一种基于红外光谱聚类分析的人字草的品质分类方法

本发明公开了一种基于红外光谱聚类分析的人字草的品质分类方法，包括以下步骤：基于红外光谱仪，获取人字草的原始光谱数据；对所述原始光谱数据进行平滑处理和校正处理，获得校正后的光谱数据；从校正后的光谱数据中，识别吸收峰的位置和强度，判断是否存在重叠峰或肩峰；若存在重叠峰或肩峰，采用分峰算法分离重叠峰，提取独立的吸收峰特征；对提取的吸收峰特征进行聚类分析，获得聚类分析结果；基于所述聚类分析结果，建立分类模型；基于分类模型对新采集的光谱数据进行分类，获得人字草品质等级。本发明通过红外光谱技术结合数据处理和机器学习方法，实现了人字草品质的客观、准确和高效评估，为人字草产业的质量控制提供了有力支持。