[发明专利]雷达图分析方法及存储该方法的介质和单片机及各自用途

说明书

本发明属于数据分析领域，特别涉及一种雷达图分析方法及存储该方法的存储介质和单片机及其各自的用途。雷达图分析方法包括以下步骤：在雷达图中，测试和绘制检测样品与标准样品各自的至少三组测量参数；通过待检测样与标样测试数据雷达图各对应内角的角度值差值对比，评判待检测样与标样的近似程度。与现有技术相比，本发明首次从雷达图的形状分析出发，将二维图形进行数据化处理，通过比较雷达图内角角度差值评判检测样品与标准样品的近似程度。相比于现有的PCA分析、人工神经网络等方法，简化了分析过程，无需训练样本，避免了模式识别算法因训练样本过少而导致的判断准确率较低的缺陷。

技术领域

本发明属于数据分析领域，特别涉及一种雷达图分析方法及存储该方法的存储介质和单片机及各自的用途。

背景技术

蜂蜜是香烟生产过程中的重要添加剂之一，蜂蜜品质的好坏直接决定着生产出的成品烟的口感、风味等品质。而蜂蜜成分复杂，各组分的细微差异都会对蜂蜜的品质造成明显影响，如何采用一种便捷有效的技术手段实现对蜂蜜的快速分析，实现对蜂蜜品质的鉴定，一直以来都是蜂蜜品质分析领域的挑战性问题之一。

蜂蜜的分析方法目前为仅限于色谱、光谱分析法，样品需要预处理，操作复杂，耗时长。气体传感器具有体积小巧、成本低廉的特点，专门针对于空气中的气体分子进行检测，而蜂蜜中的成分都属于易挥发物质，利用气体传感器技术对蜂蜜的挥发物成分进行检测，结合后续数据分析与特征提取，可以获取蜂蜜的气味特征指纹雷达图，通过对雷达图形状差异的分析实现对蜂蜜的品质分析。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：当前对蜂蜜的气味特征指纹雷达图的分析方法，多采用PCA主成分分析、神经网络识别、图形识别等方法，这些方法都并且需要大量的学习样本，当样本数量较少时，其分析鉴别准确率较低；此外这些方法还需要专业的上位机软件和专人分析，无法实现分析算法在硬件层的嵌入式集成。

为了解决上述问题，提出本发明。

发明内容

本发明第一方面提供一种雷达图分析方法，包括以下步骤：

(1)在雷达图中，测试和绘制检测样品与标准样品各自的至少三组测量参数；

(2)计算所述检测样品与标准样品雷达图的每个所述测量参数对应的内角的角度值；

(3)计算所述检测样品与标准样品每个所述测量参数对应的内角的角度值的差值，将所述差值的绝对值中的最大值记为测试差值；

(4)根据以下方法评判所述检测样品与标准样品的近似程度：

A、重复测试和绘制所述标准样品的雷达图，然后计算重复测试过程中，每个所述测量参数对应的内角的角度值的差值，以所述差值的绝对值中的最大值作为判定标准值；

B、将步骤(3)中的所述测试差值与步骤(4)A中的所述判定标准值作对比，若所述测试差值大于所述判定标准值，则说明所述检测样品与标准样品不同；若所述测试差值不大于所述判定标准值，则说明所述检测样品与标准样品近似或者相同；

上述所有雷达图均在同一个坐标系中绘制。

优选地，所述检测样品与标准样品为蜂蜜样品，所述测量参数为四组。

优选地，所有步骤利用编程软件进行计算。

优选地，步骤(4)A中所述重复测试为1～5次。

优选地，所述雷达图的获得方法为：基于多传感器的响应数据处理获得的雷达图。

优选地，所述雷达图的获得方法为：具有挥发性成分的香精香料或食品采用多传感器测试和数据处理获得的挥发性气味特征指纹雷达图。

本发明第二方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质用于存储程序数据，所述程序数据能够被执行以实现本发明第一方面所述的方法。