《表2 不同预处理方法和光谱范围对复方大黄汤浓缩液模型优化参数的影响》

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《基于近红外光谱技术的复方大黄汤浓缩液同步快速检测》

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由于光谱采集过程中易受多个因素影响，如药液的均匀性和颜色深浅等。这类不利因素会导致光谱中出现杂质峰增多和基线漂移等问题。因此，为降低噪声和提高模型的精准性，需选择合适的预处理方法。此外，合理选择光谱波段范围，不但可以减少数据量，还能提高模型的有效性。由图2可知，需从整个区间光谱中选择信号显著区域。当近红外光谱的吸收值>3.0时，其透射值近似为0，在光谱中表现为强吸收所形成的“波峰”。该区间上的光谱认为处于饱和状态并产生噪音信息。因此，选择的光谱应避免强吸收区，选择涵盖有效信息的非饱和区域。此外，本实验用水提取，水对近红外有强烈吸收，光谱在6 944 cm-1和5 155 cm-1附近有很强的吸收，在4 000～5 500 cm-1和6 500～7 500 cm-1会形成水峰[10]，为消除水的影响，密度和指标成分含量模型应避免使用这2个波段。结合OPUS 6.5定量分析软件的功能，筛选出5个最佳建模方案，光谱区间和预处理方法结果见表2。结果发现密度、含固量、大黄酸和甘草酸质量浓度最优光谱范围依次为6 101.7～5 449.9，6 101.7～5 449.9，6 101.7～5 496.2，9 403.3～7 497.9 cm-1，预处理方法分别为二阶导数、消除常数偏移量、无光谱预处理和最小-最大归一化，预处理后光谱见图4。