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通过对如图9所示的样本集光谱分析,发现在1000~1200nm区间,有少数样本光谱异常。剔除对应样品序号为和37共7个样本(样本信息收录有误)后,得到如图10所示的聚类分析结果,羊绒、羊毛和二者的混纺之间获得清晰分离。通过对各种形态的氨纶、蚕丝、涤纶、棉涤、锦纶、棉、麻、棉麻混纺、羊绒、羊毛、羊绒羊毛混纺和粘胶纤维的214个纺织纤维样品的近红外光谱研究发现:无论采用有监督还是无监督聚类方法,化学组成相近的样品都能聚类在一起。使用主成分分析对样品总集分类,难以区分化学组成非常接近的不同类型纤维。SIMCA方法可以区别化学组成非常接近的不同类型纤维,但异常样品对建模影响很敏感。采用近红外光谱分析技术实现纺织纤维快速无损鉴别具有可行性。

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采用主成分算法对光谱数据进行压缩,通过主成分模式空间作图法分析样品的聚类和区分情况。采用SIMCA算法研究组成相近样品的纤维差别,在主成分空间中使用马氏距离区分不同种类的样品。采用微分和多元光散射校正算法消除噪声和基线漂移对光谱数据的影响。所有数据处理都采用MTLAB编码自行编制计算程序完成,所用的软件为MAT-LAB7·4·0。图1所示是所收集的214个纺织纤维样品的近红外光谱图。可发现样品光谱之间,有的差别很大,有的很相近,光谱基线漂现象移也明显。其原因来自纤维种类变化、织物结构与花样、印染、以及光散射等因素的影响。如图2所示,采用多元光散射校正(MSC)方法处理后,明显消除了基线漂移的影响,且MSC处理后的纺织纤维总集光谱仍有比较大的变化,意味着依靠纺织纤维漫反射近红外光谱信息进行种类鉴别具有可能性。

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