8.1在中药（材）识别中的应用 对四种药材的特征参数进行主成分分析（PCA分析)，前2个主成分 的累积方差贡献率已经超过90%，达到99.41%，其中第一个主成分 方差贡献率：95.78%，第二个主成分方差贡献率3.63%。根据由前2个 主成分的得分值可画出广藿香药材、新鲜广藿香、薄荷药材及新鲜薄 荷等四种中药材的二维分布图，其每一个点代表一个样本。 c.363%】 5216110 广藿香药材 59634 新鲜广藿香 67079 通过PCA分析就能够将 新鲜薄荷 薄荷药材 所有样品100%鉴别。 452 (G 89414 28 3moin avi tvarience0)
8.1 在中药（材）识别中的应用 • 对四种药材的特征参数进行主成分分析（PCA分析），前2个主成分 的累积方差贡献率已经超过90%，达到99.41%，其中第一个主成分 方差贡献率:95.78%，第二个主成分方差贡献率:3.63%。根据由前2个 主成分的得分值可画出广藿香药材、新鲜广藿香、薄荷药材及新鲜薄 荷等四种中药材的二维分布图，其每一个点代表一个样本。 通过PCA分析就能够将 所有样品100%鉴别
8.1在中药（材)识别中的应用 对四种中药材样品的特征参数进行线性判别分析(LDA分析)，前2 个主成分的累积方差贡献率也超过90%，达到Variance:98.99%,其 中第一个main axis方差贡献率：70.23%，第二个main axis方差贡献 率：28.76%。根据由前2个主成分的得分值可画出广藿香药材、新鲜广 藿香、薄荷药材及新鲜薄荷等四种中药材的二维分布图，其每一个点 代表一个样本。 muin oois (Vorance:28.769 t6 广茬香药材 新鲜薄荷 可见通过LDA分析也同样 能够将所有样品100%鉴别。 韩荷药材 新鲜广藿香 51mmn au triance 703)6315 6243
8.1 在中药（材）识别中的应用 • 对四种中药材样品的特征参数进行线性判别分析（LDA分析），前2 个主成分的累积方差贡献率也超过90%，达到Variance:98.99%，其 中第一个main axis方差贡献率:70.23%，第二个main axis方差贡献 率:28.76%。根据由前2个主成分的得分值可画出广藿香药材、新鲜广 藿香、薄荷药材及新鲜薄荷等四种中药材的二维分布图，其每一个点 代表一个样本。 可见通过LDA分析也同样 能够将所有样品100%鉴别
8.1在中药（材）识别中的应用 8.1.2道地中药材鉴别 ·利用Matlab7.1软件构建各类中草药样品的传感器稳态响 应极坐标图谱，结合PEN3便携式电子鼻系统各个传感器 的敏感特性，对中草药样品的挥发性组分浓度比例进行分 析。然后利用PCA分析得到的降维后的特征参数，通过距 离判别、相关性分析以及线性判别分析等方法，对样品进 行分类鉴别。 1不同品种的中草药样品的分类鉴别 （1)极坐标图谱构建与分析 ·研究表明，在中草药样品质量相等、采样时间为60s的 条件下，不同顶空空间、不同顶空生成时间和不同进 气流量对传感器响应信号波动性和离散性影响显著
• 利用Matlab7.1软件构建各类中草药样品的传感器稳态响 应极坐标图谱，结合PEN3便携式电子鼻系统各个传感器 的敏感特性，对中草药样品的挥发性组分浓度比例进行分 析。然后利用PCA分析得到的降维后的特征参数，通过距 离判别、相关性分析以及线性判别分析等方法，对样品进 行分类鉴别。 8.1 在中药（材）识别中的应用 8.1.2 道地中药材鉴别 1 不同品种的中草药样品的分类鉴别 （1）极坐标图谱构建与分析 • 研究表明，在中草药样品质量相等、采样时间为60s的 条件下，不同顶空空间、不同顶空生成时间和不同进 气流量对传感器响应信号波动性和离散性影响显著
8.1在中药（材)识别中的应用 六种不同品种的中草药样品的极坐标图谱：采用传感器阵 列第50s到第60s之间某一时刻的响应数据，构建样品的传 感器稳态响应极坐标图谱（采用传感器第55s的响应值）。 枣仁广东080100 广差君广东0阳0506 益诗草广西00800 s13 g12 s12 g10 不同样品 引起的传感器 响应模式会有 所差异，反映 到极坐标图中 鱼腥草湘古0B0 柴翻习北-080D 薄构安指080G0 则是各传感器 913 15 13 910 910 包络线覆盖☒ 域的形状各不 相同
8.1 在中药（材）识别中的应用 • 六种不同品种的中草药样品的极坐标图谱：采用传感器阵 列第50s到第60s之间某一时刻的响应数据，构建样品的传 感器稳态响应极坐标图谱（采用传感器第55s的响应值）。 不同样品 引起的传感器 响应模式会有 所差异，反映 到极坐标图中 则是各传感器 包络线覆盖区 域的形状各不 相同
8.1在中药（材)识别中的应用 气味指纹图谱反映的是各传感器在整个采样期间对样品的 响应曲线变化情况，包含了关于样品挥发性成分的完整信 息，但是这种图谱并不便于直观分析；而极坐标图谱则是 一目了然地给出了传感器阵列对样品的稳态响应特性，图 谱中的尖角顶点对应于稳态响应值高的传感器，表明所测 样品含有使该传感器敏感的、且浓度较高的挥发性成分。 均值特征的气味指纹图谱 广楚春广东30803 益持草广西00300 西薄荷 “东薄荷 东菊花 四川红花 关斜 神物安业001 传感器
8.1 在中药（材）识别中的应用 • 气味指纹图谱反映的是各传感器在整个采样期间对样品的 响应曲线变化情况，包含了关于样品挥发性成分的完整信 息，但是这种图谱并不便于直观分析；而极坐标图谱则是 一目了然地给出了传感器阵列对样品的稳态响应特性，图 谱中的尖角顶点对应于稳态响应值高的传感器，表明所测 样品含有使该传感器敏感的、且浓度较高的挥发性成分