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《电信快报》 2019年09期
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基于近红外光谱传感器的饮食监测系统

俞静  
【摘要】:针对我国糖尿病患病率日益提高的问题,文章设计一套面向糖尿病患者的饮食监测系统,该系统中最为关键的是食物含糖量检测技术。采用苹果作为研究对象,利用艾迈斯半导体公司生产的最新的近红外光谱传感器采集其原始光谱数据,使用手持糖度计测量其糖度,通过PLS(偏最小二乘)算法建立苹果糖度的预测模型。实验结果显示预测值与实际值的相关系数为0.9858,均方误差为0.65。利用近红外光谱传感器对食物含糖量进行无损分析,避免对食物造成损伤,并且解决了近红外光谱仪庞大复杂难以民用的问题,为面向糖尿病患者的饮食监测系统应用奠定了基础,具有较高的实际应用价值。

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