特征谱区筛选在多元混合物的太赫兹光谱定量分析中的应用

用特征谱区筛选法结合太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术对多元混合物成分含量进行了定量分析研究。实验利用太赫兹时域光谱系统测量了由乳糖一水合物(LAC)、对乙酰氨基酚(APAP)、可溶性淀粉(starch)以及微晶纤维素(MCC)四种材料组成的混合物样品的太赫兹吸收光谱,并分别尝试采用常规区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(biPLS)、联合区间偏最小二乘(siPLS)和移动窗口偏最小二乘(mwPLS)四种特征谱区筛选法对多元混合物的太赫兹吸收光谱进行特征子区间优选,建立了太赫兹吸收谱与四元混合物中乳糖一水合物含量之间的定量回归模型。通过比较四种谱区筛选算法模型及全光谱偏最小二乘(PLS)模型所得结果,表明采用移动窗口偏最小二乘法建立的谱区筛选模型得到的结果相对最优,其交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)、校正集相关系数(R_C)和预测集相关系数(R_P)分别为0.980 3,1.114 1,0.996 0和0.995 1。实验结果表明,采用特征谱区筛选方法可以有效选择多元混合物太赫兹吸收光谱的特征区间,提高模型精度和降低模型复杂性,为实现多元混合物成分含量的快速检测提供了一种有效的方法。     

太赫兹光谱结合特征谱区筛选算法在发动机润滑油含水量定量分析中应用研究

发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0～3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法（iPLS）、向后区间偏最小二乘法（BiPLS）和联合区间偏最小二乘法（SiPLS）对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明：采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法（BiPLS）用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。     

基于太赫兹光谱技术的D-无水葡萄糖定性定量分析研究

葡萄糖是生命活动中重要的有机分子,研究葡萄糖在太赫兹波段的吸收特性并开展定性定量分析研究具有重要意义。太赫兹光谱对大分子物质具有特异性,当光谱穿透生物大分子时,由于分子间作用力和分子转动振动等因素影响,会产生太赫兹光谱下的特征指纹峰,不同大分子物质的指纹峰具有特异性,利用这一特征可以对不同大分子物质进行鉴别。本研究选取D-无水葡萄糖为研究对象,首先运用太赫兹时域光谱技术测量得到葡萄糖样品的时域光谱,测得的时域光谱经过傅里叶变换得到频域光谱,再采用Dorney和Duvillaret方法计算得到吸收系数,研究样品的吸收特性,然后开展了数学建模研究并建立了D-无水葡萄糖含量与太赫兹光谱的定量预测数学模型。研究结果表明,D-无水葡萄糖在太赫兹波段呈现明显的吸收特性,比较多元线性回归与偏最小二乘方法建立的回归模型,通过多元线性回归对样品的特征指纹峰建立的回归模型,得到的预测模型精度较高,稳定性较好,模型的校正集相关系数达0.977 2,均方根误差为0.061 6,预测集相关系数为0.992 7,预测均方根误差为0.055 2,从而太赫兹时域光谱技术可用于有效开展D-无水葡萄糖定性定量研究,该研究为运用太赫兹光谱技术手段开展果蔬、食品、药品中葡萄糖含量快速检测提供方法参考。     

基于密度泛函理论与自举软缩减法的酒石酸太赫兹光谱特征谱区分析指认

太赫兹时域光谱不但包含了样品的化学信息和物理信息,还承载了设备噪声、样品状态、环境参数等多方面的背景信息,其光谱的多元性可能影响模型的性能,降低预测精度。能否在复杂、重叠、变动背景下从光谱数据中提取目标组分的特征信息,去除冗余变量,筛选特征谱区,对太赫兹光谱定量、定性分析至关重要。以L-酒石酸为研究对象,在室温下采集6个浓度：10%,20%,40%,50%,60%和80%,共计342个样本的L-酒石酸太赫兹吸收光谱。利用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP方法,基于6-31G*(d,p)基组对L-酒石酸单分子模型进行优化并对其太赫兹频谱特性进行理论模拟计算,分析对应特征波峰的分子振动模式,得到0.2～1.6 THz频段吸收谱。与实测吸收谱进行对比,实验所测结果与理论计算结果对应的吸收峰位置基本吻合。采用自举软缩减法（BOSS）对L-酒石酸的太赫兹吸收谱进行特征谱区筛选,并与竞争性自适应加权采样（CARS）、蒙特卡洛无信息变量消除法（MC-UVE）和间隔区间偏最小二乘法（iPLS）3种经典特征谱区筛选法进行对比,分析结果显示BOSS算法选取的有效谱区与DFT理论计算特征谱区重合度最优。分别使用全谱PLS,CARS-PLS,MC-UVE-PLS,iPLS及BOSS五种算法对L-酒石酸光谱进行建模回归分析,实验结果表明,四种谱区筛选方法相较于全谱PLS模型,预测精度均有所提高,其中BOSS算法预测能力提高最为显著,其交互验证均方根误差（RMSECV）、预测均方根误差（RMSEP）、训练集决定系数(R2_train)和测试集决定系数(R2_test)分别为0.026 0,0.026 0,0.988 1和0.987 5,相较其他模型有更高的预测精度和模型稳定性,为实现基于太赫兹光谱技术的快速定量检测提供了一种有效的方法。     

橡胶添加剂瓦斯炭黑的太赫兹光谱定量研究

瓦斯炭黑是橡胶中重要的添加剂之一,其含量对橡胶性能有重要的影响。丁腈橡胶是工业生产中应用比较广泛的合成橡胶,研究丁腈橡胶中瓦斯炭黑的含量具有重要意义。利用太赫兹时域光谱技术,对八种不同含量瓦斯炭黑与丁腈橡胶组成的混合物样本中的瓦斯炭黑含量进行测试,获取了混合物样本在0.3~1.4 THz频段的吸收光谱数据。分别利用偏最小二乘(PLS)和支持向量回归(SVR)建立混合物中瓦斯炭黑的定量分析模型,使用均匀梯度法来选择模型的校正集和预测集,获得瓦斯炭黑预测集的相关系数与均方根误差。偏最小二乘模型相关系数与均方根误差分别为0.985 8和2.098 9%,支持向量回归模型相关系数与均方根误差分别为0.998 0和0.785 4%。实验结果表明,支持向量回归定量分析模型的预测结果优于偏最小二乘模型。为进一步证明支持向量回归模型的稳定性,多次使用随机选择法选择它的校正集和预测集,并求得其相关系数与均方根误差。结果表明,无论是利用均匀梯度法还是随机选择法对支持向量回归定量分析模型的校正集和预测集进行选择,求得的相关系数和均方根误差均优于偏最小二乘模型。     

基于太赫兹时域光谱的食用油过氧化值定量分析研究

针对目前太赫兹光谱技术在食用油品质检测方面存在定性多、定量难的问题,提出一种基于衰减全反射（ATR）式太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术的食用油过氧化值定量分析方法。首先采集不同种类、不同氧化程度食用油样本的太赫兹时域光谱图,筛选有效信号波段并提取得到光学常数,经预处理算法校正后的光学常数,结合多种化学计量学方法建立定量分析模型,实现快速、无损预测食用油的过氧化值。70个实验样本包括大豆油、菜籽油和玉米,过氧化值覆盖范围0.41~10.23 mmol·kg-1,且样本的过氧化值均匀分布。采用TeraView公司生产配有ATR检测模块的TeraPulse 4000太赫兹脉冲光谱系统采集样本THz-TDS信号,根据THz-TDS谱图信号特征筛选有效波段10~86.78 cm-1用于建模分析。通过快速傅里叶变换得到频域信号并从中提取光学常数：折射率和吸收系数,采用Savitzky-Golay7点卷积平滑分别对折射率和吸收系数进行预处理,去除干扰信号。运用SPXY算法按照3∶1比例划分校正集和预测集样本,结合主成分回归法、偏最小二乘法两种化学计量学分析方法,分别建立基于折射率和基于吸收系数的过氧化值分析模型。对模型评价指标均方根误差和相关系数进行分析,基于折射率的过氧化值分析模型采用偏最小二乘算法建模预测精度最理想,选取最优主成分数为6时,其校正集均方根误差RMSEC为0.168%、决定系数R2为0.981,预测集均方根误差RMSEP为0.231%、决定系数r2为0.977;基于吸收系数的过氧化值分析模型则采用主成分回归算法建模预测模型稳健度最好,选取最优主成分数为10时,其校正均方根误差RMSEC为0.192%、校正集决定系数R2为0.979,预测均方根误差RMSEP为0.262%、预测集决定系数r2为0.97。该研究结果的得出,验证了THz-TDS技术用于食用油过氧化值定量分析的可行性,为食用油的品质评价找到一种高精度、性能稳定、快速无损的检测方法。     

偏最小二乘法和THz-TDS在正品大黄鉴别中的应用

太赫兹技术的发展近年来受到广泛的关注并被应用于热点。中草药大黄的品质鉴定对于中药制剂的质量控制具有重要的意义。利用大黄的太赫兹时域光谱结合偏最小二乘法（PLS）模型对基于41个正品和非正品大黄的中草药鉴别模型进行了研究。首先采集大黄样品的太赫兹时域光谱（THz-TDS）信号,然后将化学计量学方法用于这些大黄样品太赫兹光谱的信号处理与建模,再建立基于太赫兹光谱的大黄品质鉴定的偏最小二乘模型方法。应用S-G一阶导数、去趋势、标准正态变换、自标度化、均值中心化等方法对原始时域谱预处理再与未经预处理的结果相比,偏最小二乘（PLS）模型的预测正确率从80%明显提高到90%。在模型建立和模型检验中,采用留一法（LOO）选取训练集和检验集样本。利用留一法交叉验证确定了PLS模型的最佳主因子数。结果表明,当采用均值中心化方法时,PLS模型的RMSECV和RMSEP的值均达到了最小,分别为0.076 6和0.169 0。研究结果表明,THz-TDS技术结合化学计量学方法能够快速、准确的对大黄的真伪进行鉴别,直接使用太赫兹时域光谱而不使用计算后的吸收谱有两个优点： （1）在分频测定和光谱信号处理时无需考虑样品的厚度;（2）使光谱信号处理过程得到简化。该技术也可以对其他中草药进行鉴别和质量控制。该法快速、简单、无污染、无需样品预处理,是一种有发展前景的中草药无损检测方法。     

太赫兹时域光谱技术对紫米掺假的检测研究

紫米是生活中常见的食材,具有丰富的营养价值。由于紫米价格较高导致染色紫米大量流入市场。本文使用太赫兹时域光谱技术结合化学计量学方法探索紫米掺假的快速检测方法。采用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)采集0～7 THz范围内紫米掺假的光谱数据,并选择0.5～2.5 THz波段的吸收系数谱和折射率谱进行分析并采用化学计量学方法对光谱数据进行建模分析。分别采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG Smoothing,SG平滑)、基线校正(Baseline)、归一化(Normalization)、多元散射校正(MSC)等方法进行光谱预处理,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对紫米、紫米掺染色大米和紫米掺染色黑米进行定性分析。定性分析结果显示,通过主成分分析(PCA)的三种样品平面分布存在明显差异;经过基线校正的光谱数据建立的PLS-DA模型效果最佳,误判率为0。接着使用偏最小二乘法(PLS)结合SG平滑、 Baseline、 Normalization、 MSC等预处理方法分别对紫米中掺染色大米和紫米中掺染色黑米的光谱数据建立PLS定量模型。结果显示,采用基线校正预处理方法的PLS建模效果最佳,紫米掺染色大米的预测集相关系数为0.936,预测集均方根误差(RMSEP)为0.095。紫米掺染色黑米的预测集相关系数为0.914,预测集均方根误差为0.096。为对比分析线性(PLS)与非线性(LS-SVM)两种定量模型方法的预测精度,采用相同预处理方法后的紫米掺假含量光谱数据建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,选用径向基函数(RBF)作为核函数。结果表明采用基线校正处理后LS-SVM模型效果最佳,紫米中掺染色大米的预测集均方根误差(RMSEP)为0.092,预测集相关系数(R_p)为0.979;紫米中掺染色黑米的预测集均方根误差(RMSEP)为0.093,预测集相关系数(R_p)为0.948。对比发现对紫米掺假的含量建立LS-SVM预测模型较PLS模型的稳定性更好、精确度更高。研究表明,太赫兹时域光谱结合化学计量学方法可为紫米掺假的定性定量分析提供快速精确的分析方法。     

太赫兹光谱技术对红薯淀粉中明矾含量的检测方法研究

明矾是一种可以改良粉条粉丝易断粗糙特性的违法添加剂,明矾的含量过高进入人体后会直接影响身体健康。结合太赫兹光谱技术探索红薯淀粉中明矾含量快速检测方法。采用太赫兹时域光谱系统(Terahertz time domain spectroscopy, THz-TDS)于常温下获取0.5～7 THz范围内红薯淀粉、明矾及其混合物的光谱数据。因0～0.5 THz测得的频谱均为噪声,高频段区域的吸收系数大、信噪比低,故选取0.5～2 THz波段的吸收系数谱和折射率谱进行分析。发现明矾在该波段存在明显的特征吸收峰,可作为指纹特征用于物质识别。分别采用Savitzky-Golay卷积平滑(SG Smoothing,SG平滑)、基线校正(Baseline)、归一化(Normalization)等方法进行光谱预处理,再结合偏最小二乘(partial least squares, PLS)对红薯淀粉中明矾含量建立预测模型。结果表明,采用原始光谱、 SG平滑、 Baseline、 Normalization等光谱数据建立PLS模型的最佳因子数(principal component factors)分别为3, 3, 3和2;校正集相关系数(r_c)分别为0.982, 0.980, 0.982和0.984;预测集相关系数(r_p)分别为0.982, 0.979, 0.982和0.987;校正集均方根误差(root mean square error of calibration, RMSEC)分别为0.011, 0.012, 0.012和0.011;预测集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP)分别为0.013, 0.014, 0.013和0.012;可知归一化预处理后建立PLS模型效果最佳。为对比分析线性(PLS)与非线性(LS-SVM)两种定量模型方法的预测精度,采用相同预处理方法后的红薯淀粉中明矾含量光谱数据建立最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)预测模型,选用径向基函数(RBF)作为核函数。结果表明,归一化预处理后建立LS-SVM模型效果最佳,其预测集均方根误差(RMSEP)为0.0047,预测集相关系数(r_p)为0.997 2。发现对红薯淀粉中明矾含量建立LS-SVM预测模型的稳定性更好、精确度更高。采用太赫兹时域光谱结合LS-SVM和PLS对红薯淀粉中明矾含量进行定量分析。结果表明,采用归一化预处理后的LS-SVM比PLS模型的预测效果更优,可能是红薯淀粉与明矾混合物中含有更多的非线性信息。研究表明,太赫兹时域光谱结合化学计量学方法可为红薯淀粉中明矾含量的定量分析提供快速精确的分析方法。     

太赫兹光谱技术用于干旱胁迫下大豆冠层含水量检测研究

近年来水资源短缺问题日益严重,部分地区由于农业灌溉用水不足导致庄稼减产农民利益受损。大豆是一种需水量较大的农作物,一旦水分亏缺将直接影响大豆植株的形态和生长发育,从而造成大豆品质降低和产量减少。大豆叶片的水分状况可真实地反映植株水分受土壤水分亏缺的影响程度,因此,大豆冠层叶片水分含量的快速获取成为一种需要。太赫兹辐射在水中的强烈衰减使其成为一种非常灵敏的非接触式探针,可以快速、无损地检测叶片含水量。因此基于太赫兹光谱这一新技术进行大豆冠层叶片含水量的检测研究,用于实时监测田间大豆的健康状况。实验选用中黄13号大豆进行栽培,为尽可能模拟田间不同程度的干旱胁迫状况,将开花期大豆进行5个不同梯度：正常供水、轻度干旱胁迫、中度干旱胁迫、重度干旱胁迫、严重干旱胁迫(分别占田间最大持水量的80%,65%,50%,35%,20%)的水分灌溉,每个梯度设置3个重复。利用人工称重法与便携式土壤水分速测仪结合将土壤含水量调控到各水分梯度要求。然后,将实验大豆植株运回实验室并利用透射式太赫兹时域光谱仪进行样本扫描,每个梯度采集18片冠层叶片,共90个样本,以2∶1的比例分为校正集和预测集。在获取各样本时域光谱数据后,根据Dorney和Duvillaret提出的模型进行了光学参数的提取,得到各样本的吸收系数谱以及折射率谱。定性分析了太赫兹时域光谱、吸收系数、折射率随水分胁迫程度不同的变化情况。实验发现：随着水分胁迫程度的降低,时域光谱的峰值呈不断衰减趋势,且均低于空白参考峰值,同时有明显的时间延迟。吸收系数值随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低;折射率值同样随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低。并利用偏最小二乘(PLS)和多元线性回归(MLR)方法定量研究了时域光谱、吸收系数、折射率光谱数据与叶片含水率的相关关系。结果表明,太赫兹波对大豆叶片水分差异十分敏感,基于时域光谱最大值和最小值的MLR预测精度最高,预测集相关性(r_p)达-0.939 3,均方根误差(RMSEP)为0.049 5。研究表明太赫兹光谱技术应用于大豆冠层叶片含水量观测具有良好的可行性,为开展大豆冠层含水量信息快速获取,实现科学节水管理与灌溉决策提供了新的检测手段和实验依据。     

利用Far-IR和THz-TDS光谱法测定大米中西维因

利用太赫兹时域光谱（THz-TDS）和傅里叶变换远红外光谱（FT-Far-IR）技术研究了大米中西维因在太赫兹频段的吸收光谱特征,并结合化学计量学方法对大米中西维因进行了测定。样品的制备采取待测农药西维因与大米粉末混合压片的方法模拟真实检测情景,无需样品的分离富集。分别将样品在1.8～6.3 THz特征波段内的Far-IR吸收光谱数据和在0.5～1.5 THz特征波段内的THz-TDS吸收光谱数据随机划分为训练集和验证集。采用偏最小二乘回归（PLSR）方法建立定量分析模型,将校正均方根误差（RMSECV）、预测均方根误差（RMSEP）、预测相关系数（R_v）作为模型性能评判的依据,RMSECV,RMSEP越小,R_v越大,则所建立的模型越好。两种检测技术均得到较好的结果。其中,运用Far-IR技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数(R_v)为0.99,校正均方根误差（RMSECV）为0.007 7, 预测均方根误差（RMSEP）为0.008 6; 运用THz-TDS技术所得数据建立的定量分析模型预测相关系数为0.98,校正均方根误差（RMSECV）为0.002 5、预测均方根误差（RMSEP）为0.004 4。该研究为定量检测粮食中的农残提供了一种新方法。     

基于太赫兹光谱的奶粉中葡萄糖及蔗糖定性定量检测方法

奶粉富含人体所需的五大营养物质,是婴幼儿主要的营养来源之一,奶粉中的营养成分对婴幼儿的生长发育具有重要影响,除乳糖外的糖类含量超标可能对婴幼儿健康产生不良影响。由于奶粉成分复杂,目前的色谱法和近红外光谱法检测技术都难以满足奶粉糖分快速无损检测的要求,因此亟须探索一种奶粉中葡萄糖、蔗糖含量快速无损检测方法。太赫兹波对不同大分子物质的吸收峰具有“指纹”特性,可利用该特性对不同的大分子物质进行识别。应用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）并结合化学计量学方法对奶粉中葡萄糖、蔗糖两种糖分的定性定量检测方法进行了研究。实验装置采用TAS7500TS太赫兹光谱系统,实验样品为不含糖的婴幼儿奶粉和纯度大于99%的葡萄糖、蔗糖晶体及不同梯度浓度的奶粉-葡萄糖、奶粉-蔗糖混合物,实验分别采集了3种纯品样品及15种不同梯度浓度的奶粉-葡萄糖、奶粉-蔗糖混合物样品的太赫兹时域信号,每个样品采集三次并取平均值作为其时域光谱信号,经快速傅里叶变换（FFT）得到各样品的太赫兹频域信号,再根据Dorney提出的光学参数提取公式计算得到各样品的吸收系数谱和折射率谱。最后分别基于两组混合物样品的吸收系数谱和折射率谱数据,采用偏最小二乘法（PLS）建立相应的定量分析模型,校正集和预测集样品比例为2∶1。实验结果表明,奶粉在太赫兹波段无明显特征吸收峰,葡萄糖和蔗糖分别在1.45,1.8,1.98,2.7 THz和1.5,1.9,2.6 THz频率处有较强的特征吸收峰,可根据两种物质的太赫兹指纹特征峰进行定性分析。不同梯度浓度的两组混合物的整体吸收峰位置与葡萄糖、蔗糖纯品太赫兹吸收峰位置基本一致,具有稳定的吸收特性。基于吸收系数谱和折射率谱数据建立偏最小二乘法模型,均可实现奶粉中葡萄糖和蔗糖的定量分析,且由折射率谱建立的葡萄糖、蔗糖定量回归模型效果均优于由吸收系数谱建立的模型效果,其中,奶粉-葡萄糖混合物中葡萄糖含量PLS模型的校正集相关系数（R_c）及均方根误差（RMSEC）分别为0.99和0.18%,预测集R_P及RMSEP分别为0.96和0.66%,奶粉-蔗糖混合物中蔗糖含量PLS模型的校正集R_c及RMSEC分别为0.96和0.55%,预测集R_P及RMSEP分别为0.99和0.25%,葡萄糖和蔗糖定量模型的预测效果均较为理想。研究结果表明THz-TDS技术可有效用于奶粉中葡萄糖和蔗糖定性定量分析,为运用THz-TDS技术开展奶粉掺假及品质快速检测方法研究提供参考。     

基于衰减全反射式太赫兹时域光谱技术的食用油光谱特性研究

食用油是人类营养和能量的重要来源,为人体提供必需的脂肪酸,研究食用油在太赫兹波段光学特性,对食用油成分分析及品质评价具有重要价值。衰减全反射式太赫兹时域光谱技术是一种新型的太赫兹时域光谱技术,通过样品与倏逝波的相互作用,获取样品的太赫兹光谱。与透射式或反射式太赫兹时域光谱技术相比,该技术能有效地避免测量食用油等液体样品时样品池对光学参数的影响,并能获得样品的精确光学参数。分别利用透射式太赫兹时域光谱技术和衰减全反射式太赫兹时域光谱技术测量了大豆油的吸收光谱。结果表明,与透射式太赫兹时域光谱技术相比,衰减全反射式太赫兹时域光谱技术能更有效地提取大豆油的吸收系数、吸收峰分布等光学特性。进一步利用衰减全反射式太赫兹时域光谱技术研究了大豆油、核桃油、葡萄籽油在太赫兹波段的光学特性,获得了三种食用油在1~1.8 THz范围内的折射率谱和吸收光谱。利用密度泛函理论计算了食用油中四种主要成分(软脂酸、硬脂酸、油酸和亚油酸)在太赫兹波段的振动、转动模式,理论计算结果同实验测量结果吻合较好。研究表明,在太赫兹波段食用油的吸收峰与所含脂肪酸分子种类与含量有关,其主要来源为脂肪酸分子的低频振动和转动。研究成果对食用油成分定性定量分析及品质检测等具有指导意义。     

间接硬建模方法在混合物太赫兹时域光谱解析中的应用研究

太赫兹(Terahertz, THz)波通常是指位于微波和近红外之间的电磁波。由于很多化学和生物分子的振动和转动模式正好都位于THz波段,因此可以利用物质的这些“指纹谱”特性开展定性和定量分析研究。目前用于THz光谱的定量分析主要有主成分回归(PCR)以及偏最小二乘回归(PLSR)等方法,这些算法在建模时往往需要大量的样本进行监督学习,模型精度对训练样本依赖性较高,同时模型的外推性不易保证,在样本量不足或者外推性要求较高的场合,这些算法的使用会受到一定限制。针对这些问题,该研究提出一种利用光谱的参数化模型--间接硬建模方法(IHM),进行混合物太赫兹光谱解析和量化分析技术方案的研究。首先使用S-G平滑滤波方法滤除光谱中的噪声影响;同时考虑到太赫兹光谱特性,消除了人工基线对光谱解析产生的影响;随后,开展了IHM建模与分析研究,重点讨论了在两个训练样本数目情况下模型预测准确度的问题;为了验证该算法的可行性,制备了利福平、乳糖一水合物、微晶纤维素以及硬脂酸镁的四元混合物进行实验与建模分析;使用回归相关系数R和均方根误差RMSE对定量模型进行评价。将IHM方法和PLSR方法进行了比较,理论分析和实验结果表明,相对于传统方法,IHM方法建模所需的训练样本数量可减少至2个,与此同时量化分析准确度获得了提高,同时外推性也有所提升。     

基于太赫兹光谱的植物生长调节剂检测技术研究

应用太赫兹时域光谱技术获取了赤霉素、氯吡脲和噻苯隆的太赫兹时域谱图和参考信号的时域谱图,并计算获得了折射率谱和吸收谱。实验结果显示,这三种植物生长调节剂在太赫兹波段内有着明显的特征吸收峰。而后基于最小二乘支持向量机对十九种不同物质的太赫兹时域吸收光谱进行了分类检测,并采用遗传算法和粒子群寻优算法对其进行了优化,最后通过添加噪声测试了模型的鲁棒性。该研究验证了太赫兹时域光谱技术用于药物成分检测的可行性,为植物生长调节剂的检测和鉴别提供了新的实验方法。     

一氧化碳的太赫兹时域光谱研究

以飞秒激光为基础的太赫兹时域光谱技术是一种新型的相干远红外光谱测量技术。文章首次利用太赫兹时域光谱技术测量了一氧化碳气体在0.2～2.5太赫兹频谱范围内的吸收光谱。实验结果表明,一氧化碳在此波段有明显的特征吸收峰,峰值位置与理论计算得到的结果有很好的一致性。随着压强的减小,吸收峰变尖锐。研究一氧化碳的太赫兹吸收光谱特性,对于快速、准确检测环境中有害气体以及排除安全隐患具有重要意义。     

应用近红外光谱技术定量分析杂交玉米纯度的研究

利用近红外光谱分析技术结合定量偏最小二乘法对农大108玉米的纯度进行了定量测定,首先通过在农大108杂交种子加入不同量的母本178种子,获得纯度60%~100%范围内的样本123份,然后测定粉碎后样本的光谱,根据2:1的比例划分建模集和检验集。结果表明:6 000~10 000 cm-1为适宜的建模光谱范围,主成分为8时,建模集内部交叉验证的决定系数达96.61%、校正标准差(SEC)2.15%,平均相对误差(RSD)2.04%;检验集的决定系数达到97.67%,校正标准差(SEP)1.78%,平均相对误差(RSD)1.94%。采用该方法建模时,采用不同比例的建模样品和检验样品,建模集平均决定系数为96.21%,校正标准差2.29%,平均相对误差为2.81%。检验集的平均决定系数为95.75%,预测标准差2.23%,平均相对误差为2.73%,进一步证明模型的稳定性。