一种检测阿司匹林中水杨酸含量的方法
专利汇可以提供一种检测阿司匹林中水杨酸含量的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种检测阿司匹林中 水 杨酸含量的方法，涉及水杨酸含量检测技术领域。该检测阿司匹林中水杨酸含量的方法，包括以下步骤：S1、建立一阶微分 光谱 预处理 算法 ；S2、建立PCR主成分回归算法；S3、准备样品为30个不同水杨酸含量的阿司匹林样品，样品为白色粉末；S4、将样品放置在样品杯中，保证样品 覆盖 满样品杯，然后利用GSA201型 近红外 光谱 仪采集得到样品的原始光谱图。本发明，是一种绿色、环保、无损的检测方法，阿司匹林中水杨酸的含量检测完全高效；检测速度快，可以达到秒级的检测速度，大大减少了阿司匹林中水杨酸含量的检测时间；检测准确性高，大大提高了阿司匹林中水杨酸含量的检测效率。，下面是一种检测阿司匹林中水杨酸含量的方法专利的具体信息内容。
1.一种检测阿司匹林中水杨酸含量的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、建立一阶微分光谱预处理算法；
S2、建立PCR主成分回归算法；
S3、准备样品为30个不同水杨酸含量的阿司匹林样品，样品为白色粉末；
S4、将样品放置在样品杯中，保证样品覆盖满样品杯，然后利用GSA201型近红外光谱仪采集得到样品的原始光谱图；
S5、将光谱数据和样品的理化数据一起加载到NIRSA软件，对扫描得到的原始光谱进行预处理，消除噪音和基线的影响；
S6、采用PCR主成分回归方法建立模型；
S7、选择3个阿司匹林样品作为验证样品，然后调用步骤4中的模型对验证样品进行验证分析，得到验证结果。
2.根据权利要求1所述的一种检测阿司匹林中水杨酸含量的方法，其特征在于：所述步骤1中一阶微分光谱预处理算法可用下式表示：
dA/dλ＝Iim/△λ→△A/△λ＝lim/△λ→[f(λ+△λ)-f(λ)]/△λ；
其中A为吸收度；
λ为波长；
△λ为波长增量；
△A为吸收度增量；
dA/dλ为A关于在△λ区间吸收度的平均变化率。
3.根据权利要求1所述的一种检测阿司匹林中水杨酸含量的方法，其特征在于：所述步骤2中建立PCR主成分回归算法，具体如下：
首先对原始数据进行降维，再提取合适的主成分对原始数据进行预测分析；
基本回归方程为：Y＝XB+E；
式中，Y＝[y1，…，yn]T为n×q的矩阵；B＝[β1，…，βp]T是p×q的系数矩阵；X＝[x1，…，xp]T为n×p的自变量矩阵；E是n×q的误差矩阵；
则预测模型矩阵为：
式中，由矩阵X经回归分析得来， 为转置矩阵，为预测系数矩阵，x0为矩阵X的单一向量，相应的 为1个预测结果向量；
-1 T T
令n XX＝T∧T；
式中，n为矩阵XTX的维数，∧为对角线矩阵，特征值从大到小排列，T表示正交矩阵，包含特征值对应的特征向量，n-1XTX为n阶矩阵，经正交变换得到对角线矩阵∧和正交矩阵T，由此可得：
δ＝XTA-1/2；
式中，δ为包含矩阵X信息的n阶矩阵，用于最佳k值的计算；
则
式中，∧k是包含前k个最大特征值的对角线矩阵；Tk是包含前k个最大特征值的正交矩阵，包含对角线上的各特征值对应的特征向量，结合δk并采用峰态的计算方法得出最佳的k值，得到：
Zk＝XTk；
式中，Zk即为经X变化得来的 包含着能够恰当代表变量相关信息的k个主成分元素，确定最佳k值，将Zk＝XTk代入回归方程得出预测模型矩阵为：
式中， 表示预测系数矩阵， 是1个预测结果向量， 为预测结果矩阵；
根据以上公式建立主成分回归算法，在算法中，X矩阵为光谱矩阵，Y矩阵是体积分数值。
4.根据权利要求1所述的一种检测阿司匹林中水杨酸含量的方法，其特征在于：所述步骤5中预处理方法为一阶微分9点平滑处理。
一种检测阿司匹林中水杨酸含量的方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
2 1.80 1.82 0.02 0.7％
3 1.83 1.86 0.03 0.9％
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