第34卷，第9期 2014年9月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 34 ,No. 9 -pp2387-2390
September, 2014
多元散射校正预处理波段对近红外光谱定标模型的影响
王动民，纪俊敏，高洪智“
1.河南工业大学粮油食品学院，河南郑州450001
2.申国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室，吉林长春130033
摘要利用近红外光谱对非均匀样品进行分析时，所得样品光谱中包含由光散射导致的干扰信息，通常需要借助多元散射校正算法（multiplescatteringcorrection，MSC)对光谱进行预处理。由于不同波段光谱中所包含的散射信息、噪声水平、基线票移程度等存在差异，利用MSC方法对光谱进行预处理时，基于不同波段的光谱数据会得到不同的校正结果，进而影响所得定标模型的可靠性。以60个全麦粉样品为研究对象，确定定标区间后，对包含定标区间的不同波段的原始光谱分别进行MSC处理，并利用固定区间内的光谱数据结合偏最小二乘回归(partialleastsquareregression，PLSR)方法建立分析样品中蛋白质含量的定标模型，研究了MSC光谱预处理波段对定标模型的影响，并对MSC光谱预处理波段进行了优化，使定标模型的相关系数由0.96提高到0.98，交互验证均方根误差（rootmean squareserrorof crossvalidation，RM-SECV)由0.37%降低到0.32%。结果表明：利用MSC方法对样品光谱预处理时，光谱预处理波段会影响多元散射校正对光谱中非化学吸收信息的校正能力，确定合适的预处理波段是获得可靠分析结果的一个前提条件。
关键词多元散射校正；预处理波段；偏最小二乘回归；近红外光谱分析
中图分类号：0657.3
引言
文献标识码：A
DOI : 10, 3964 /j. issn. 1000-0593(2014 )09-2387-04
法由Martens等o首先提出，用于分离散射介质光谱中物理光散射信息和化学光吸收信息，然后对不同光谱之间的物理散射信息差异进行消除，即把不同样品光谱中的散射信息校
随着近红外光谱仪器性能的提高及化学计量学方法的发展，近红外光谱（NIRS)分析技术以其分析速度快、操作简单、多组分同时测量等优点，已在农业、食品、化工、制药、生物医学等领域得到了广泛的应用[1-5]。在获取非均勾样品的近红外光谱时，多采用漫反射测量方式6]，样品除了对光有吸收外，还会有散射作用，以致所得样品原始光谱中含有大量的、与化学成分含量吸收无关的十扰信息。根据Kubel-ka-Munk理论，若散射系数S不变时，漫反射吸光度A与样品浓度c成线性关系，直线的斜率6与漫反射吸收系数K、光程L、散射系数S有关."]。然而在实际测量过程中，由于光的散射受固体颗粒尺度、形状、分布等物理因素影响，不司样晶、同一样品不同次测量得到的光谱所包含的散射信息可能会存在差异，最终会对定标模型的稳定性产生影响"。因此，进行光谱分析时，需要对散射信息进行校正，以提高所得模型的可靠性。
多元散射校正（multiplicativescattercorrection，MSC）方收稿日期：2013-11-08，修订日期：2014-02-19
正到同一水平。在利用近红外光谱技术进行定量分析时，不同波段的散射信息、噪声水平、基线漂移程度等存在差异。根据MSC校正过程，基于不同波段的光谱数据，一般会得到不同的校正结果。基于此，在利用MSC进行光谱预处理时，有必要研究基于不同校正谱区的光谱预处理结果对定标模型的影响，以提高MSC光谱预处理方法在消除散射信息差异方面的能力，进一步提高所得定标模型的可靠性。
以小麦粉的近红外光谱及蛋白质含量为研究对象，利用 MSC方法分别对不同波段的光谱数据进行预处理，并在一定谱区结合偏最小二乘回归（partialleastsquareregression， PLSR)建立小麦蛋白质含量的定标模型，研究MSC光谱预处理波段对定标模型的影响。为提高多元散射校正算法在消除光谱中散射信息差异的能力及所得定标模型的可靠性提供实验依据。
基金项目：国家自然科学基金项目（61078038），国家(863计划)项目（2012AA022602），河南工业大学高层次人才基金项目（2012BS050)资助
作者简介：王动民，1980年生，河南工业大学讲师
e-mail : w dongmin@ 126, com