1. 研究目的与意义
我国地域辽阔，南北气候差异大，大米种植区域广泛，产地跨域大，气候、种植环境不同，因此不同产地大米的品质具有明显的不同，表现在价格上也具有明显的差异。例如我国的地理标志产品大米如五常大米、红菱大米、原阳大米、盘锦大米等，其大米品质具有明显的地域特征。同时大米品种众多，但优质食用品种仅有10%左右[1]，造成一些不法商贩用非优质大米冒充优质大米、将普通产地的大米冒充优质产地大米或者具有地理标志产品的大米以提高售价，以次充好，赚取非法利益，损害消费者利益。
拉曼光谱可以提供物质分子振动频率的信息，由于不同的物质具有各自特定的特征光谱，因此可以用于定性分析；而对光谱谱带分析可以对物质结构进行分析，因此拉曼光谱逐渐成为一种新的通用分析手段，具有快速简单、无损检测及适用范围广等优点。拉曼光谱技术(Raman spectroscopy)结合化学计量学方法，能建立大米的快速定性识别模型，为实现大米的粳籼米分类、产地溯源、品种判别提供一条有效简便的方法途径[2]。
但是，拉曼光谱分析技术也存在一定的局限性：拉曼光谱仪采集的信息除代表样本自身的信息外，还包含了其它无关的信息，如噪音、荧光背景和杂散光等。对采集得到的大米拉曼光谱图进行预处理，目的是为了筛选出有效的光谱信息，消除或降低干扰信号对结果的影响[3]。因此在运用化学计量学方法建立模型时，选择合适的预处理方法消除与样本光谱数据无关的信息变得十分关键和必要[4]。常用的光谱预处理方法有光谱平均、平滑、基线校正、导数、标准正态变量变换、多元散射校正等[5]。
2. 研究内容和预期目标
1 研究内容
平滑去噪、归一化、求导等预处理方法可减少由仪器使用状态的变化等在谱图数据中引入的噪声、增强有用信号，从而提高数据处理结果的可靠性。 通过一种或多种预处理方法联用，并借助matlab平台对五常、盘锦，延边三个产地共315份大米的拉曼光谱数据对大米样品数据进行主成分分析（PCA），并对采集得到的样本按照顺序选取4/5做训练集，1/5的样本做测试集建立SVM模型。利用Origin 8软件对数据分析结果作图。进行分析处理，寻找使鉴别模型准确率最高的数据预处理方法。
3. 国内外研究现状
近年来，为保护地理标识大米，国内外学者开始重视对大米产地溯源技术的研究[9]以及不同预处理方法对大米起源鉴别模型的影响。
2011年Namaporn Attaviroj等人在傅里叶变换近红外光谱法快速鉴别纯糙米品种的研究中，通过多元散射校正（MSC），和具有10个左侧和十个右侧点的二阶导数技术，对原始光谱进行预处理。该研究得出结论，通过将PLSDA应用于MSC并结合Savitzky-Golay二阶导数光谱数据，可以在几分钟内以非常高的准确度(99%)将样品按品种分类[10]。
2014年，黄亚伟等人采用拉曼光谱结合判别分析方法对新陈玉米进行了判别研究。在河南省内收集郑单 958 新陈玉米样品共75份，粉碎过筛后置于样品袋中，使用光纤直接采集他们的拉曼光谱。对原始光谱进行多项式平滑滤波、基线校正及一介导数处理，实验发现一介导数结合Norris平滑处理方法效果最优，二阶导数处理结果最差，Norris平滑处理后反而恶化，而且二阶导数处理后模型所用主成分数有所增加。表明二阶导数引入过多噪声，平滑后反而丢失有效信息[11]。
4. 计划与进度安排
(1) 2022年11月14日—2022年1月15日：搜集并阅读资料确定选题，撰写开题报告；
(2) 2022年1月16日—2022年3月26日：初稿写作；
(3) 2022年3月27日—2022年4月9日：中期检查；
5. 参考文献
1.罗明，霍中洋，张洪程等.稻米品质及其影响因素的分析[J].吉林农业科学，2005，30(1): 18-20.
2.孙娟. 基于拉曼光谱技术和化学计量学方法的大米品种产地的快速鉴别方法[D].江南大学,2016.
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