分析与检测２０２３年第４９卷第８期（总第４７６期）２８１ＤＯＩ：１０．１３９９５／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－１８０２／ｔｓ．０３２５５１引用格式：邱薇纶，丁圣．基于滤波器的动植物油光谱信号预处理方法比较及识别分类［Ｊ］．食品与发酵工业，２０２３，４９（８）：２８１－２８８．ＱＩＵＷｅｉｌｕｎ，ＤＩＮＧＳｈｅｎｇ．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｓｐｅｃｔｒａｌｓｉｇｎａｌｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒａｎｉｍａｌａｎｄｖｅｇｅｔａｂｌｅｏｉｌｓｂａｓｅｄｏｎｆｉｌｔｅｒｓ［Ｊ］．ＦｏｏｄａｎｄＦｅｒｍｅｎｔａｔｉｏｎＩｎｄｕｓｔｒｉｅｓ，２０２３，４９（８）：２８１－２８８．基于滤波器的动植物油光谱信号预处理方法比较及识别分类邱薇纶１∗，丁圣２１（湖南警察学院刑事科学技术系，湖南长沙，４１０１３８）２（湖南省长沙市公安局天心分局网安大队，湖南长沙，４１０００４）摘要为实现对动植物油的快速无损检验，探究滤波器在提高光谱分析模型区分能力方面的可行性，该研究借助衰减全反射⁃表面增强红外吸收光谱技术，采集了动物油（１５９份）和植物油（１８８份）共计３４７份样本的光谱信息数据，构建了Ｆｉｓｈｅｒ判别分析、支持向量机和决策树３种分类模型。比较了希尔伯特变换、有限长单位脉冲响应滤波器、无限长冲激响应滤波器、快速傅里叶变换和小波变换５种滤波器对３种分类模型精度的影响，同时考察了滤波器窗函数（矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗）、小波基函数（Ｍｏｒｌｅｔ、Ｄｇａｕｓｓ、Ｍｅｘｈａｔ、Ｈａａｒ、Ｄａｕ⁃ｂｅｃｈｉｅｓ、Ｂｉｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ）、滤波方式（低通、高通、带通、带阻）在动植物油样本区分效果方面的差异性。结果发现，滤波器能显著提升光谱分析模型的准确性，低通和带阻滤波方式，矩形窗和布莱克曼窗函数能有效提升模型对样本的区分能力，相较于其他２种算法，支持向量机对各样本的识别区分能力最好。基于ＦＩＲ低通／带阻滤波器处理后构建的ＳＶＭ模型（ＲＢＦ核函数）可作为动植物油样本识别的最佳模型，其对３４７份样本实现了１００％的“类别⁃品牌”的两级准确区分。综上，滤波器可有效提升光谱分析模型的准确性，结合ＡＴＲ⁃ＳＥＩＲＡＳ光谱信息数据，可准确区分不同的动植物油样本，这为包括动植物油在内的诸多样本的快速无损分析提供了一定参考，为滤波器在提升光谱分析模型方面的应用提...
