[发明专利]一种基于真空红外光谱的烟丝整体质量特征分析方法有效
| 申请号： | 201810569841.2 | 申请日： | 2018-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN108801968B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 秦玉华;陈达;李超;曾翔 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G01N21/3563 | 分类号： | G01N21/3563 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于真空红外光谱的烟丝整体质量特征分析方法，包括下列步骤：抽取全部样品中典型成品卷烟样品的烟丝或烟末；采集样品的真空中红外光谱信息；数据分析：采用主成分分析方法，计算预处理后信号的主成分得分矩阵，该得分矩阵为红外光谱主成分变量的最终取值，将红外光谱的主成分得分矩阵作为该样品卷烟烟丝中挥发性组分的整体特征，也即卷烟质量的整体特征；考察同一类烟丝不同样本的PCA得分矩阵的分布情况，如果分布范围越小，说明该品牌样本的质量稳定性更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 真空 红外 光谱 烟丝 整体 质量 特征 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于真空红外光谱的烟丝整体质量特征分析方法，包括下列步骤：(1)抽取全部样品中典型成品卷烟样品的烟丝或烟末；(2)采集背景信号及样品的真空中红外光谱信息；(3)数据分析：以自适应小波背景扣除算法对步骤(4)所得红外光谱信息进行预处理，以提升信号的信噪比；再采用主成分分析方法，计算预处理后信号的主成分得分矩阵，该得分矩阵为红外光谱主成分变量的最终取值，将红外光谱的主成分得分矩阵作为该样品卷烟烟丝中挥发性组分的整体特征，也即卷烟质量的整体特征；在此基础上，计算不同样品主成分得分的马氏距离参数，并根据典型样本的马氏距离分布，确定的马氏距离阈值Mthroshold为：平均马氏距离±3倍马氏距离的均方根误差。(4)未知样本分析：采集未知样本的真空红外光谱信息，采用自适应小波背景扣除算法对光谱信号进行预处理，并根据步骤(5)所得的主成分得分矩阵计算未知样本的PCA得分矩阵，然后计算该PCA得分相应的马氏距离Munknown，如果该马氏距离Munknown小于马氏距离阈值Mthroshold，则说明为同一类烟丝；若Munknown大于马氏距离阈值Mthroshold，则说明不是同一类烟丝。(5)考察同一类烟丝不同样本的PCA得分矩阵的分布情况，如果分布范围越小，说明该品牌样本的质量稳定性更好。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810569841.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
