图1是本发明实施例提供的基于空间夹角判据分析植物油中抗氧化剂含量的方 法流程图；
[0027] 图2是本发明实施例提供的经过数据转换后的植物油样本三维图；
[0028] 图3是本发明实施例提供的混合标准溶液在280nm处的高效液相色谱图；
[0029] 图4是本发明实施例提供的植物油样本在280nm处的高效液相色谱图；
[0030] 图5是本发明实施例提供的子空间夹角值与扣减步数的关系图。
【具体实施方式】
[0031] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明 进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于 限定本发明。
[0032] 下面结合附图对本发明的应用原理作进一步描述。
[0033] 如图1所示，本发明实施例的基于空间夹角判据分析植物油中抗氧化剂含量的方 法包括以下步骤：
[0034] SlOl :将植物油样本直接用甲醇进行处理，得到待测植物油样本；
[0035] S102:处理后获得的植物油样本采用紫外光谱仪进行检测，得到植物油样本光谱 数据a ;
[0036] S103 :获取待测组分TBHQ、BHA、BHT的标准光谱数据库V ;
[0037] S104 :获取不含待测组分TBHQ (或BHA、BHT)的本底光谱数据库N :
[0038] S105 :植物油样本中待测组分TBHQ、BHA、BHT的含量分析。
[0039] 本发明所采用的技术方案是，一种基于空间夹角判据分析植物油中抗氧化剂含量 的方法，包括以下具体步骤：
[0040] A.植物油样本的处理：
[0041] 称取3. OOg不同植物油样本于IOmL具塞离心管中，加入8mL甲醇分3次（3,3,2) 萃取样品，每次萃取于涡旋振荡器振荡lmin，静置分层后，吸取上层溶液合并到IOmL具塞 离心管，在转速5000r/min下冷冻离心5min，最后转移到IOmL容量瓶中，用甲醇定容、摇匀， 得到植物油样本。
[0042] B.获取植物油样本光谱数据a :
[0043] 将步骤A处理后获得的植物油样本依据吸光度的线性范围，用甲醇进行稀释，然 后用多波长紫外可见光纤光谱仪进行检测，得到植物油样本光谱数据a。
[0044] α获取待测组分TBHQ、BHA、BHT的标准光谱数据库V :
[0045] 依据吸光度的范围，分别配制一系列浓度为5 μ g/mL~50 μ g/mL的TBHQ、BHA标 准溶液，以及20 μ g/mL~100 μ g/mL的BHT标准溶液，然后采集各个浓度的多波长紫外光 谱，分别记录系列溶液的浓度和190~400nm波长范围光谱，将不同浓度的待测组分的多波 长光谱数据记入标准数据库，选择220~360nm波长范围光谱数据，经多变量最小二乘回归 得到待测组分的标准光谱数据库V。
[0046] D.获取不含待测组分TBHQ (或BHA、BHT)的本底光谱数据库N :
[0047] DL获取植物油样本光谱数据：
[0048] 将步骤A获得的植物油样本经高效液相色谱分析，采集多个植物油样本的多波长 光谱数据；
[0049] D2.获取待测组分TBHQ、BHA、BHT的光谱数据：
[0050] 配制200 μ g/mL的TBHQ、BHA、BHT混合甲醇溶液，用0. 45 μ m滤膜过滤后用于高效 液相色谱分析，获取待测组分TBHQ、BHA、BHT的光谱数据。
[0051] 步骤Dl、D2中高效液相色谱条件为：
[0052] 色谱柱：C1S色谱柱（4. 6_X250mm，5 Um);流速：imL/min;进样量 20yL;紫外 检测波长：280nm、290nm ;柱温30°C;等度洗脱：（0~20)min ;流动相甲醇：1%乙酸溶液= 83 ： 17(V/V)
[0053] D3.数据格式转化：
[0054] 将步骤Dl和D2所采集的植物油样本的多波长光谱数据和待测组分TBHQ、BHA、 BHT的多波长光谱数据由光强数据格式转化成不同时间和多波长下的吸光度值，转化后的 数据的每一行代表一个波长下的色谱数据，每一列代表一个时刻下洗脱出来物质的光谱数 据（如图2) ;D1步骤中的植物油样本的光谱数据经数据转化后得到植物油样本的光谱数 据；D2步骤中的待测组分TBHQ、BHA、BHT的光谱数据经数据转化后得到待测组分TBHQ、BHA、 BHT标准物质的光谱数据；
[0055] D4.获取不含待测组分TBHQ (或BHA、BHT)的数据库Q :
[0056] 确定植物油样本中待测组分和背景分离的液相色谱条件。图3是混合标准溶液的 液相色谱图，经分析可知A、B、C分别为TBHQ、BHA和BHT对应的色谱峰。图4是植物油样 本的液相色谱图，由图3对比可知，图4中A为TBHQ色谱峰，其他的色谱峰作为背景，SP本 底。从植物油样本的色谱数据中扣除与TBHQ(或BHA、BHT)标准物质出峰时间相同的光谱 数据后存为本底光谱数据，然后合并其他植物油样本的本底光谱数据，记为数据库Q。
[0057] D4. 1数据库Q的降维：
[0058] 因步骤D4获得的数据库Q数据量较大，会导致计算量较大且时间较长。
[0059] 将步骤D4获得的数据库Q应用主成分数和奇异值分解的方式进行降维，得到数据 量较小的本底数据库N。
[0060] D4. I. 1确定数据库Q的主成分数q方法：
[0061] 通过在数据库Q中添加一定强度的非线性因素的干扰，以二阶差分值序列的折点 判断独立变量数，得到数据库Q的主成分数q。
[0062] D4. 1. 2数据库Q降维的方法如下：
[0063] 应用奇异值分解函数[U，S，V] = svd(Q)对Q(mXn)分解降维，分解后得到m阶正 交矩阵U、n阶正交矩阵V和奇异值矩阵S，取正交矩阵U的前q列，作为降维后的本底光谱 数据库N。
[0064] E.植物油样本中待测组分TBHQ、BHA、BHT的含量分析：
[0065] 将植物油样本光谱数据a、标准光谱数据库V、本底光谱数据库N导入Matlab软件 计算平台，应用向量-子空间夹角判据计算植物油样本中待测组分TBHQ、BHA、BHT的含量， 包括以下具体步骤：
[0066] (1)打开Matlab软件计算平台，将向量-子空间算法方法文件进行设置，即根据计 算精度设定扣减步长A (本实施例设为1000);
[0067] ⑵在回归曲线方程y;= a 4+1^中带入较大的X雇，得到V 1;其中i为某一吸收 波长，Y1为对应i波长下TBHQ (或BHA、BHT)的吸光度值，X是待测组分TBHQ (或BHA、BHT) 的含量。￥:表示所有值组成的矩阵；
[0068] (3)从植物油样本光谱数据a中不断扣除Vl/1000,扣除后的变量记为da ;
[0069] (4)将本底光谱数据库N和扣除待测组分TBHQ (或BHA、BHT)的植物油样本da合 并后记为M并与待测组分TBHQ (或BHA、BHT)的标准数据库V1比较夹角，当植物油样本中 待测组分TBHQ(或BHA、BHT)被完全扣除时会出现最大夹角值，这时通过算式 yi = X iX扣 减步数/1000,估算植物油样本中的含量yi。若^和y :相差较大，这时带入一个与植物油 样本实际含量相接近的X2重新计算。当夹角值随着扣减步数的增大而一直减小，则植物油 样本中不含待测组分TBHQ (或BHA、BHT);
[0070] (5)记录最大值Θ _出现时对应的扣减步数（如图5,图5是子空间夹角值与扣 减步数的曲线图，从图中可以看出出现最大夹角值时的扣减步数是990步）