Application of Wavelet Transform in the Prediction of Navel Orange Vitamin C Content by Near-Infrared Spectroscopy

Abstract

这研究是为橘子维生素 C (Vc ) 的快速的测量寻找一条途径满意的。由使用 Daubechies 3 小浪变换的不同分解层次，从 100 件脐橙样品的未经触动的水果获得的在红外线附近的系列信号被降噪，并且为重建的系列在降噪以后决定的相应样品的预言的 Vc 内容的结果借助于 PLS-CV (部分最不方形十字的确认)被验证。预言效果由当不同小浪变换分解层次被采用时，分析改变了的 PLS-CV 验证了，这被显示出。在分解水平 4 的小浪，最好的预言效果被获得，与在是的预言和真价值之间的相关系数 R 0.9574 并且象 3.9 mg 一样低的期望的变化 RMSECV 100 g ? 1。而且，为在红外线附近的光谱的预告的处理的 11 条不同途径被比较。刻度模型由请使用系列证实由小浪变换降噪的 pretreated 为 Vc 内容提供了最好的预言，这被发现，展出在由生气确认的预言和真价值之间的最高的关联。在结论，近红外线光谱借助于小浪变换降噪的模型能在脐橙 Vc 内容上被用于精确、快速、非破坏性的定量分析。