基于拉曼光谱实现物种血液的快速鉴别研究

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近年来,随着生物制药领域的不断进步与发展,血液制品在市场流通和出入境的交流等领域中日益频繁。血液种属的检验鉴别问题也日益重要。传统方法均存在或多或少的问题,并无法实现血液样本种属的快速检测鉴别。本文主要针对于人与多种动物的血液鉴别进行拉曼光谱实验,采用显微拉曼光谱技术。选用Renishaw的共聚焦显微拉曼光谱仪进行实验前的血液样本容器与激发光源的激发波长筛选实验,并通过显微拉曼光谱实验系统进行人、犬、猪、鸡的血液拉曼光谱实验研究。实验所得数据进行光谱预处理方法研究。通过对实验数据与噪音信号原理的分析,最终采用db5小波变换进行3层滤波去噪处理、最小值分段多项式拟合基线校正实现血液光谱实验数据的光谱预处理。通过对实验数据进行分类算法研究,选取k邻近算法分类器与随机森林算法分类器进行对比,最终根据随机森林算法分类器的100%鉴别率与训练器模型精确度得分为0.9167判定其比k邻近算法分类器更适用,实现人、犬、猪、鸡血液的拉曼光谱鉴别。
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