1.一种近红外光谱检测灵芝提取物多糖含量的方法，其按如下步骤进行：(1)选取灵芝提取物样本；

(2)近红外光谱采集；

(3)波段区域的选择；

(4)光谱数据的预处理；

(5)预测校正模型的优化；

(6)PLS预测校正模型的建立；

(7)模型的验证。

2.如权利要求1所述近红外光谱检测灵芝提取物多糖含量的方法，其特征是：步骤(1)，将来自不同产地、不同采收季节的灵芝提取物置于室温以平衡水分含量和温度。

3.如权利要求1所述近红外光谱检测灵芝提取物多糖含量的方法，其特征是：步骤(2)，利用傅里叶变换近红外光谱仪采集灵芝提取物以及灵芝提取物掺假淀粉样品的漫反-1 -1射光谱；检测波数范围为4000～12400cm ，间隔8cm ，每次扫描32次取平均值，记录吸光度值Absorbance。

4.如权利要求1所述近红外光谱检测灵芝提取物多糖含量的方法，其特征是：步骤-1(3)，确定有效的信息峰位3500～7000cm 波数段，以此波数段作为建立PLS模型的条件之一。

5.如权利要求1所述近红外光谱检测灵芝提取物多糖含量的方法，其特征是：步骤(4)，对样本的原始光谱进行处理。

6.如权利要求5所述近红外光谱检测灵芝提取物多糖含量的方法，其特征是：步骤(4)，光谱数据预处理的方法选用一阶导数、二阶导数、多元散射校正、中心化处理、矢量归一化中的一种或多种组合。

7.如权利要求1所述近红外光谱检测灵芝提取物多糖含量的方法，其特征是：步骤(5)，剔除异样点和一些较强影响点，进一步确定最佳因子数，得到最优的分析模型。

8.如权利要求7所述近红外光谱检测灵芝提取物多糖含量的方法，其特征是：步骤(5)，判断和去除异样点的方法选用如下的其中之一：一是通过杠杆值和学生残差值，二是采用马氏距离。

9.如权利要求7或8所述近红外光谱检测灵芝提取物多糖含量的方法，其特征是：步骤(5)，运用预测残差平方和PRESS确定主成分因子数：使用确定的数目主成分因子建立一个定量分析模型，然后用建立的模型对参加建模的所有样品进行预测，得到每个样品的预测值和已知值的差值，根据以下公式计算PRESS：式中：n-----校正集中样品数目；

d-----建立模型使用的主成分因子数；

Yp，ij------样品的预测值；

Yij-----样品的已知值。

10.如权利要求1所述近红外光谱检测灵芝提取物多糖含量的方法，其特征是：步骤(6)，选定建立PLS模型的参数后，建立灵芝提取物多糖含量的PLS预测校正模型，将模型所得预测值与苯酚硫酸法所得参考真值进行交互验证以检验模型的精确度。