[发明专利]基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取方法和系统

权利要求书

1.一种基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取方法，其特征在于，步骤如下：

S1、采集多种样本中近红外光谱的数据；

S2、采用标准正态变换对所述近红外光谱的数据进行预处理；

S3、获取处理后的近红外光谱数据的样条函数；

S4、对所述样条函数进行中心化处理；

S5、计算中心化处理后的样条函数在不同波段函数之间的协方差；

S6、计算协方差的第j个特征值；

S7、通过协方差的特征值，计算累计贡献度，贡献度超过阈值的主元作为近红外光谱波段的特征值；

S8、利用近红外光谱波段的特征值，计算不同波段的方程中函数形主元得分。

2.根据权利要求1所述的基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取方法，其特征在于，所述步骤S1中，采集待测样品的近红外光谱数据，并通过理化试验测定营养成分的含量；营养成分包括：蛋白质、脂肪和多种氨基酸。

3.根据权利要求2所述的基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取方法，其特征在于，采集的待测样品分别为若干个野生松茸、姬松茸、老人头、杏鲍菇的切片干样，并对所述切片干样进行光谱采样。

4.根据权利要求1所述的基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31、利用公式，获取各个样品的近红外光谱数据的B样条函数，所述公式如下：

其中，φ_k(t)为近红外光谱波段的第k个B样条基函数，k小于等于m，m表示B样条基函数的数量，C为系数矩阵，X(t)为近红外光谱数据的函数形式，t为近红外光谱的波段，∑表示求和函数；

S32、利用公式对X(t)函数进行光滑处理，所述公式如下：

PEN₂(X)＝∫[DDX(t)]²dt (2)

其中，PEN₂(X)表示粗糙惩罚，DDX(t)表示函数X(t)的二阶导数；

S33、利用公式计算近红外光谱数据函数的系数矩阵C；所述公式如下：

PENSSE_λ＝SMSSE(x|c)+γPEN₂(X)； (3)

其中，PENSSE_λ表示残差平方和与粗糙惩罚之和，γ为光滑系数；

其中，x为近红外光谱的观测数据，x_j为第j个近红外光谱的观测数据，j为小于m的正整数，SMESS(x|c)表示极小化残差平方和；t_j表示第j个近红外光谱的波段，k≤K≤j，φ_k(t_j)表示为第j个近红外光谱波段的B样条基函数。

5.根据权利要求1所述的基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

利用公式对样本数据进行中心化处理，所述公式如下：

式中，i为样本序号，n为样本总量，为n个样本近红外光谱波段的函数均值，X_i(t)为第i个样本的近红外光谱波段t的函数，为中心化处理之后的第i个样本的近红外光谱波段t的函数，c表示中心化,s.t.表示条件函数。

6.据权利要求5所述的基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取方法，其特征在于，所述步骤S5包括：

所述协方差的计算公式如下：

其中，s代表与t不同的近红外光谱的波段；X_i^c(s)表示中心化处理后的第i个样本的近红外光谱波段s的函数，V(s，t)表示s，t两个波段的协方差。