一种燕窝中亚硝酸盐含量智能检测方法

专利主权项内容

1.一种燕窝中亚硝酸盐含量智能检测方法，其特征在于，该方法包括：获取燕窝红外光谱信号；根据燕窝红外光谱信号中每个数据点的左邻近数据点与右邻近数据点的数据值的离散程度之间的差异，从燕窝红外光谱信号的数据点中筛选出分割点；将相邻的两个所述分割点之间的信号段作为局部信号段；将每个局部信号段分解为不同分量信号；结合每个局部信号段的每个分量信号与除所述局部信号段外的其他局部信号段的分量信号中数据点的数据值的离散程度之间的差异，以及每个局部信号段的各分量信号中数据点的数据值的离散程度，获取每个局部信号段的噪声影响度；所述获取每个局部信号段的噪声影响度的方法，包括：对于每个局部信号段的每个分量信号，将分量信号中所有数据点的数据值的方差作为分量信号的分量离散值；选取任意一个局部信号段作为目标信号段，选取目标信号段的任意一个分量信号作为目标分量信号；将目标分量信号分别与除目标信号段外的其余各局部信号段的每个分量信号的所述分量离散值之间的差值绝对值，作为目标分量信号的待选离散差异；将最小的所述待选离散差异作为目标分量信号的原始离散差异度；将目标信号段的所有分量信号的所述原始离散差异度的均值作为目标信号段的综合离散差异度；根据目标信号段的每个分量信号中数据点的数据值的离散程度与所述综合离散差异度，获取目标信号段的噪声影响度；所述目标信号段的噪声影响度的计算公式如下：
；式中，p为目标信号段的噪声影响度；LC为目标信号段的所述综合离散差异度；/>为目标信号段的j个分量信号中第k个数据点的数据值；/>为目标信号段的j个分量信号中所有数据点的数据值的均值；K为目标信号段的每个分量信号中数据点个数；B为目标信号段的分量信号的数量；依据每个局部信号段中数据点的数据值的离散程度与所述噪声影响度，获取每个局部信号段中数据点的滤波长度；以每个局部信号段中数据点的滤波长度构建对应滤波窗口，利用所述滤波窗口对每个局部信号段中各数据点进行滤波，得到每个局部信号段中每个数据点的去噪数据值；所述获取每个局部信号段中数据点的滤波长度的方法，包括：将每个局部信号段中数据点的数据值的方差作为每个局部信号段的信号离散值；根据每个局部信号段的所述信号离散值与所述噪声影响度，获取每个局部信号段中数据点的滤波长度；所述信号离散值与所述噪声影响度均与所述滤波长度为正相关的关系；获取每个分割点的去噪数据值的方法，包括：对于每个局部信号段，对局部信号段中数据点的去噪数据值进行曲线拟合，将得到的曲线段作为局部去噪信号段；将每个局部去噪信号段中所有数据点的斜率的均值，作为每个局部去噪信号段的综合变化值；将每个分割点与其前一个分割点之间的局部信号段对应的局部去噪信号段的所述综合变化值作为每个分割点的左邻域信号变化值，将每个分割点与其后一个分割点之间的局部信号段对应的局部去噪信号段的所述综合变化值作为每个分割点的右邻域信号变化值；结合与每个分割点相邻的数据点的去噪数据值，以及每个分割点的所述左邻域信号变化值与所述右邻域信号变化值之间的差异，获取每个分割点的去噪数据值；所述每个分割点的去噪数据值的计算公式如下：
；式中，/>为第r个分割点的去噪数据值；/>为燕窝红外光谱信号中第r个分割点的前一个数据点的去噪数据值；/>为燕窝红外光谱信号中第r个分割点的后一个数据点的去噪数据值；/>为第r个分割点的所述左邻域信号变化值；/>为第r个分割点的所述右邻域信号变化值；/>为绝对值函数；e为自然常数；结合与每个分割点相邻的数据点的去噪数据值，以及每个分割点分别与其前一个分割点、后一个分割点之间的局部信号段中数据点的去噪数据值的变化程度之间的差异，获取每个分割点的去噪数据值；基于燕窝红外光谱信号中数据点的去噪数据值获取燕窝去噪红外光谱信号；基于所述燕窝去噪红外光谱信号检测燕窝中亚硝酸盐含量。。来自：