本研究利用傅里叶变换红外光谱技术,结合主成分分析和系统聚类分析,对不同品种辣椒进行鉴别。实验测试了五种辣椒共计50个样品的红外光谱。结果显示,五种辣椒的红外光谱整体相似,但在 1800~800 cm-1 范围内存在细微差异,包括峰位、峰形和吸收强度的变化。 为突出差异,对原始光谱进行二阶导数处理,发现五种辣椒在该范围内的二阶导数光谱存在显著差异。利用该范围内的二阶导数光谱数据,对 50 个样品进行聚类和主成分分析。结果表明,聚类分析的正确率为 100%,主成分分析的正确率达到 98%,能够有效区分五种辣椒品种。 研究结果表明,傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析方法可以有效区分不同品种的辣椒。
基于傅里叶变换红外光谱的辣椒品种鉴别研究
相关推荐
matlab近红外光谱预处理方法
这篇文章提供了关于matlab预处理近红外光谱的代码,并配有详细介绍,方便直接在matlab中使用。
Matlab
2
2024-07-28
基于快速傅里叶变换的连续小波变换
介绍了一种基于快速傅里叶变换(FFT)的一维连续小波变换方法。该方法通过调用 MATLAB 中的 cwtft 函数实现。文章还展示了可视化界面截图和提供测试数据的路径。
Matlab
2
2024-05-31
用于功能性近红外光谱数据处理和可视化的MATLAB工具
该MATLAB工具专用于处理和可视化功能性近红外光谱(fNIRS)数据。它提供了广泛的数据预处理功能,包括噪声去除、基线校正和光散射校正,并支持多种数据格式的导入和导出。该工具还配备了可视化功能,如脑图绘制和时序曲线,可以直观地展示和分析fNIRS数据,辅助研究人员对大脑活动进行深入研究。
Matlab
1
2024-05-30
基于numpy的离散傅里叶变换平滑算法
numpy-ml为您提供了一个高效且易于理解的机器学习算法集合,专注于以numpy实现。此仓库包含多种模型的代码,如EM算法训练高斯混合模型,隐马尔可夫模型的维特比解码,以及使用Baum-Welch算法和向前-向后算法进行MLE参数估计的潜在Dirichlet分配(主题模型)。此外,还包括通过变分EM估计MLE参数的标准模型,带有MAP参数估计的平滑模型,以及各种神经网络层和操作,如LSTM、Elman样式的RNN、点积注意力机制,以及变压器式多头自注意力机制等。仓库中还涵盖了ResNet样式的残差块、WaveNet样式的残差块,以及正则化器、优化器等算法。
Matlab
0
2024-09-25
基于PCNN的红外光强与偏振图像融合技术详解【Matlab源码分享】
这段视频分享了基于PCNN的红外光强与偏振图像融合技术,附有Matlab完整代码,包括主函数main.m及相关调用函数,适合Matlab 2019b版本,操作简便,结果可靠。运行前需将所有文件置于Matlab当前文件夹,通过简单的点击运行main.m文件即可获得预期结果。若有疑问或需要进一步咨询,可联系博主获取更多服务,包括代码定制、仿真咨询以及科研合作。
Matlab
0
2024-09-27
高效的傅里叶变换方法
这是关于高效傅里叶变换的资料,适合学习高效傅里叶变换的技术和方法。
算法与数据结构
2
2024-07-22
图像傅里叶变换详解
深入浅出地讲解图像傅里叶变换,并利用 MATLAB 代码进行实例演示。
Matlab
5
2024-04-30
FFT快速傅里叶变换
利用FFT算法,可以快速便捷地计算傅里叶变换,并获得与输入数据单位一致的幅值结果。
Matlab
7
2024-05-15
FT:快速傅里叶变换
FT:快速傅里叶变换
Matlab
2
2024-06-01