面粉过氧化苯甲酰添加量怎么检测?目前对于面粉过氧化苯甲酰添加量有对应的检测方法标准依据。今天百检网就给大家介绍一下面粉过氧化苯甲酰添加量的测定方法相关信息。
近红外光谱技术由于其快速、高效、无污染及样本无需预处理等优点，目前已经在检测领域得到了广泛研究。但是近红外光谱信号除包含被测样本信息外，还包含其他无关信息和噪声干扰，如果直接使用原始光谱信号进行定量分析，会影响分析结果的准确性。因此，在建立光谱校正模型前，对光谱信号进行消除噪声预处理十分必要。同时由于近红外光谱信息重叠严重，利用全波段进行建模分析时，光谱中的大量冗余信息会增加模型的复杂性，甚至影响模型的预测精度。通过特征波长的筛选可以有效的提取光谱信息，简化校正模型，使校正模型获得更好的预测精度和稳健性。因而，在建立校正模型时有必要对特征波长点进行优化选择。
经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)方法是近年来发展起来的一种新的信号处理方法，可以自适应的将信号分解为一系列不同频率段的本征模态函数(intrinsic mode function，IMF)，将噪声与有用信号进行有效的分离，目前已被广泛用于生物医学、故障诊断、地震等领域中的信号处理，但在近红外光谱数据处理方面较为少见。连投影算法(successive projections algorithm，SPA)是一种新的特征波长提取方法，它能够利用向量的投影分析，从光谱中寻找含有*低限度冗余信息的变量组，并使变量之间的共线性达到*小，大大减少建模所用变量的个数，提高建模效率。
将经验模态分解(EMD)和连续投影算法(SPA)结合用于面粉过氧化苯甲酰(BPO)添加量的近红外光谱检测分析中。在波长898～1 725 rim范围内采集添加，BPO的面粉样本光谱，先通过EMD分解法对其进行噪声预处理，然后利用SPA算法提取光谱特征波长。EMD处理后的光谱建模精度比原始光谱建模精度大大提高，通过SPA算法从512个波长中提取了7个特征波长，基于特征波长建立的模型，与EMD处理后全波长建模结果相比，建模波长个数大幅缩减，但是模型精度与全谱建模相当，结果表明：EMD和SPA结合可有效用于面粉BPO检测的光谱去噪和特征波长提取，该结果为开发便携式面粉BPO榆测仪提供了参考和依据。
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