[发明专利]一种常见毒素识别系统及方法

权利要求书

1.一种常见毒素识别系统，其特征在于，包括：

一光谱发生模块，用于发生不同波长的光谱；

一光谱采集模块，与所述光谱发生模块连接，用于实时采集样品物质的荧光样本；

一光谱分析平台，与所述光谱采集模块连接，用于管理和分析实验过程；

一特征光谱模型数据库，与所述光谱分析平台连接，用于对样品物质进行分类查询，其包含特征毒素表征信息，所述特征毒素表征信息包括：颗粒特征信息和生物荧光特征信息；

一光谱模型识别匹配模块，分别与所述特征光谱模型数据库和所述光谱分析平台连接，用于区分物质类别；

一特征光谱数学模型模块，与所述光谱分析平台连接，用于提供特征光谱数学模型，其中所述特征光谱数学模型包括数学校正模型；

一结果输出模块，与所述光谱分析平台连接，用于识别结果进行输出显示。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述光谱发生模块包括：发射光谱仪。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述光谱分析平台的前端为用户操作管理界面，其包括：

一管理设置模块，包括用户登录、权限设置、设备选择；

一手动检测模块，包括目标波长设置、样品选择设置、样品浓度设置；

一自动检测模块，包括波长检测设定和范围检测设定；以及

一历史数据查询模块，包括起始时间设置、结束时间设置、样品选择、样品浓度设置、光谱类型选择。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述光谱分析平台还包括：

一光谱原始数据数据库，与所述光谱采集模块连接，用于保存实时采集的样品物质荧光样本，其中所述样品物质荧光样本为未经过处理或简化的光谱数据；

一光谱数据预处理模块，用于对所述光谱数据进行预处理；

一光谱数据特征提取算法模块，用于提供对预处理后的光谱数据进行特征提取的算法信息；

一提取毒素的特征识别谱算法模块，用于提供光谱匹配算法信息。

5.一种常见毒素识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：待测量毒素样品在光谱发生模块通过激发光激发诱导产生荧光信号；

S2：光谱采集模块实时采集样品物质的荧光信号的光谱数据，并作为荧光样本保存到光谱原始数据数据库中；

S3：光谱数据预处理模块对采集的荧光样本的光谱数据进行预处理后，通过光谱数据特征提取算法模块对光谱数据特征进行提取，其中，所述预处理包括：异常数据处理、噪声消除及其他处理；

S4：将提取的特征光谱数据先在特征光谱模型数据库进行分类查询，再通过光谱模型识别匹配模块进行匹配识别；

S5：光谱分析平台获取匹配识别结果，并通过结果输出模块显示给用户。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述异常数据处理的方法具体为：通过基于统计学的一元离群点的检测方法，求取所有光谱数据的均值和方差，进而得到标准差，然后将所有光谱数据与均值做对比，若任一光谱数据距离均值大于M倍标准差，则认定此数据为异常数据，其中，M为预设的阈值。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述噪声消除的方法具体为：通过采用信号平滑的方法消除噪声，并通过多次测量取平均值以降低噪声提高信噪比，其中，信号平滑的方法为Savitzky2Golay卷积平滑法。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述其他处理具体为：通过其他算法消除光谱多重共线性、吸光度非线性、基线变动和附加散射变动等的影响，其中，所述其他算法包括：

快速傅里叶变换，其通过将原始光谱数据分解成许多不同频率的正弦波，然后将这些正弦波叠加求和。

小波变换，其通过将原始光谱数据进行信号变换后，在小波域进行过滤和压缩处理，然后再重构回原始域进行光谱滤噪；

微分变换，其通过对光谱数据进行数学模拟和计算不同阶数的微分，来确定光谱曲线的弯曲点、最大及最小反射率的波长位置。