L,说明基于同步相关谱矩阵建立定量分析的数学模型是可行的。该方法无需样品处理,成本低,为快速检测掺伪牛奶提供了一种新的途径。     

基于异谱二维NIR-IR相关判别掺杂牛奶

为更快、更准确的判别掺杂牛奶和纯牛奶,将二维异谱NIR-IR相关谱与多维偏最小二乘判别(NPLS-DA)相结合,建立了掺杂牛奶与纯牛奶NPLS-DA模型。首先,准备并配置纯牛奶和浓度范围为0.01~1g·L-1掺杂淀粉牛奶样品各36个,并在室温的条件下采集所有样品的一维近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱。接着,计算了所有样品在4 200~4 800和900~1 700cm-1范围的同步二维NIR-IR相关谱,研究了其二维相关谱特性,并指出虽然该技术可提供更多的信息,但由于掺杂物微量,仍旧无法根据相关图谱直接对比判定牛奶是否掺杂,需要借助模式识别的方法进行判别。最后,将同步二维NIR-IR相关谱与NPLS-DA结合建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,该模型对校正集内部样品和预测集外部样品的判别正确率分别为95.8%和100%。此外,为了比较,分别建立了基于二维NIR和IR相关光谱的NPLS-DA模型,两模型对未知样品的判别正确率均为95.8%。研究结果表明:采用NIR-IR相关谱的NPLS-DA模型能提供更好判别结果。该方法可有效提取食品中掺杂物的特征信息,为检测掺杂食品提供了一个新的方法。     

基于近红外自相关谱检测奶粉中的三聚氰胺

发展了一种基于近红外自相关谱定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的检测方法。分别配置40个纯奶粉样品和40个不同质量百分比浓度的掺三聚氰胺奶粉(10-4%～40%, w/w)样品,采集了所有样品的一维近红外漫反射光谱,以奶粉中掺入的三聚氰胺浓度为外扰进行相关计算,选择随浓度变化敏感的7 000～4 200 cm-1为建模区间。在提取自相关谱信息的基础上,建立了定性定量分析掺三聚氰胺奶粉的偏最小二乘模型,并与常规一维近红外谱模型的预测结果进行了比较。所建立的方法对未知样品的识别正确率为100%,预测均方根误差(RMSEP)为0.63%;而一维近红外谱的识别正确率为96.2%,RMSEP为0.84%。研究结果表明：相对于常规一维近红外谱,所建立的方法能提供更好的预测结果,其原因可能是自相关谱能提取更多的特征信息。     

利用2DCOS进行多组分混合气体傅里叶变换红外光谱分析中同分异构体谱峰的辨别

在利用傅里叶变换红外光谱进行混合气体定量分析中,针对烃类尤其是同分异构体等构成的混合气体其谱图特征相似、吸收峰严重交叠,不易进行特征吸收成分的判别和特征变量选择的问题,为增强谱峰分辨力,采用广义二维相关光谱和傅里叶变化红外光谱对烃类混合气体分析中同分异构体进行辨别,以异丁烷和正丁烷的红外光谱及受浓度扰动组成的光谱组为例进行二维相关红外光谱分析。通过观察全波段和主吸收峰波段单组分气体的傅里叶变换红外光谱,可知其谱图相似,吸收峰严重交叠,如果混合在一起,将基本无法辨别何种分子结构及成分。通过广义二维相关光谱的变换,其二维相关光谱的同步谱和异步谱可以清晰地辨别出异丁烷和正丁烷的特征吸收峰及其各自强度,实验结果可知,异丁烷在2 893,2 954和2 977 cm-1,正丁烷在2 895和2 965 cm-1具有强的吸收特征谱线。分析结果初步验证了二维红外相关光谱在多组分混合气体傅里叶变换红外光谱定量分析中谱分辨率增强方面的应用。     

二维相关近红外谱结合NPLS-DA判别掺杂牛奶的研究

将二维相关近红外谱与多维偏最小二乘判别分析方法结合起来,建立了掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型.分别配置掺杂尿素牛奶(1～20 g/L)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～3 g/L)样品各40个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的近红外光谱.在量化二维相关近红外同步谱的基础上,采用多维偏最小二乘判别分析法分别建立了掺杂尿素、掺杂三聚氰胺及两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型对未知样品进行判别,其判别正确率分别为95％、90％和92.5％,并与偏最小二乘判别和隐变量正交投影判别建模方法进行了比较.结果表明:多维偏最小二乘判别分析法具有更强的预测能力可推广到其它食品的掺杂检测中.     

二维相关谱在食品品质检测中的研究进展

近年来,食品质量与安全问题越来越严重,需要快速便捷的检测技术以确定食品的品质。二维相关谱技术由于其高光谱分辨率、高选择性和高图谱解析能力,可有效解决常规一维谱在数据分析过程中所遇到的三个困难：①光谱选择性低;②特征信息提取难;③图谱解析难,特别适合于那些传统一维光谱方法难以满足的相似样品的判别分析。综述了二维相关谱方法的发展历程、获取谱图的实验方法、以及数学原理和谱图性质。同时,也指出根据同步二维相关谱交叉峰的正负以及异步二维相关谱交叉峰的有无,可实现被覆盖的或被淹没的弱峰之间相互指认和验证,确认其来源。详细介绍了二维中红外、近红外、紫外、荧光和拉曼相关谱在乳制品、酒类、食用油、肉类、蜂蜜、大米等食品品质检测中的应用,分析了目前二维相关谱方法存在的问题,展望了二维相关谱的发展前景。     

中药掺伪的二维相关红外光谱法分析

旨在建立基于二维相关红外光谱(2D IR spectra)的分析技术,以进行中药中是否掺杂化学药物的判别。以减肥药盐酸芬氟拉明(fenfluramine hydrochloride, FH)、盐酸西布曲明(sibutramine hydrochloride, SH)为待检化合物,确定二者同步相关谱中的特征相关峰。首先通过比较掺杂中药与盐酸芬氟拉明的同步谱中特征相关峰的相似性,初步对掺杂化合物盐酸芬氟拉明进行判定,而后利用掺杂中药异步谱能确认相关峰来源的特性,进一步确证盐酸芬氟拉明的存在;此外,根据掺杂中药同步谱中未出现与盐酸西布曲明同步谱相似的特征相关峰,可以直接判别其中未掺杂盐酸西布曲明。实验所建立的方法无需样品分离,速度快,成本低,为快速简便地进行复杂体系中是否存在化学药物的判别提供了一种新的可能的方法。     

二维相关光谱分析在无创血糖检测特异性研究中的应用

主要利用二维相关光谱分析方法考察了血液中主要成分、测量过程中的系统漂移等因素对近红外光谱中的葡萄糖分子特异性的影响。首先测量了葡萄糖水溶液的近红外透射光谱,以葡萄糖浓度为外扰,计算二维相关同步谱及异步谱,通过对比分析确定了葡萄糖在合频和倍频区域的特征吸收峰位置。当葡萄糖水溶液中加入少量白蛋白后,其二维相关谱中葡萄糖的一级倍频吸收峰(1 590 nm)和二级倍频吸收峰(1 195 nm)出现了不同源的现象,表明白蛋白可能破坏了葡萄糖的特异性;进一步开展了人体口服葡萄糖耐量实验,测量了手掌部位的漫反射光谱,其二维相关谱中葡萄糖的同源性吸收也遭到破坏。另外,由于葡萄糖浓度变化引起的光谱变异信息较小,很容易被系统漂移掩盖,一般需要进行背景修正。在葡萄糖水溶液的透射实验和人体漫反射实验中,分别引入纯水样本和5%标准漫反射板作为参考,以时间为扰动的二维相关光谱分析的结果表明,经过参考样本的背景校正后,系统漂移在二维同步切线谱中引起的谱峰偏移变小,葡萄糖的特征吸收被增强。因此,在近红外光谱无创血糖检测中,应尽量避开与葡萄糖特征吸收不同源的波段,并有必要采取一定的参考测量方法以提高检测的特异性。     

三维荧光光谱结合Zernike图像矩快速鉴别掺伪芝麻油

为了实现对掺伪芝麻油的快速鉴别,应用FS920荧光光谱仪测定样品的三维荧光光谱数据。将三维荧光光谱图视为灰度图,在没有任何预处理的前提下,直接应用Zernike图像矩提取三维光谱灰度图的特征信息,然后采用类平均法对特征信息进行聚类分析,从定性角度实现掺伪芝麻油的鉴别,并解析其组成成分。最后应用广义回归神经网络(GRNN)对掺伪样本的成分进行定量分析。聚类分析能够以很高的辨识率来识别掺伪芝麻油,并能够正确解析其组成成分。定量模型预测了2组掺伪样本中各成分的相对体积,其平均相对误差分别为2.23%,8.00%,9.70%和9.70%。分析结果表明,Zernike矩能够有效提取光谱的特征信息,光谱数据的Zernike矩特征结合聚类分析以及GRNN模型能够获得良好的定性和定量分析结果,为掺伪芝麻油的鉴别提供了一种新的方法。     

结合2D-COS和光谱融合技术的小麦淀粉回生特性定量表征

回生是淀粉加工、运输和储藏过程中的重要理化性质,快速检测淀粉回生程度对淀粉制品的品质和保质期有重要意义。为了探究二维相关光谱法(2D-COS)优选回生淀粉特征变量的可行性,研究结合2D-COS和光谱融合技术对小麦淀粉的回生特性进行定量表征。首先,将不同回生时间的小麦淀粉测定结晶度和回生度,从淀粉体系中晶体含量和对淀粉酶水解抗性的角度表征淀粉回生特性。然后,分别采集样品的近红外和中红外光谱数据,对采集的原始光谱进行Savitzky-Golay平滑和标准正态变量变换预处理后,结合偏最小二乘法分别基于近红外光谱、中红外光谱和融合光谱构建全光谱的预测模型。在此基础上,以回生天数为外部扰动,分别选取回生0, 1, 2, 3, 5, 7, 10, 14, 21和35 d的10条淀粉光谱进行2D-COS分析。通过分析同步谱和自相关谱,辨识了近红外13个和中红外11个与回生特性有关的特征波长。最后,基于这些特征波长进一步建立回生度和结晶度的预测模型。结果表明,全光谱模型结果中,光谱融合后的模型预测效果较好,结晶度模型的相对分析误差(RPD)值由1.203 4和2.069 0提高至3.980 9,回生度...     

基于二维相关近红外谱参数化及BP神经网络的掺杂牛奶鉴别

将二维相关近红外谱参数化方法与BP神经网络结合,建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。分别配制含有尿素牛奶(1～20 g·L-1)和三聚氰胺牛奶(0.01～3 g·L-1)样品各40个。研究了纯牛奶、掺杂牛奶的二维相关近红外谱特性,在此基础上,分别提取了各样品二维相关同步谱的5个特征参数。将这5个特征参数作为BP神经网络的输入,分别建立掺杂尿素、掺杂三聚氰胺、两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型,采用这些模型对未知样品进行预测,其预测正确率分别为95%,100%和96.7%。研究结果表明：该方法有效地提取了牛奶中掺杂目标物的特征光谱信息,同时又减少了BP神经网络输入变量的维数,实现了掺杂牛奶与纯牛奶的鉴别。     

基于二维红外相关谱欧氏距离判别掺杂牛奶

基于纯牛奶、掺杂牛奶样品间二维红外相关谱欧氏距离,依据未知样品与校正集中“极值样品”欧氏距离平均值、组内、组间样品欧氏距离平均值,提出了一种掺杂牛奶判别的新方法。分别配置掺杂尿素牛奶(0.01～0.3 g·L-1)和掺杂三聚氰胺牛奶(0.01～0.3 g·L-1)样品各16个,采集纯牛奶及掺杂牛奶样品的红外光谱。以牛奶中掺杂物浓度为外扰,构建纯牛奶与掺杂牛奶的同步二维红外相关谱,并计算了各样品相关谱矩阵间的欧氏距离。在此基础上,分别建立掺杂尿素牛奶、掺杂三聚氰胺牛奶与纯牛奶的判别模型,确定模型中的“极值样品”,组内、组间样品欧氏距离平均值。利用所建模型,计算未知样品与“极值样品”的欧式距离,并依据判别规则,对未知样品进行判别。研究结果表明： 基于样品红外相关谱矩阵间欧氏距离可实现掺杂牛奶的判别,其判别正确率为100%,验证了该方法的有效性。该研究为掺杂牛奶的检测提供了一种新的可能方法。     

基于2T2D相关特征切谱掺杂牛奶判别

提出并建立一种基于2T2D相关特征切谱掺杂牛奶判别方法。制备两个品牌纯牛奶和掺杂三聚氰胺牛奶(0.02～2 mg·mL^-1)各80个样品,共160个,以浓度为外扰,构建同步2T2D相关红外谱,并在纯牛奶和三聚氰胺特征峰位置对同步谱进行切谱处理,得到每一个样品的特征切谱。分别基于2T2D相关特征切谱、同步谱和室温下一维中红外光谱建立两个品牌融合的掺杂牛奶判别模型。结果表明：所提出的2T2D相关特征切谱判别方法不仅压缩了数据,而且有效提取了特征信息,提高了判别准确率。     

近红外二维相关光谱的掺和大米判别

随着经济水平的提升人们对大米品质要求越来越高,由于不同大米品种之间价格差异也较大,致使不少商贩以劣充优谋取利益,有的掺和比例高达30%以上,这种行为严重损害了消费者利益。大米作为一种碳水化合物直接通过一维近红外光谱信息不易区分掺和米,目前诸多研究集中在基于一维光谱的化学计量学判别模型建立。二维相关光谱具有高分辨率、解析峰的归属等优点,可以挖掘出掺和米在一维光谱中隐藏的有效信息。以五常大米作为研究对象,选取难以用肉眼分辨的六种大米为掺入米,分别制备5%～50%的不同掺和比例大米样品140个。以五常大米近红外光谱的平均光谱作为参考谱,掺和比例作为外部扰动因数,将掺和米光谱和五常米光谱分别与参考谱进行二维相关运算,通过解析不同掺和比例大米二维相关同步谱特性发现自相关谱1 420和1 920 nm两处自动峰值与同步谱(1 420, 1 920) nm和(1 920, 1 420) nm处交叉峰值强度均随掺和比例增加呈递增趋势,其中1 920 nm自动峰值对掺和比例响应最显著。通过对自相关谱1 420和1 920 nm两处自动峰产生机制的追溯并分析对应官能团归属,发现大米中直链淀粉对掺和比例响应程度高于蛋白质及其他碳水化合物。分别以五常大米同步谱中1 420和1 920 nm处自动峰值和(1 920, 1 420)nm处交叉峰值的最大值作为判别阈值,对140个大米样品进行了判别试验。结果显示,基于1 920 nm自动峰值的判别效果最佳正确率达93.3%,掺和比例20%及以上掺和米样品判别正确率为100%,随着掺和比例降低判别正确率也逐渐下降,掺和比例15%, 10%和5%样品判别正确率分别为91.7%, 66%和75%。综上所述,以掺和比例作为外部干扰因数解析不同掺和比例的大米二维同步谱特性,通过特征峰值的差异可以简单有效区分掺和米,与以往近红外判别模式相比不需要准备大量样品来训练模型,为快速鉴别掺和大米提供一种新思路。     

基于二维相关光谱的水体叶绿素含量探测

利用Shimadzu UV2450分光光度计测量了含有不同叶绿素浓度的湖水样本在可见光和近红外区域的透射光谱,并使用实验室手段测量了水体的叶绿素含量。分析了湖水样本的透射光谱特性,同时引入二维相关光谱技术,利用叶绿素浓度值作为微扰量,得到水体叶绿素的动态光谱,进而结合二维同步谱图和异步谱图确定表征水体叶绿素浓度的特征波段。综合观察二维相关光谱中的同步谱图和异步谱图,更加精确地阐明了水体光谱特征,同时剔除水体中其他物质对于光谱信息的影响,更有效、全面地提取反映水体叶绿素信息的敏感波段。利用所选特征波段构建归一化水体叶绿素指数,将特征波段与叶绿素指数分别与水体叶绿素浓度建立线性预测模型。结果显示,归一化水体叶绿素指数的预测模型测定R2达到0.771 2,均方根误差是45.509 8 mg·L-1,预测R2达到0.765 8,均方根误差是39.503 8 mg·L-1。模型精度较利用特征波段建立的多元线性回归模型有了较大的提高,达到了实用水平。     

结合小波压缩和APTLD的三维荧光光谱技术在掺伪麻油鉴别中的应用

将三维荧光光谱技术、小波压缩和交替惩罚三线性分解算法(APTLD)结合,提出了一种鉴别掺伪芝麻油的新方法。利用荧光光谱仪测量纯芝麻油及掺伪芝麻油样本的三维荧光光谱,通过激发校正和发射校正消除仪器带来的误差,得到样本的真实三维荧光光谱数据;利用小波压缩对处理后的真实数据进行压缩,以减少冗余信息,其中压缩分数和数据恢复分数分别大于94.00%和98.00%;利用APTLD算法对压缩后的数据进行定性及定量分析,得到的回收率为97.0%～99.8%,预测方均根误差不大于0.120。研究结果表明,所提方法能够准确鉴别纯芝麻油及掺伪芝麻油样本,并对其组分含量进行预测。     

近、中红外光谱法融合判定葡萄酒产地

葡萄酒带有浓厚的葡萄原产地地域特点与个性,快速准确地判别葡萄酒原产地具有重要意义,感官评定的方法存在一定的局限性。提出用贝叶斯信息融合技术将葡萄酒样品的近红外透射光谱及中红外衰减全反射光谱联立进行葡萄酒原产地判别的方法。分别用近、中红外光谱仪采集来自中国四个不同葡萄主栽产地(河北怀来、山东烟台、甘肃、河北昌黎)的153个葡萄酒样品的近红外透射光谱和中红外衰减全反射光谱,然后用偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)分别建立基于近红外光谱和中红外光谱的葡萄酒产区判别模型;该模型输出的节点值归一化后作为所有样品分属每一类别的先验概率,代入Bayes判别公式得到后验概率,根据此概率判断样品的新类别属性,即用贝叶斯信息融合技术实现了两种判别结果的修正决策。近红外和中红外融合后的模型结果为：十次随机划分建模集和检验集,四产区葡萄酒判别模型建模集的平均准确率由78.21%(近红外)和82.57%(中红外)变为融合后的87.11%,检验集平均准确率由82.50%(近红外)和81.98%(中红外)变为融合后的90.87%,均优于单独采用一种光谱技术的判别结果。实验结果表明：信息融合技术有助于模型判别效果的提高,采用近、中红外光谱的贝叶斯信息融合技术对葡萄酒原产地进行快速识别是可行的。     

蛋白质二级结构的二维红外相关光谱模拟研究

利用Voigt函数模拟了蛋白质二级结构的红外光谱吸收带和酰胺I带,其中1680cm-1吸收峰被严重叠加。为了研究二维红外相关光谱分析技术对叠加峰的分辨能力,选取1680cm-1吸收峰作为研究对象。当1680cm-1单峰峰高发生变化时,其同步谱中自相关峰能准确的反映出来。当1680cm-1和1640cm-1双峰峰高都发生变化时,其同步谱中自相关峰不但能准确反映出这两个峰的变化,还能获得1680cm-1子峰对外部扰动的灵敏度高于1640cm-1子峰的信息。它们同步谱中负交叉峰说明了1680cm-1和1640cm-1的变化取向相反,异步谱中该位置的负交叉峰说明了1640cm-1的变化快于1680cm-1。二维相关分析的结果和模拟吸收带假设的变化情况一致。研究表明二维红外相关光谱技术具有高分辨率、高灵敏度等优点,可以用于研究严重叠加的酰胺I带,获取蛋白质二级结构变化的相关信息。     

三维荧光光谱结合Tchebichef矩快速鉴别掺伪芝麻油

应用FS920荧光光谱仪测定样品的三维荧光光谱数据,直接利用Tchebichef矩提取三维光谱灰度图的特征信息,然后对其进行聚类分析,最后通过逐步回归建立样本中各成分的线性模型。聚类分析能够准确识别掺伪芝麻油,并正确解析其组成成分,得到的线性模型相关系数R>0.99。研究表明,Tchebichef矩能够有效提取光谱的特征信息,应用于掺伪芝麻油鉴别可获得良好的定性和定量分析结果。