[发明专利]一种基于拉曼光谱和PCA-HCA的不同品位磷矿的鉴别和分类方法

摘要

本发明公开了一种拉曼光谱技术结合PCA‑HCA的不同品位磷矿鉴别和分类的方法，属于光谱应用技术领域。包括：取不同品位的磷矿样品，采用拉曼光谱仪获取各个样本的拉曼光谱原始信息；对采集的拉曼光谱原始信息进行预处理，并对经过预处理后的拉曼光谱结合主成分分析(PCA)和层次聚类分析(HCA)建立判别模型，实现待测磷矿样品的分类。该方法简化了样品的预处理步骤，避免了繁琐的化学过程，缩短了检测时间，具有快速，准确度高，无损等优点，对鉴别不同品位的磷矿有重要的推动作用，为矿井下快速、实时和在线检测提供了新思路，对提高磷矿的开采效率，降低开采成本及环境保护有重要意义。

主权项

1.一种基于拉曼光谱和PCA‑HCA的不同品位磷矿的鉴别和分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤:S1、取多种已知品位的磷矿粉末样品，对其进行压片处理，得到不同品位对应的压片样品；S2、对各个压片样品选取若干个测量点，进行激光拉曼光谱测量，分别得各测量点的拉曼光谱；S3、对各测量点的拉曼光谱的原始信息进行预处理，包括平滑、基线校正和一阶导数处理，得到对应的预处理谱图；S4、采用步骤S1‑S3得到的各种不同品位的磷矿样品预处理谱图，建立数据库；S5、编写主成分分析与系统聚类分析MATLAB程序，对步骤S4中得到的数据库进行主成分分析‑系统聚类分析，建立PCA‑HCA判别模型；S6、对待测品位磷矿样品进行鉴别和分类：在相同条件下测量待测品位磷矿样品，将测量的光谱经过预处理后导入PCA‑HCA判别模型中，实现待测磷矿样品的分类判别。