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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利基于光谱分析的蛋白品质智能检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119574488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510130801.8，技术领域涉及：G01N21/35；该发明授权基于光谱分析的蛋白品质智能检测方法及系统是由王辉;王霏霏;刘子滢;胡月明;孟欣;余强;刘一璞;何思思设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱分析的蛋白品质智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及光谱分析技术领域，具体涉及基于光谱分析的蛋白品质智能检测方法及系统，该方法包括：采集预设数量个蛋白样本的红外光谱数据；确定各波长的透过率的局部波动系数；确定各蛋白样本的红外光谱数据的波动系数；基于所述波动系数在所有蛋白样本的红外光谱数据中筛分得到各疑似杂质波动数据；将各疑似杂质波动数据均分为各片段；确定各片段内疑似杂质波动数据的异常指数；基于所述异常指数对双边滤波算法中各滤波窗口的空间域权重和值域权重进行修正，对蛋白样本的红外光谱数据进行去噪；确定各蛋白样本的红外光谱数据的差异系数，对蛋白品质进行检测。从而提高对蛋白品质检测的准确度。

本发明授权基于光谱分析的蛋白品质智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于光谱分析的蛋白品质智能检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集预设数量个蛋白样本的红外光谱数据；将各蛋白样本的红外光谱数据中各波长的透过率与其邻域范围内所有波长的透过率的差异的均值，确定为各波长的透过率的局部波动系数；计算任一蛋白样本与其余各蛋白样本的红外光谱数据的积分差异；基于所述积分差异的平均水平，以及所述任一蛋白样本与其余各蛋白样本的所述局部波动系数的差异，确定所述任一蛋白样本与其余各蛋白样本之间的绝对差异；将各蛋白样本的所有所述绝对差异的均值，确定为各蛋白样本的红外光谱数据的波动系数；基于所述波动系数在所有蛋白样本的红外光谱数据中筛分得到各疑似杂质波动数据；将各疑似杂质波动数据均分为各片段；获取各片段内疑似杂质波动数据的所有波谷点，基于所述波谷点的透过率的离散程度与所述波谷点的曲率，以及波谷点中所述曲率的最小值对应的波长与透过率最小值对应的波长的差异，确定各片段内疑似杂质波动数据的异常指数；基于所述异常指数对双边滤波算法中各滤波窗口的空间域权重和值域权重进行修正，采用修正后的双边滤波算法对疑似杂质波动数据进行去噪，采用未进行所述修正的双边滤波算法对除疑似杂质波动数据之外的红外光谱数据进行去噪；基于各蛋白样本的去噪结果对蛋白品质进行检测；所述绝对差异的计算公式为： ；式中，为第r个蛋白样本与第t个蛋白样本之间的绝对差异，为第r个蛋白样本与第t个蛋白样本的红外光谱数据的积分差异，为第r个蛋白样本的红外光谱数据对应光谱曲线的横坐标长度，为第r个蛋白样本与第t个蛋白样本中第i个波长的所述局部波动系数的差异，I为第r个蛋白样本的红外光谱数据中波长的数量。

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