(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111634942.1 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 安徽大学 地址 230601 安徽省合肥市九龙路1 11号 (72)发明人 潘天红　李孟虎　陈琦　陈山　 樊渊　 (74)专利代理 机构 北京东方盛凡知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11562 代理人 程小芳 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G01N 21/359(2014.01) (54)发明名称 近红外光谱的净信号 提取方法及其系统 (57)摘要 本发明公开了一种近红外光谱的净信号提 取方法及其系统， 涉及近红外光谱技术领域。 本 发明包括如下步骤： 采集样本， 获取样本近红外 光谱原始数据； 使用化学检测方法检测感兴趣的 分析物的含量， 将其作为响应变量； 将不同的光 谱预处理方法以及不同的光谱预处理方法之间 的结合应用到原始光谱数据上， 并使用十折交叉 检验找出最优预处理方案， 使用LASSO算法挑选 出与响应变量相关的波 段。 本发明通过提取近红 外光谱的净分析信号减少偏最小二乘法最佳模 型中的主成分个数， 简化模型复杂度的同时提高 模型准确度和鲁棒性， 预处理方案的引入改变了 近红外光谱扰动的方向， 使 得光谱扰动 在净信号 方向的投影减少。 权利要求书2页 说明书5页 附图6页 CN 114298107 A 2022.04.08 CN 114298107 A 1.一种近红外光谱的净信号 提取方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 采集样本， 获取样本 近红外光谱原 始数据； 使用化学检测方法检测感兴趣的分析物的含量， 将其作为响应 变量； 将不同的光谱预处理方法 以及不同的光谱预处理方法之间的结合应用到原始光谱数 据上， 并使用十折交叉检验找出最优 预处理方案， 使用LASSO算法挑选出与响应变量相关的 波段； 在逆模型的条件下， 使用秩消方法获取噪声子空间， 将测量得到的光谱信号向噪声子 空间进行正交 投影， 垂直于噪声子空间的信号即为被测成份的净信号； 建立预测模型， 提取 校正数据， 利用校正数据检测模型性能。 2.如权利要求1所述的一种近红外光谱的净信号提取方法， 其特征在于， 净信号求解过 程所用的秩消方法的过程如下： 假定r(H ′1)为采集的一个光谱向量， X(N ′H)包含N个近红外 光谱样本， ck(N′1)为样本对应的感兴趣的分析物浓度向量， 则r分解为两部分r＝r//+r^， 其 中， r//为r在噪声子空间的投影， r^为 正交于r//的部分。 3.如权利要求2所述的一种近红外光谱的净信号提取方法， 其特征在于， 近红外光谱的 净信号通过 计算， 其中 矩阵的每一 列为光谱中除去感兴趣分析物的浓度所含成分 的浓度向量ck， 为只包含kth成分的纯光 谱， I为单位矩阵， 上 标T代表矩阵的转置， 上 标+代表矩阵的伪逆矩阵。 4.如权利要求3所述的一种近红外光谱的净信号提取方法， 其特征在于， 在逆模型条件 下， 没有先验数据求解S‑k矩阵， 因此采用秩消的方法来求解， 具体描述为： 应用主成分分析 法将原始数据进行重构， 产生重构后的矩阵记作R。 5.如权利要求4所述的一种近红外光谱的净信号提取方法， 其特征在于， 噪声子空间的 求解表示为 其中， 为ck在重构矩阵空间的投影 dT为所有校 正集的平均光谱。 6.如权利要求5所述的一种近红外光谱的净信号提取方法， 其特征在于， 标量a的计算 方法为 7.如权利要求6所述的一种近红外光谱的净信号提取方法， 其特征在于， 对于未知样品 的近红外光谱数据rk,un， 其关于分析物的 净分析信号计算方式为 8.如权利要求7所述的一种近红外光谱的净信号提取方法， 其特征在于， 使用偏最小二 乘法建立预测模型， 使用预测集的测定系 数作为评判标准， 在不发生欠拟合和过拟合的条 件下选取最佳的预处理方案， 使用LASSO选取最优波段， 将选取的波段作为输入， 提取净分 析信号， 用作最终的校正数据， 最后利用偏最小二乘法建立预测模型， 并检测模型性能。 9.如权利要求8所述的一种近红外光谱的净信号提取方法， 其特征在于， 波长选择方法 中的惩罚系数由十折交叉检验确定 。 10.一种近红外光谱的净信号 提取系统， 其特 征在于， 包括： 采样模块： 采样模块采集样本， 获取样本 近红外光谱原 始数据； 预测模块： 预测模块使用化学检测方法检测感兴趣的分析物的含量， 将其作为响应变权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114298107 A 2量； 处理模块： 处理模块将不同的光谱预处理方法以及不同的光谱预处理方法之间的结合 应用到原始光谱 数据上， 并使用十折交叉检验找出最优预处理方案， 使用LASSO算法挑选出 与响应变量相关的波段； 提取模块： 提取模块在逆模型的条件下， 使用秩消方法获取 噪声子空间， 将测量得到的 光谱信号向噪声子空间进行正交 投影， 垂直于噪声子空间的信号即为被测成份的净信号； 检测模块： 检测模块建立预测模型， 提取 校正数据， 利用校正数据检测模型性能。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114298107 A 3