基于特征融合的减肥药太赫兹时域光谱模式识别

为了打击利用配送通道运输掺有有毒有害非食品原料的减肥药的犯罪分子，提出了一种基于太赫兹时域谱的减肥药模式识别方法。与传统方法相比，太赫兹谱在时域谱中具有较高的信噪比，具有快速、省时、无损等优点。本研究选取了七种减肥药作为实验样本。采集了样品的太赫兹时域光谱。寻峰自动探测器发现了三个特征频率区间，分别为0-0.19、1.75-2.14和2.23-2.5（THz）。通过希尔伯特变换、巴特沃斯低通滤波器、快速傅里叶变换低通滤波器和标准正态变换后的一阶导数对特征频率间隔进行处理，将特征数据与原始频谱进行融合，并使用粒子群优化最小二乘支持向量机和随机森林模型对原始数据和四种方法融合的数据进行分类识别。实验结果表明，粒子群优化最小二乘支持向量机模型对希尔伯特变换后的光谱特征融合数据的识别效果最好，准确率可达100%。对法医学中减肥药的鉴定具有一定的参考意义。