食醋总酸和还原糖含量近红外光谱检测模型的优化研究

【目的】采用近红外光谱(near-infraredspectroscopy,nirs)分析技术对食醋中的总酸和还原糖进行快速定量分析，为食醋品质的检测提供技术支持。【方法】用近红外透射光谱法采集食醋的光谱信息，用savitzky-golay一阶导数和小波导数（waveletderivative,wd）对采集到的食醋光谱进行预处理，采用连续投影算法（successiveprojectionsalgorithm,spa）的波长筛选方法对食醋的总酸以及还原糖定量分析模型进行优化。【结果】食醋光谱经小波导数预处理和基于spa的波长优选后，总酸和还原糖含量分析精度得以提高，模型得到简化。总酸的预测均方根误差（rootmeansquareerrorofprediction,rmsep）由0.282降低为0.227，预测相关系数（correlationcoefficientofprediction，rp）由0.965提高到0.977，建模变量由680个精简为51个；还原糖的rmsep由0.627降低为0.606，预测相关系数rp由0.996提高至0.997，建模变量精简为50个。【结论】利用近红外光谱分析技术结合小波导数和spa分析方法，可用于食醋品质的定量分析，为食醋品质的快速检测提供了一种可行的方法。