【摘 要】
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为了能快速准确的识别原料肉与注水肉,提出了一种基于可见-近红外光谱和稀疏表示的无损的识别方法。通过向猪肉样本（包括猪皮、脂肪层和肌肉层）注水的方法建立注水肉模型,采集
【机 构】
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北京工业大学生命科学与生物工程学院,天津大学、精密测试技术及仪器国家重点实验室,安徽大学健康科学研究院
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为了能快速准确的识别原料肉与注水肉,提出了一种基于可见-近红外光谱和稀疏表示的无损的识别方法。通过向猪肉样本（包括猪皮、脂肪层和肌肉层）注水的方法建立注水肉模型,采集未注水的原料肉和6类不同注水量的注水肉的可见和近红外漫反射光谱数据。为了消除光谱数据中的冗余信息并提高分类效果,对光谱数据进行光调制和归一化等预处理并截取有效波段,根据是否注水以及注水量的多少对样本进行分类。用所有训练样本构成原子库（字典）,通过l1最小化将测试样本表示为这些原子的最稀疏的线性组合。计算测试样本与各类的投影误差,将最小投影误差
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