积分光谱技术提升近红外光谱分析精度研究

"积分光谱与近红外光谱分析精度关系的研究" 本文主要探讨了积分光谱技术在近红外光谱分析中的应用及其对分析精度的影响。研究者利用两种型号的傅里叶近红外光谱仪——MPA型和WQF-400N型，对奶粉样本进行了光谱检测，并通过积分法处理原始光谱，以模拟不同分辨率下的光谱数据。积分法涉及选择不同的积分区间，以此来压缩数据并可能提高模型预测的准确性。 在预处理步骤中，研究者采用了Savitzky-Golay平滑和一阶微分的方法，这是预处理近红外光谱数据的常用技术，旨在去除噪声和改善光谱的可读性。接着，他们运用偏最小二乘(PLS)回归分析构建奶粉中脂肪含量的预测模型。通过比较两台仪器建立的模型的相关系数(R)，预测均方差(RMSEP)以及平均相对误差(E)这三个关键预测参数，发现在分辨率为16 cm⁻¹和64 cm⁻¹时，模型的性能最优。 研究表明，积分光谱能够有效地压缩数据，从而提高预测模型的精度。这表明在进行近红外光谱分析时，选择合适的积分区间和分辨率至关重要。并非总是越高分辨率就越好，而是应该根据具体的样品特性和待测指标来确定最佳的分辨率，以达到既能降低分析工作量又能实现最高预测精度的目标。因此，研究人员强调在实际应用中不应盲目追求高分辨率，而应注重实际效果和效率的平衡。 关键词：光谱学，近红外光谱，分辨率，积分光谱，积分区间，脂肪。该研究对于优化近红外光谱分析方法，提升食品成分检测的精确度具有实际指导意义。