Matlab平台红外光谱建模工具包开发与应用

本文主要介绍了基于Matlab平台开发的一个红外光谱建模工具包，该工具包集成了一系列化学计量学算法，旨在简化红外光谱在中药分析和生物医学检测中的应用，尤其是对于中药中铜元素含量和新生儿足底血片中苯丙氨酸（Phe）含量的测定。 在建模过程中，文章首先概述了红外光谱法结合化学计量学算法的基本原理和步骤，包括光谱预处理技术如归一化、平滑、求导等。此外，还提到了多种波段选择和优化方法，如无信息变量消除（UVE）、cUVE、BiPLS、小波变换（WT）和随机森林（RF）。接着，文章列举了多种多元校正方法，如偏最小二乘（PLS）、cPLS、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）、BP-ANN、RBF-ANN和RF。 该工具包的核心功能包括光谱文件管理、预处理、波段优化、模型构建和评估。通过一个基于GUI的设计，使得用户界面友好、直观且易于操作。工具包的开发遵循了软件工程的原则，确保了模块化和易用性，使得即使是没有建模经验的分析人员也能快速上手。 文章展示了该工具包在实际应用中的效果，通过两个案例进行了验证。第一个案例是构建中药枸杞中铜元素含量的定量模型。通过对枸杞的原始光谱进行一阶导数九点平滑处理，结合BiPLS波段优化，选取320个数据点建立PLS模型，得到高相关性（R=0.92），低预测均方根误差（RMSEP=0.51）和平均相对误差（MRE=0.06）的优秀性能。 第二个案例是建立新生儿足底血片中Phe含量的定量模型，利用bior2.8小波函数进行小波变换，随后采用RF模型，通过调整决策树数量和变量数，成功构建了模型，展示了工具包在复杂生物样本分析中的实用性。 这个基于Matlab的红外光谱建模工具包提供了全面的功能，简化了红外光谱分析的流程，提高了模型构建的效率和准确性，特别适用于中药和生物医学领域的定量分析。它的开发和应用对于推动相关领域的科学研究和技术进步具有重要意义。