一种基于花椒光谱特征峰的插值重构方法与流程

1.本发明涉及近红外光谱重构技术，具体涉及一种基于花椒光谱特征峰的插值重构方法。


背景技术：

2.花椒是我国重要的经济作物之一，现代天然产物化学和药理学研究表明花椒中的这些生物活性成分具有抗氧化、抗肿瘤、消炎及抑菌防腐的功能。由于地理环境、气候差异、土壤、品种等不同，造成花椒品质有所差异，对于花椒品质的检测，当前主要检测技术有气相—质谱联用法、高效液相色谱法和中红外光谱法等，但这些方法都以实验室应用为主，并且气相-质谱联用法和高效液相色谱法的检测成本都比较昂贵，样品处理繁琐，对实验操作要求很高，无法快速测定，给花椒检测带来了极大的困难。因此实现一种简单、快速、无损的花椒品质判别方法，具有重要的现实意义。
3.与其他化学分析技术相比，便携式近红外光谱技术具有快速准确、无需样品预处理、不破坏样品、无污染等特点，是一种极为合适的花椒品质检测技术，同时，便携式近红外光谱仪成本低廉，操作简单，携带方便，可以大量购置以满足各类花椒的检测需求。但是便携式近红外光谱仪易于受光源、检测器、检测方法、环境条件等影响，造成采集的光谱数据稳定性差，精度低，进而影响光谱模型效果。尤其是目前采用的波长均分式便携近红外光谱仪，采集了过多与花椒样品相关性较小的数据信息，进而造成光谱模型效果差，效率低，数据分析不准确等问题。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是：提出一种基于花椒光谱特征峰的插值重构方法，提高光谱分析效率和准确性。
5.本发明解决上述技术问题采用的技术方案是：
6.一种基于花椒光谱特征峰的插值重构方法，包括以下步骤：
7.s1、采集花椒样品光谱数据；
8.s2、对花椒样品光谱数据进行二阶求导，获得花椒样品特征峰；
9.s3、结合花椒样品特征峰数目及原始光谱数据波长点数目计算单个特征峰的波长点数目；
10.s4、根据单个特征峰波长点数目及其权重特性计算出虚拟波段范围及波长点数目；
11.s5、结合虚拟波段范围、波长点数目及原始特征峰光强值进行原始光谱数据的插值重构。
12.作为进一步优化，步骤s1中，采用波长均分式便携近红外光谱仪采集花椒样品光谱数据。
13.作为进一步优化，步骤s1中，在采集花椒样品光谱数据过程中，每一个样品对应采
集多条光谱数据，并将所述多条光谱数据做均值运算，均值后的数据为作为该样品的光谱数据。
14.作为进一步优化，步骤s2中，采用savitzky-golay方式进行二阶求导，半窗宽设置为5，多项式最高阶设置为5，求导阶数设置为2阶，通过二阶求导获得光谱数据的二阶求导光谱图形，通过所述二阶求导光谱图形即可找到花椒样品的特征峰。
15.作为进一步优化，步骤s3中，所述结合花椒样品特征峰数目及原始光谱数据波长点数目计算单个特征峰的波长点数目，具体包括：
16.单个特征峰的波长点数目＝原始光谱数据波长点数目/花椒样品特征峰数目。
17.作为进一步优化，步骤s4中，所述根据单个特征峰波长点数目及其权重特性计算出虚拟波段范围及波长点数目，具体包括：
18.选取特征峰周围权重系数较高的波长点作为光谱基准点，再结合单个特征峰的波长点数目进行差值运算，计算出虚拟波段的范围及波长点的数目。
19.作为进一步优化，所述选取特征峰周围权重系数较高的波长点作为光谱基准点的方法为：
20.选取特征峰周围二阶导数值大于特征峰二阶导数值50％的光谱波长点作为光谱基准点。
21.作为进一步优化，步骤s5中，所述结合虚拟波段范围、波长点数目及原始特征峰光强值进行原始光谱数据的插值重构，具体包括：
22.将光谱基准点所对应的原始光谱数据光强值作为光谱基准值，采用插值的方式对虚拟波段范围上的光强值进行计算，最后将虚拟插值点与原始光谱基准点进行整合完成原始光谱数据的插值重构。
23.本发明的有益效果是：
24.该方法通过对花椒光谱数据进行插值重构，剔除了与样品相关性较小的光谱数据，通过虚拟重构的方式，不仅保留了原始光谱数据相同的波长点个数，使得光谱数据分析效率更高，同时通过虚拟波长点极大的增加了样品特征信息，进一步提高光谱分析能力。
附图说明
25.图1是实施例中的基于花椒光谱特征峰的插值重构方法流程图；
26.图2是实施例中花椒样品的二阶求导光谱图；
27.图3是实施例中花椒样品的原始光谱数据图。
具体实施方式
28.本发明旨在提出一种基于花椒光谱特征峰的插值重构方法，提高光谱分析效率和准确性。本发明针对花椒样品采用二阶求导的方式对其特征峰进行获取，结合原始光谱数据波长点个数以及光强值对特征峰进行重构，采用两个实际波长点上的光强值对虚拟波长点光强值进行计算，保留特征峰周围原始光谱数据的同时进行波长点重构，插入虚拟波长点，该方法不仅保留了原始光谱数据相同的波长点个数，使得光谱数据分析方法不需要做出任何改变可以直接进行套用，增加了光谱数据分析效率，同时通过虚拟波长点极大的增加了样品特征信息。此外，本发明的重构方式简单，重构效率高，不需要对便携式设备本身
进行调试修改，仅需要对光谱数据进行简单处理就可以达到光谱重构的目的。
29.实施例：
30.如图1所示，本实施例中的基于花椒光谱特征峰的插值重构方法包括以下实施步骤：
31.步骤101、采集花椒样品光谱数据：
32.本步骤中采用波长均分式便携近红外光谱仪对花椒样品光谱数据进行采集，其波长范围为1400nm～1845nm,分辨率为5nm，则每个花椒样品的实际光谱数据包含90个光强值点。
33.在本实施例中，采用波长均分式便携式近红外光谱仪对花椒样品进行光谱数据采集可以最大均匀程度的采集到样品光谱数据，根据实际待测花椒样品，选用波长范围为1400nm～1845nm,分辨率为5nm的便携式近红外光谱仪进行光谱数据采集，可以计算出每一条花椒光谱数据包含的光强点为m1＝1+(1845-1400)/5＝90个，第1～90个波长点对应的波长范围为(1400nm,1405nm,
…
1845nm)，每个待测花椒样品采集获得的光谱数据实际表示为90个波长点上光强值的矩阵集合。
34.采集过程中，每一个样品对应采集4条光谱数据，并将4条光谱数据做均值运算，均值后的数据为该样品的实际光谱数据，这样的好处在于可以有效减少采集误差，增加数据的可靠性。
35.步骤102、对花椒样品光谱数据进行二阶求导，获得花椒样品特征峰：
36.本步骤中，对花椒样品光谱数据进行二阶求导，二阶求导光谱半高宽只有原始谱图半峰宽的1/3左右，能够简单分辨出强峰两侧小肩峰，在正确测定峰位及确定肩峰位置极为有效，通过二阶求导可以清晰的分辨出花椒样品谱图的峰值，即特征峰波长点位置。
37.在本实施例中，如图2所示，对采集得到的花椒样品光谱数据进行二阶求导，求导方式为savitzky-golay求导，半窗宽设置为5，多项式最高阶设置为5，求导阶数设置为2阶，其中x轴为光谱波段范围，y轴为花椒样品光谱数据二阶求导导数值，花椒样品光谱数据二阶求导光谱图形中，其特征峰在波段范围1450nm，1730nm的位置出现明显的谱峰，这些峰值点即为该花椒样品的特征峰。
38.步骤103、结合花椒样品特征峰数目及原始光谱数据波长点数目计算单个特征峰的波长点数目：
39.本步骤中，根据花椒样品光谱数据的二阶求导光谱图形可以直接获取特征峰的数目，再结合原始光谱数据波长点数目为90个，保持光谱数据波长点数目不发生变化可以计算出每个特征峰应包含的光谱数据波长点数目。
40.在本实施例中，如图2所示，花椒样品光谱数据二阶求导光谱图形中，其特征峰在波段范围1450nm，1730nm的位置出现明显的谱峰，这些峰值点即为该花椒样品的特征峰，即该花椒样品的特征峰数目为2个，同时原始光谱数据波长点数目为90个，则可以计算出重构后的每个特征峰应该包含的光谱数据波长点数目为m2＝90/2＝45个。
41.步骤104、根据单个特征峰波长点数目及其权重特性计算出虚拟波段范围及波长点数目：
42.本步骤中，根据待测样品光谱数据的二阶求导光谱图形，选取特征峰周围权重系数较高的波长点作为光谱基准点，再结合单个特征峰的波长点数目进行差值运算，即可计
算出虚拟波段的范围及波长点的数目。
43.在本实施例中，花椒光谱数据的二阶导数值越大，则表明其表征花椒样品的能力越强，即其表征花椒样品特性的权重系数越高。选取特征峰周围二阶导数值大于特征峰二阶导数值50％的光谱波长点作为光谱基准点，这样即保证了足够的表征样品特性能力，又保留了足够的光谱数据用于虚拟插值点的运算。
44.进一步的，对于特征峰a，光谱基准点的波段范围为1430～1470nm，具体的波长点数目为：m3＝1+(1470-1430)/5＝9个，其中包含8段波段范围，分别为1430～1435nm，1435～1440nm,
…
1465～1470nm，由步骤103可知，每个特征峰应该包含的光谱数据波长点数目为45个，则可以计算出虚拟波长点数目为:m4＝m
2-m3＝36个，将该36个虚拟波长点分别放入光谱基准点波段范围，则计算出每个波段范围应该包含的虚拟波长点数目为：m5＝floor(m4/8)＝4个，其中floor函数为向下取整。8段波段范围总计包含的虚拟波长点数目为：m6＝4*8＝32个，相较于虚拟波长点总数36个，还剩余4个虚拟波长点。
45.由于二阶导数值越大，则表明其表征花椒样品的能力越强，本发明将该4个虚拟波长点插入特征峰值前后的波段范围，即1445～1450nm及1450～1455nm两个波段范围，由此该两个波段范围在保留原始4个虚拟波长点的前提下，再分别加入2个虚拟波长点，总计为6个虚拟波长点。这样做的好处在于保持与原始光谱数据相同的波长点数目前提下，表征能力更强的波段范围加入较多的虚拟波长点进而可以进一步提高光谱预测分析能力。
46.进一步的，对于特征峰b，光谱基准点的波段范围为1715～1750nm，具体的波长点数目为:m7＝1+(1750-1715)/5＝8个，其中包含7段波段范围，分别为1715～1720nm，1720～1725nm，
…
1745～1750nm，由步骤103可知，每个特征峰应该包含的光谱数据波长点数目为45个，则可以计算出虚拟波长点数目为:m8＝m
2-m7＝37个，将该37个虚拟波长点分别放入光谱基准点波段范围，则计算出每个波段范围应该包含的虚拟波长点数目为：m9＝floor(m4/7)＝5个，其中floor函数为向下取整。7段波段范围总计包含的虚拟波长点数目为:m
10
＝5*7＝35个，相较于虚拟波长点总数38个，还剩余2个虚拟波长点。
47.由于二阶导数值越大，则表明其表征花椒样品的能力越强，本发明将该2个虚拟波长点插入特征峰值前后的波段范围，即1725～1730nm及1730～1735nm两个波段范围，由此该两个波段范围在保留原始5个虚拟波长点的前提下，再分别加入1个虚拟波长点，总计为6个虚拟波长点。这样做的好处在于保持与原始光谱数据相同的波长点数目前提下，表征能力更强的波段范围加入较多的虚拟波长点进而可以进一步提高光谱预测分析能力。
48.步骤105、结合虚拟波段范围、波长点数目及原始特征峰光强值进行原始光谱数据的插值重构：
49.本步骤中，将光谱基准点所对应的原始光谱数据光强值作为光谱基准值，采用插值的方式对虚拟波段范围上的光强值进行计算，最后将虚拟插值点与原始光谱基准点进行整合完成原始光谱数据的插值重构。
50.在本实施例中，如图3所示花椒样品原始光谱数据图，其中x轴为波段范围，其中c点为1430nm，其中d点为1435nm，其中e点为1445nm，其中f点为1450nm，其中g点为1730nm，其中h点为1735nm，其中i点为1745nm，其中j点为1750nm。其中y轴为原始光谱数据光强值，其中c点为12975，其中d点为12900，其中e点为12816，其中f点为12781，其中g点为13920，其中h点为13890，其中i点为13918，其中j点为13946。
51.对于特征峰a，波段范围为c点与d点之间，即波段范围为1430～1435nm时，该波段范围内插入4个虚拟光强点，该4个虚拟光强点对应的波段范围采用等值方式进行计算，可以计算出每个虚拟光强点之间的波段范围间隔为:t1＝(1435-1430)/(4+1)＝1nm，进而可以计算出4个虚拟光强点对应的波段范围分别为(1431nm，1432nm，1433nm，1434nm)。同理对4个虚拟光强点的光强值进行相同计算，每个虚拟光强点之间的光强差值为:g1＝(12975-12900)/(4+1)＝15，进而可以计算出4个虚拟光强点对应的光强值为(12960,12915,12930,12915)。
52.进一步的，波段范围为e点与f点之间，即波段范围为1445nm～1450nm时，该波段范围内插入6个虚拟光强点，该6个虚拟光强点对应的波段范围采用等值方式进行计算，可以计算出每个虚拟光强点之间的波段范围间隔为:t2＝(1450-1445)/(6+1)＝0.714nm，进而可以计算出6个虚拟光强点对应的波段范围分别为(1445.71nm，1446.43nm，1447.14nm，1447.85nm，1448.57nm，1449.28nm)。同理对6个虚拟光强点的光强值进行相同计算，每个虚拟光强点之间的光强差值为g2＝(12816-12781)/(6+1)＝5个，进而可以计算出6个虚拟光强点对应的光强值为(12786,12791,12796,12801,12806,12811)。
53.进一步的，对于特征峰a，采用逐段范围的方式进行计算，即特征峰a包含的8个波段范围1430～1435nm,1435～1440nm,
…
1465～1470nm,分别进行逐段计算，计算出特征峰a波段范围为1430～1470nm内所有虚拟光强值点，并采用波段范围由小至大的方式进行光谱基准点与虚拟光强点的顺序排布，将特征峰a重构为包含36个虚拟光强点以及9个光谱基准点的光谱数据。
54.对于特征峰b，采用与特征峰a相同的方式进行计算即可得到g点与h点之间5个虚拟光强点对应的波段范围及光强值；同理可以获得i点和j点之间6个虚拟光强点对应的波段范围及光强值。再进一步计算出特征峰b波段范围为1715～1750nm内所有虚拟光强值点，并采用波段范围由小至大的方式进行光谱基准点与虚拟光强点的顺序排布，将特征峰b重构为包含37个虚拟光强点以及8个光谱基准点的光谱数据。
55.最后，将重构后的特征峰a和特征峰b进行整合，按波段范围由小至大的方式进行光强点的排列，形成包含90个光强点的新光谱数据，该新光谱数据即为原始光谱数据的重构光谱。
56.应当说明的是，上述实施例仅是优选实施方式，并不用以限制本发明。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以做出若干修改，等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。