苹果糖度定量分析

波长起止点
基线种类
阴影区域与波长数据范围对应
可分段设置
பைடு நூலகம்
SMLR特点：告诉电脑要几个波长(x)
点击计算
设置输出内容
二.结果解释
表-图交互，一一对应
选择普通残差
校正集相关系数 计 算 值
校正集标准偏差
Cal校正集 Val验证集
真实值
残 差 ( 值-真实值)
真实值
SMLR特点：用了哪5个波长？
PC-成对诊断
由于我们的模型都是单因变量，所以只看单一浓度分布
校正集-最好均匀；或者中间多，两边少 验证集-最好落在校正集内，中间最佳 以后可以更好选择样本
SO-光谱异常诊断
分界线
有4条光谱属于异常
原理：肖维勒(Chauvenet)准则
关闭SO窗口后会有提示“是否忽略异常样本”，一般确定
下次运算会不用这些样本
存模型!
导出结果report（excel表）； 导出处理后的光谱；
勤看解释与帮助
PCR主成分回归
PCR特性设置-Other
数据标准化 均值中心化 拟合算法 敏锐型
指定最大主因子数
结果解释
建模用了13个主因子
PCR特性
Eigenanalysis-(矩阵的) 特征分析
主成分 浓度贡献率 全光谱贡献率 回归区间贡献率
苹果糖度近红外定量分析
陈卓
近红外经典流程
糖度
标准曲线 回归函数—Y=f(x) X吸光度 Y你要的性质
软件思路
软件是建立在数学原理的基础上的 输入 运算法则 反馈 文件的命名,内容； 文字,数字,图形,表格,动画 输出
TQ软件使用说明
1. 逐步多元线性回归(SMLR) 2. 主成分回归(PCR) 3. 偏最小二乘回归(PLS)
一.设置参数
标题Method Title
SMLR逐步多元线性回归
波长方式(预处理)
输入糖度信息Y
导入光谱数据
注意格式SPA
光谱信息
输入测得的真值，可从excel粘贴
指定校正集与验证集
是否剔除异常值
Cal校正集 Val验证集
非必须步骤：看光谱
指定预处理方法
选择光谱建模区间（自变量X是哪些）
数据是累加的
PCS-主成分光谱
单一与累计贡献率
每个主成分背后的经过线性计算的光谱
PC Score 主成分得分
可改变轴的内容
LS 主成分载荷