专利名称：一种基于太赫兹理论模拟光谱的农药鉴别方法
技术领域：
本发明属于太赫兹无损检测领域，涉及一种农药鉴别方法，尤其是一种基于太赫兹理论模拟光谱的农药鉴别方法。
背景技术：
太赫兹(THz)波是指频率在0. I 10 THz范围内的电磁波(I THz = IO12 Hz)。THz光谱包含着丰富的物理和化学信息，可以对大量有机分子进行THz波光谱响应、动力学特性以及分子构型、构象进行分析研究和种类鉴别；太赫兹辐射的光子能量低，不会对被测物质产生有害电离，可以对物质进行无入侵无损检测；太赫兹辐射对大量介电材料和固体材料具有良好的投射性。太赫兹波的一系列独特性能，使得其成为近些年来快速发展起来的一项无损检测技术。目前，常用的农药检测方法是色谱分析法，但是色谱分析法样品的前处理复杂，无法实现在线检测，对检测条件要求高。一种快速、高效、可行性高的农药鉴别方法迫不可待，目前，利用光谱技术进行农药检测成为研究热点。紫外光谱仅与分子中的生色团和助色团有关，很难独立于分子结构解析；拉曼光谱需要考虑荧光和激光至热对分子结构造成的分解和破坏；红外光谱是分子中基团原子间振动跃迁时吸收红外光产生，因此红外光谱可以鉴别不同化学基团的物质，但是结构相似的物质，却很难区分。由于一般情况下同一类农药分子具有相同的官能团和相似的分子结构，太赫兹光谱弥补上述光谱的缺陷，因此将太赫兹光谱技术应用于农药检测成为探索农药检测的新方法。尽管相对紫外-可见光谱、红外光谱、拉曼光谱，太赫兹光谱具有一系列独特性能和优势，但是有关太赫兹光谱检测应用还处于研究阶段，有效的检测方法和数据处理技术成为太赫兹光谱技术应用于未知物检测领域有待突破的技术。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种基于太赫兹理论模拟光谱的农药鉴别方法。一种基于太赫兹理论模拟光谱的农药鉴别方法，包括以下步骤
步骤一建立农药样品指纹谱库借助化学理论模拟软件，对农药样品分子进行晶体理论模拟分析，获得样品分子的太赫兹理论模拟吸收光谱，提取样品理论模拟吸收光谱的特征吸收峰，建立样品标准特征吸收峰指纹库X = IX1--Xi--XJr ,石=[n.…Zj。其中为样品标准特征吸收峰指纹库中弟i种样品，为样品标准特征吸收峰指
纹库中样品种类数，为Xi样品的特征吸收峰，/7为名样品特征吸收峰总峰数；
步骤二 获取未知待测样品二阶导数特征吸收峰借助太赫兹时域光谱装置采集未知待测样品太赫兹时域光谱，进而利用菲涅尔公式计算获取未知待测样品实验吸收频谱图；进一步对未知待测样品实验吸收频谱进行二阶微分处理，获得未知待测样品二阶导数吸收频谱图，提取未知待测样品二阶导数吸收频谱图的特征吸收峰7;
步骤三对未知待测样品进行鉴别根据已建立的样品标准特征吸收峰指纹库I对未知待测样品二阶导数吸收频谱图的特征吸收峰7进行最佳匹配筛选，进而对未知待测样品进行鉴别。所述的对未知待测样品实验吸收频谱进行二阶微分处理，包括以下步骤
步骤①建立二阶微分处理模型对未知待测样品试验吸收频谱进行二阶微分处理。二
阶微分处理模型表示为
权利要求
1.一种基于太赫兹理论模拟光谱的农药鉴别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤 步骤一建立农药样品指纹谱库借助化学理论模拟软件，对农药样品分子进行晶体理论模拟分析，获得样品分子的太赫兹理论模拟吸收光谱，提取样品理论模拟吸收光谱的特征吸收峰，建立样品标准特征吸收峰指纹库i = H-.IJr ,名=[A1 …xr. Xj， 其中为样品标准特征吸收峰指纹库中弟I种样品，m为样品标准特征吸收峰指纹库中样品种类数，\为七样品的特征吸收峰，为牟样品特征吸收峰总峰数； 步骤二 获取未知待测样品二阶导数特征吸收峰借助太赫兹时域光谱装置采集未知待测样品太赫兹时域光谱，进而利用菲涅尔公式计算获取未知待测样品实验吸收频谱图；进一步对未知待测样品实验吸收频谱进行二阶微分处理，获得未知待测样品二阶导数吸收频谱图，提取未知待测样品二阶导数吸收频谱图的特征吸收峰7; 步骤三对未知待测样品进行鉴别根据已建立的样品标准特征吸收峰指纹库I对未知待测样品二阶导数吸收频谱图的特征吸收峰7进行最佳匹配筛选，进而对未知待测样品进行鉴别。
2.根据权利要求I所述的一种基于太赫兹理论模拟光谱的农药鉴别方法，其特征在于所述的对未知待测样品实验吸收频谱进行二阶微分处理，包括以下步骤， 步骤①建立二阶微分处理模型对未知待测样品试验吸收频谱进行二阶微分处理；二阶微分处理模型表示为 dwA 公式中/ >)为未知待测样品实验吸收频谱的吸收强度，w为未知待测样品实验吸收频谱的频率； 步骤②提取未知待测样品二阶导数频谱图的特征吸收峰Y，7 =[乃_-'凡一乃]; 其中) 为未知待测样品的特征吸收峰，I为未知待测样品7的特征吸收峰总峰数。
3.根据权利要求I所述的一种基于太赫兹理论模拟光谱的农药鉴别方法，其特征在于所述的最佳匹配筛选法包括以下步骤， 步骤①根据已建立的样品标准特征吸收峰指纹库X =…总f ,名，对于未知待测样品特征吸收峰库Z =[乃一九…乃]中的Ti进行归属判另IJ，利用最短距离模型 l>i-xjl<G J=I --. n, k=l ... I 其中e为允许误差，初值取0.1，若&与&满足最短距离模型关系，则ei-0.01，不断减小e的值进行最佳归属，若Ti与&不满足最短距离模型关系，则筛除Ti ; 利用最短距离模型，根据特征吸收峰指纹库X = [Z1…JTi…JTh f中的每个尤，对未知待测样品特征吸收峰库F =Ljv jv乃]进行最佳归属；上述步骤最佳归属后名+& %]，即、归属到&，其中&为样品标准特征吸收峰指纹库Ii中可归属的特征吸收峰\为未知待测样品特征吸收峰库7中可归属的特征吸收峰，5为特征吸收峰总数； 步骤②然后欧氏距离的均方根，对样品标准特征吸收峰指纹库]和未 知待测样品特征吸收峰库F=[yr_%…yJ，进行特征吸收峰归属相似度测度，取A最短的样品标准特征吸收峰指纹库名，即为未知待测样品种类；—sg = l-s 公式中，A为样品标准特征吸收峰指纹库名中可被归属的特征吸收峰\为未知待测样品特征吸收峰库7中可归属的特征吸收峰，5为特征吸收峰总数；若有多个相同4，则取5最大的样品标准特征吸收峰指纹库名，即为未知待测样品种类。
全文摘要
本发明公开了一种基于太赫兹理论模拟光谱的农药鉴别方法，本发明从理论模拟分光谱分析角度获取农药样品吸收频谱图，建立样品标准特征吸收峰指纹库X；借助太赫兹时域光谱装置采集未知待测样品太赫兹时域光谱，进而利用菲涅尔公式计算获取未知待测样品实验吸收频谱图，进一步对未知待测样品实验吸收频谱进行二阶微分处理，获得未知待测样品二阶导数吸收频谱图，提取未知待测样品二阶导数吸收频谱图的特征吸收峰Y；根据已建立的样品标准特征吸收峰指纹库X，对未知待测样品二阶导数吸收频谱图的特征吸收峰Y进行最佳匹配筛选，进而对未知待测样品进行鉴别。本发明降低了数据处理的难度和复杂度，建立农药样品指纹库，提高了鉴别效率和准确性。
文档编号G01N21/31GK102749297SQ201210236840
公开日2012年10月24日 申请日期2012年7月10日 优先权日2012年7月10日
发明者李兰玉, 王强, 马冶浩 申请人:中国计量学院