基于小波分析的近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理是将原始光谱数据进行清洗、校正和转换，以提高数据质量并使其适合后续数据分析和建模。
下面是一些常见的近红外光谱数据预处理步骤：
1. 背景处理：处理光谱中的背景噪声。
可以通过采集背景光谱并从样本光谱中减去背景光谱来实现。
2. 光谱对齐：将不同样本的光谱对齐，以确保它们从同样的起点和终点开始。
这可以通过插值或者使用标准光谱进行校准来实现。
3. 波长选择：选择感兴趣的波长范围。
有时，只有特定的波长信息是有用的，可以通过删除不必要的波长来减小数据集的维度。
4. 数据平滑：使用平滑算法（如Savitzky-Golay算法）来降低数据中的噪声，并提高光谱的光滑性。
5. 数据标准化：对光谱数据进行标准化，使得不同样本的数值范围一致。
常用的标准化方法包括最大最小值标准化、均值方差标准化等。
6. 数据去噪：对光谱数据进行去噪处理，例如使用小波变换或者降噪算法（如小波阈值降噪）。
7. 数据降维：对光谱数据进行降维处理，以减少数据的维度和特征数量。
常见的降维方法包括主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLS）等。
8. 数据插补：对存在缺失值或异常值的数据进行插补或处理，以填补数据空缺或修复异常值。
以上是一般常见的近红外光谱数据预处理步骤，具体的预处理方法可以根据数据的特点和需求进行选择和调整。
小波变换-分段直接校正法用于近红外光谱模型传递研究
928
分析化学
第 34 卷
的
Dif
2 s，un 转换为与源机上测得的光谱一致的光谱数据
Dif
2
（ p
s，un
理论上），即：
Dif
2P s，un
=
Dif
2 s，un F
转换矩阵 F 的计算公式为：
红外光谱仪。其中 3 台为总后油料研究所研制的便携式油料质量分析仪，编号为 Zh3-1、Zh3-2 和 Zh33；2 台为北京英贤仪器有限公司生产的 NIR3000 型近红外光谱仪，编号为 Nir8 和 Nir33。其中 Zh3-3 为 源机，其余 4 台为目标机。上述 5 台仪器均为 CCD2048 象元检测器，分辨率优于 1. 5 nm，光谱采集范围 700 ～ 1100 nm，数据间隔 0. 2 nm。 3. 2 光谱测量和基础数据测定方法
第7 期 927 ～ 932
小波变换-分段直接校正法用于近红外光谱模型传递研究
田高友#1 褚小立2 袁洪福2 陆婉珍2
（1 解放军总后勤部油料研究所，北京 102300） （2 石油化工科学研究院，北京 100083）
摘 要 提出了一种新的传递算法（ WT-PDS）———小波变换-分段直接校正法，并详细讨论了模型传递参数和 传递结果。首先利用小波变换对光谱进行压缩处理，采用 PDS 算法消除不同仪器之间压缩数据的差异，最后 利用经校正的压缩数据进行分析，实现模型传递。本方法能够扣除不同仪器之间的大部分差异，大幅度改善 分析精度。传递后模型分析精度与源机模型稳健性紧密相关。如果源机模型稳健性强，则能够实现不同仪器 之间的共享。本方法能够实现源机的 0# 轻柴十六烷值、凝点、馏出温度；-10# 轻柴十六烷值、凝点以及-10# 军 柴凝点和馏出温度共 10 个模型在 5 台仪器之间共享，简化了建模的成本。与传统的 PDS 相比，WT-PDS 方法 具有传递和建模变量少、速度快、光谱校正性能高等优点，而其模型分析精度与传统 PDS 基本一致。
小波多尺度正交校正在近红外牛奶成分测量中的应用
蛩普 ｌ１ Ｊ Ｔ ｆ２ ．ｄ ， ： ＝ Ｈ Ｇ １ Ｇ ｌ ｄ ｄ Ｇ
■ ］ ， Ｊ 组 合
＝ 。 Ｈｒ ＇” ｃ
一 １
Ｆｉ １ Ｄｉｇ ａ ｆｗａ ｅｅ ｅ ｏｍ ｐ ｓｔｏｎ ａ ｅ ｏ ｔ ｕ ｔｏ ｇ． ａ ｒ ｍ ｏ ｖ ｌｔｄ ｃ ｏ ｉｉ ｎｄ ｒｃ ｎｓｒ ｃ ｉｎ
信号和细节信号 能提 供原始信号的时频局域信 息。若 使不 同
尺度上 的小波 系数转换成 与原始光谱维数相 同的信号 ，则可 将这些信号形成特征 向量供信 息提 取使 用 ，这就是基 于小 波 变换提取多尺度空间有用信息 的基本原理 。具体 的小波 变换
过程如 图 １ 示 。 所
其 中 ｃ ｄ分别为逼近系数和细节系数 ；Ｈ 和 Ｇ分别为 和
维普资讯
第２卷 ， ４ ８ 第 期
２００ ８年 ４月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
Ｓ ｅ ｔ ｏ ｃ ｐ ｎ ｐ ｃ ｒ ｌＡｎ ｌ ｓｓ ｐ ｃ ｒ ｓ ｏ ｙ ａ ｄ Ｓ ｅ ｔａ ａ ｙ ｉ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ ４ ｐ ８ ５ ８ ８ １２ ， ． ， ｐ ２ —２ Ａｐ ｉ ０ ８ ｒｌ ，２ ０
Ｄ ＴＰ Ｓ Ｓ －Ｌ Ｗ － Ｌ ，Ｏ Ｃ Ｐ Ｓ和 Ｐ Ｓ方 法 相 比 ，本 方 法 处 理 后 建 立 Ｌ
中图分类号 ： ５ ． ０６ ７ ３
引 言
近红 外光谱技术作 为一种快速 、简便 、非 破坏性 的定性 和定量分析方法 ，已广泛应用于食 品、 油、化工 、 石 农业 、医
的 Ｐ Ｓ校正模型具有更好 的预测精度 和抗 干扰能力 。 Ｌ
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理是指对采集到的近红外光谱数据进行一系列处理步骤，以提高数据质量和可用性的过程。
常见的近红外光谱数据预处理方法包括：
1. 线性基线校正：校正光谱中的基线漂移，消除光谱测量仪器的非线性响应或实验环境的干扰。
2. 报告点切割：将光谱数据切割为固定的报告点，加快后续处理的速度。
一般会选择在谱段中平均分配报告点，或者根据特定的光谱信息选择报告点。
3. 扣除散射信号：由于样品中的散射现象会引起近红外光谱的背景干扰，可以通过采用光谱散射校正方法，如标准正交校正(SOC)、多元散射校正 (MSC)、小波变换等，来减少散射信号对近红外光谱的影响。
4. 多元校正方法：包括正交偏最小二乘法 (OPLS)、主成分分析 (PCA)、典型相关分析 (CCA)等，在光谱数据中提取主要变化信息和样品之间的相关性。
5. 去噪处理：对光谱数据进行平滑或降噪处理，以减少随机噪声对数据的影响，常见方法包括移动平均、中值滤波、小波去噪等。
6. 数据标准化：通过线性或非线性变换，将光谱数据转化为均值为0、标准差为1的标准正态分布数据，有助于消除不同样
品之间测量尺度的差异。
7. 去除异常值：通过统计分析方法，检测并移除光谱数据中的异常值，能够减少异常值对后续分析的干扰。
这些预处理方法可以根据具体的实验目的和数据特点进行选择和组合使用，以提取出光谱数据中的有用信息，减少噪声和干扰，进而进行进一步的数据分析和建模。
近红外光谱分析技术的数据处理方法
近红外光谱分析技术的数据处理方法数据处理方法主要包括光谱预处理、特征提取和模型建立三个步骤。
光谱预处理是指在进行特征提取和模型建立之前对光谱数据进行预处理，主要目的是去除噪声、修正谱线偏移、提高曲线分辨率等。
常见的光谱预处理方法有：1. Baseline Correction（基线校正）：光谱图中常常存在基线漂移现象，可以通过多种方法进行校正，如直线基线校正、多项式基线校正、小波基线校正等。
2. Smoothing（平滑）：常用的平滑方法有移动平均、中值平滑、高斯平滑等，可以去除谱图中的高频噪声。
3. Normalization（归一化）：归一化可以将不同光谱样本之间的强度差异消除，常用的归一化方法有最小-最大归一化、标准差归一化等。
特征提取是指通过对预处理后的光谱数据进行降维或选择重要信息，提取出有效的特征用于模型建立。
常见的特征提取方法有：2. Partial Least Squares (PLS, 偏最小二乘法)：通过将多个预测变量与原始的输出变量进行线性组合，找到最佳的方向，实现数据降维并提取有效特征。
3. Variable Selection（变量选择）：通过对预处理后的光谱数据进行相关性分析、F检验、t检验等方法，筛选出与目标变量相关性较高的变量。
模型建立是指根据预处理后的光谱数据和与之对应的标准参照值，通过建立适当的数学模型，实现定量或定性的分析与检测。
常见的模型建立方法有：1. Partial Least Squares Regression（PLSR, 偏最小二乘回归）：通过与已知样本值的相关数据分析，建立起预测模型。
2. Support Vector Machine (SVM, 支持向量机)：通过寻找最佳的分割超平面，将样本划分到不同的类别中。
3. Artificial Neural Networks (ANN, 人工神经网络)：通过多层神经网络对光谱数据进行训练和拟合，实现预测与分析。
基于小波变换的红外图像序列增强的开题报告
基于小波变换的红外图像序列增强的开题报告一、研究背景与意义红外图像在军事、医学、机器视觉等领域具有广泛的应用，但是由于其在采集过程中存在的各种噪声和姿态干扰等，常常会出现图像质量低下的情况，从而影响到后续处理的准确性和有效性。
因此，在红外图像处理技术研究中，如何有效地提高图像的质量，成为了一个重要的研究课题。
小波变换作为一种有效的信号分析处理方法，可以将图像分解成不同尺度和频率的小波系数，从而使得图像中的信号和噪声能够分离。
因此，基于小波变换的方法在图像处理中得到了广泛的应用。
同时，小波变换还具有多分辨率分析的特点，可以根据不同的应用需求选择不同的小波分析方法和分辨率级别，从而对图像进行更加精细的分析和处理。
因此，基于小波变换的方法在红外图像增强研究中也具有很大的潜力和优势。
二、研究内容本文主要研究基于小波变换的红外图像增强方法，通过对红外图像序列进行小波变换，并结合阈值处理和调整系数等方法，提升图像的质量和清晰度，使得红外图像更加适合后续的分析和处理。
本文主要的研究内容包括：1. 红外图像序列的预处理：对于红外图像，需要进行预处理，包括去除噪声、平滑处理和对比度增强等操作，以提高后续的处理质量。
2. 小波变换及其和红外图像的应用：对于红外图像序列，采用小波变换进行分解，并对小波系数进行阈值处理和调整系数操作，得到更加清晰的图像序列。
3. 实验模拟和数据分析：对于不同的红外图像序列样本，进行实验模拟和数据分析，比较不同方法在图像增强方面的效果和差异，并分析影响结果的因素和机理。
三、研究方法基于小波变换的红外图像增强方法，本文的研究主要采用以下几个步骤：1. 对红外图像序列进行预处理：包括去噪、平滑处理和对比度增强等。
2. 小波变换：利用小波变换对红外图像进行分解，将不同尺度和频率的小波系数得到。
3. 阈值处理和调整系数：对小波系数进行阈值处理，根据不同的阈值判别条件对系数进行选择和调整。
4. 重构图像序列：根据处理后的小波系数，进行反变换，将图像序列重构回原始图像。
基于小波分析的电力系统异常检测方法
基于小波分析的电力系统异常检测方法引言：电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，其稳定性与可靠性对保障民生和国家发展具有重要意义。
然而，由于电力系统的复杂性和多变性，异常情况的发生时有所闻。
因此，如何有效地检测和诊断电力系统的异常情况成为一个迫切需要解决的问题。
本文将介绍一种基于小波分析的电力系统异常检测方法，以提高电力系统的安全和可靠性。
一、小波分析的基本原理和特点小波分析是一种时频分析方法，通过将复杂的信号分解成时间和频率两个维度上的小波，并对其进行分析和处理。
与传统的傅里叶变换相比，小波分析具有更好的时域局部性和频域精确性，能够更好地揭示信号的瞬态特性和时频特性。
小波分析的基本步骤包括：选择合适的小波基函数，对信号进行小波变换，得到时频表示。
小波变换后的信号可以通过阈值处理、滤波等方式进行异常检测。
二、1. 数据采集与预处理首先，需要采集电力系统各个节点的相关数据，包括电流、电压、功率等参数。
这些数据可以通过传感器等设备进行实时采集。
然后，对采集得到的数据进行预处理，如去除噪声、滤波等，以提高数据的质量和准确性。
2. 小波分析与特征提取将预处理后的电力系统数据进行小波分解，得到不同尺度和频率的小波系数。
根据不同的应用需求，可以选择不同的小波基函数和分解层次。
然后，从小波系数中提取有用的特征，如能量、平均值、方差等，来描述信号的时频特性。
3. 异常检测与诊断通过设定合适的阈值或使用统计方法，对提取得到的特征进行异常检测。
当特征值超过设定的阈值或与历史数据相比发生显著变化时，即可判断为异常情况。
对于检测到的异常情况，可以进行进一步的诊断和分析，确定异常的具体原因和影响。
三、案例分析与实践应用1. 案例背景以某电力系统的实际运行数据为例，通过基于小波分析的异常检测方法进行分析，以验证该方法的有效性。
2. 实验步骤首先，对采集得到的电力系统数据进行预处理，如去除噪声、滤波等。
然后，选择适合电力系统特征的小波基函数和分解层次，进行小波分解。
基于近红外光谱小波变换的温室番茄叶绿素含量预测
同的草炭一 蛭石 比，比例分别 为 ０ ，２ ，５ 和 ８ ，分 ０ ０ Ｏ 别 对应无 营养 、少营 养 、 量 、富营 养 四个 施肥水 平 。允后 适 实施 ６次番茄叶片光谱数据采集 ， １绿素含量检测 。 及Ｉ 一 ｒ
１ １ 光 谱 数 据 的 采 集 ． 采 用 ＡＳ ｉｄ ｐｃ ＨＨ （ ａｙｉ ｌＳ ｅｔａ Ｄ ｖｃｓ Ｄ Ｆｅ Ｓ ｅ ｌ Ａｎ ｌｔ ａ ｐｃｒｌ ｅ ｉ ｃ ｅ
第 ３ 卷 ， １ 期 １ 第 ｌ ２０１１年 ｌ１月
光
谱
学
与
光谱分来自析 Ｖ １ １Ｎ ． ｐ２３—９９ ｏ ３ ， ｏｕ，ｐ９６２３ ．
Ｎｏ ｅ ｅ ，２ １ ｖ ｍｂ ｒ ０ １
Ｓ ｅ ｔｏ ｃ ｐ ｎ ｐ ｃ ｒ １Ａｎ ｌ ｓｓ ｐ ｃ ｒ ｓ ｏ ｙ ａ ｄ Ｓ ｅ ｔａ ａｙ ｉ
率分 析 ，可 以 有 效 地 消 除 慢 漂 移 、高 频 噪 声 及 倍 频 ＿ 卜
扰 。
本试验 以温室番茄为研究对象 ， 究 ＿作物 光谱特性 研 『 ｊ 叶绿素 含量 间 的变化 规 律 。使用 小 波 变换 进 行光 谱 噪 处 理 ，提取了温室番茄 叶片 叶绿 素的特征 波长 ，并在 建立 光谱
计 特 性 平 稳 为前 提 条 件 ， 适 用 于 对 平 稳 信 号 去噪 处 理 。 仅
小波变换具 有 良好的时频局域化特性 ，能对信 进行 多分辨
大量研究表 明植 物营养状况与其光谱特性 密切相 关 ，而温室 材料对光线强度及 光谱 构成会 产生 一定影 响［ ，因此如 何 ２ ］ 快速 、 确地获得温室栽培作物 的光谱 特性 、测定 营养 素含 准 量在长势监测 、产量估计等方 面有重 要意义 。在 温室黄瓜 的 研究方面 Ｋａ ｄｒ ｖ ｉ建立 了黄 瓜色度 、 色调 、 ｆ物质与光谱 特征 问的校正模 型ｌ ；田有文等 利用 高光谱图像技 术检测 黄瓜霜 ４ Ｊ 霉病和 白粉病 Ｌ ； 飞提取 ５ ６ ８ ，６ ８和 ７ ５ｎ 四个 特 ｓ 刘 ５ ，５ １ ９ １ ｍ 征波 长建立黄瓜 叶片 Ｓ ＡＤ值 的校正模型 ；杨吴谕研 究 了 Ｐ 荧光参数 与叶绿素含量的相关关系Ｉ】 一 。而关 于温室番 茄的研 究 ，虽取得 ＇ ｒ 一定 的成 果 ， 尚处 于探索 阶段 。如 Ｐ ｌ ｒ 但 ｏｄ 研 ｅ 究 ｌ番茄 果实光谱特性与 成熟 度的关 系ｌ ；Ｘ 研究 了利用 『 ８ Ｕ 番茄冠层光谱 检测 作物病害ｌ ；赵瑞娇研究 ｌ ｇ ］ ｒ番茄 叶片含氮 量 、含水 量与反射光谱 的关 系 。 近红 外光谱主要 山化合物含氢 基团的倍 频和泛频 吸收组 成 ，吸收强度较弱 ，谱峰重叠严重１ ；又 由于受 到温室材料 ］
现代分析仪器的应用
现代分析仪器的应用———红外光谱的应用1 前言近红外光谱(NIR)是近十年来发展最为迅速的高新分析技术之一。
目前，大约有50多个国家和地区开展了NIR的研究和应用工作，特别是一些发达国家表现得尤为突出，这些国家拥有大量的各种类型的NIR分析仪器用于各行各业，有研究型、专用型、便携型，还有直接安装在工业生产线的在线型分析仪。
这些仪器在农业、石化、制药、食品等领域都得到很好应用，并取得极好的社会和经济效益。
我国从上世纪80年代开始进行NIR技术的研究，主要侧重于农产品的品质分析研究方面。
从上世纪90年代中期，国内许多科研院所和大专院校开始积极研发适合国内需要的NIR成套分析技术，并有多本专著出版，也有许多学者发表了多篇有关NIR原理和应用的综述文章，为这项技术的普及作了大量工作，开创了我国NIR研发和应用的崭新局面。
近几年我国在仪器硬件、化学计量学软件、分析模型建立以及实际应用等方面都有了长足发展，NIR分析技术已经应用于各个领域。
本文对我国NIR分析技术近10年来的研究与应用进展作了较为详细的综述，并根据国际现状和国内实际情况，提出了今后我国NIR分析技术的发展方向。
2 仪器硬件NIR技术的一个重要特点就是技术本身的成套性，即近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型的三位一体性，性能优异的近红外光谱仪是该技术的基础和前提。
目前，国际上NIR光谱仪的类型较多，按单色器分类，市场上的NIR光谱仪可分为滤光片型、光栅色散型、傅立叶变换型(FT)和声光可调滤光器型(AOTF)等4类。
光栅色散型仪器又可分为扫描一单通道检测器和固定光路一阵列检测器两种类型。
除了采用单色器分光以外，也有仪器采用多种不同波长的发光二极管(LED)作光源，即LED型近红外光谱仪。
尽管我国NIR仪器硬件研制相对较晚，但以上提到的六种类型NIR仪器，在我国都有相关单位进行研发。
3 化学计量学方法研究与软件开发3.1 方法研究在光谱预处理方面，将浓度向量参与到光谱预处理算法中是一种新的发展方向，正交信号校正(OSC)和净分析信号(NAS)方法就是这类算法的代表。
基于PLS建模在近红外光谱分析中的应用展望
现 代 农 业 科 学
Ｍｏ ｅ Ａｇｉｕ ｔｒ ｌＳ ｉｎ ｅ ｄ ｍ ｒｃ ｌ ａ ｃｅ ｃ ｓ ｕ
Ｖ １１ ． １ ０ ． ５ Ｎｏ １
ＮＯ ． Ｏ Ｖ ２ ０８
基于 Ｐ Ｓ建模在近红外光谱分析 中的应用展望 Ｌ
金 伟， 赵红霞， 芝 高
ｙ ｉ ｓｓ
Ｋｅ ｒ ｓ ｎ ａ ｙ ｗｏ ｄ ： ｅ ｒ—ｉ ｆ ｒ ｄ ｓ ｅ ｔ ｓ ｏ ｙ Ｉ ｎｒ ｅ ｐ ｃｒ ｃ ｐ ；Ｐ ＿ ａ ｏ Ｓ；ｗ ｖ ｌｔａ ａｙ ｉ ；ｎ ｎ—ｌ ｅ ｒ Ｐ＿ ａ ｅｅ ｎ ｓｓ ｏ ｌ ｉ ａ Ｉ ｎ Ｓ
近红外光谱分 析是在 复杂、 重叠 、 变动 的背景下提取 弱
Ａｂｔ ｃ： ｃｎ ｅｒ， ｈｒ ａｅｓｍ ｐ ｃｔ ｎｂｓｄｏ ａｔｌｅ ｔ ｑａｅ Ｐ Ｓ ｏｅ ｎ ｅｎａ — ｎ ａｅ ｅ・ ｓｒ ｔＩ ｒ ｅｔ ａｓ ｔｅｅ ｒ ｏ ｅａ ｌ ａｏ ａｅ ｎｐｒａ ｌ ｎｒｓ（ Ｋ ）ｍ ｄｌ ｇｉ ｔ ｅｒ ｉｆ ｒｄｓ ｃ ａ ｎｅ ｙ ｐｉ ｉ ｉ ａ ｓ ｓ ｉ ｎｈ ｒ ｐ
较为先进的Байду номын сангаас小波变换。
小波变换能够压缩数据 ， 消除噪 音和背景 数据 ， 小波 将 变换用于近红 外光谱 数据 预处 理是 近几年来 的研 究热 点。
贡献率 ， 但却未 能通 过 ｔ 检验 ， 明 Ｐ Ｒ中对 自变量有较强 说 Ｃ 概括能力的主成分 ， 对因变量却 没有 多大 的解 释能 力 ，Ｃ ＰＲ 无法识别噪音和信息 的问题 ， Ｌ Ｐ Ｓ克服 了 Ｐ Ｒ这些 缺点 ， Ｃ 算 法更先进 、 模型更理想 Ｊ 。付凌晖等对 多项式 回归 的建模方 法进行 了比较 ， 得出结论在 自 变量集合 中不存 在冗余变 量信
基于小波包变换和数学形态学结合的光谱去噪方法研究
基于最优小波包基 的信号ｔ 噪是小 波包分析 的一个最基 肖
本应用。根据小波包信号去噪步骤 ，本文按 以下 ４步对可见
基金项目：国家“ 十一五” 技支撑重点项 目（０ ６ ＡＢ ７ ２ ０ ６ ＡＢ １ ３ ０ ６ ＡＢ ７ ０— １ 与中国科学院创新项 目（ ｃ２ｙ －０ ） 科 ２ ０ Ｂ ０ Ａ０ ，２０ Ｂ ０ Ａ１ ，２ ０ Ｂ ０ Ｂ ７０ ） Ｋｚｘ一ｗ １７ 联合 资助
作 者简 介 ：李 慧 ，女 ，】 ８ 年 生 ，中 国科 学 院 对 地 观测 与 数 字 地球 科 学 中心 博 士研 究 生 ９４ ｅｍａｌ ｈ ｌ ６ ＠ １６ Ｃｒ － ｉ ｕｌ ４ ２．Ｏ ： ０ ｎ
第３ 期
近红外光谱进 行理 ：
光谱学 与光谱分析
６５ ４
态滤波法能很有效 的去除幅值较大的噪声 ，且在含噪光谱信 噪 比比较低 的情况下 ， 噪能力优 于小 波包 去噪方法 。 去 基于这两个方法各 自优劣势 ， 本文提 出了将小波包最佳
外光谱去噪方法 。
关键词 叮见光近红外光谱 ； 去噪 ； 广义形态滤波 ； 小波包最佳基阈值
中图分类号 ： Ｐ ５ ． Ｔ ７１１ 文献标 识码 ：Ａ Ｄ ：１． ９ ４ｊｉ ｎ １０—５ ３ ２ １ ）３０ ４ —５ ＯＩ ０ ３ ６／．ｓ ． ０００９ （０ ０ ０—６ ４０ ｓ 究也已经 有 很 多。小 波 包变 换 是 在 小 波 变换 的基 础 上 由
种有效 的去 噪方法 ，因为 具有 算法 简单 、运 算 速度快 的特
点 ，已成功地用 于遥感影像 的消噪 、 压缩 、分 割、目标提取 和边缘检测处理中｜ ，但未发 现使用数学形态学进行光谱 去 ５ 一 噪的研究 。 本文首次将数学形态学方法引入到可见光近红外 光谱去噪处理中 ， 并提出了小波包最佳基 阈值法与广义形态
小波去噪在基于近红外光谱的砂糖橘水分检测的应用
限、平均值为 ０ 的波形。它有两个特点 ：一是 “ ，即在 小” 时域都 具有紧支集 或近 似紧支集 ；二 是正负交 替的 “ 波动 性” ，也即直流分量为零 （ 飞思科技 产品研发中心，２ ０ ） ０ ３。 小 波变换 的定 义 是把 某一 被称 为 基本 小 波 （ 叫母小 波 也
ｍ ｔｅ ｗａｅ ｔ 函 数 ｔ，做 位移 彳后 ，再 在 不 同 尺 度 ａ ｏｈ ｒ ｖｌ ）的 ｅ ￡
２０个砂 糖桔 的光谱数据如图 ２所示 。 ０
砂卡 唐桔 样 本 原 始 近 Ｉ外 光 谱 图
２结 果与讨 论
在 近 红 外 无 损 检 测 技 术 中 ， 光 谱 的 测 定和 预处 理 、 从 异
常样本点 的剔除、 校正集和预测集样本的选择 到模型 的优化
整个过程 中， 每一个环节都可能影响模 型的预测性ｆ ［， 】 ｉ ９１ 。 ｇ ０
较在不同分解尺度下的小 波消噪效果。
１ 实 验材料 与方法 ’
１１ ． 砂糖 橘 样 本
时间较长 。 研究一种快速无损检测砂糖桶含水率的技术 ， 实 现大批量、规模化生产 的在线检测 ， 对于减少砂糖橘采后损 失，提高产业经济效益具有重要的意义 。
从市场上分批购买产 自广东省 四会 市的砂糖橘共 １３ ９
第３卷 第８ ２ 期 ２ １年 ８ ０１ 月
湖 南科 技 学 院学报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｎ ｎ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｆＳ ｉｎ ｅａ ｄ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉｇ ｏ ｒ ａ ｏ Ｈｕ ａ ｉ ｅ ｓ ｙｏ ｃ ｅ ｃ ｎ ｎ ｉｅ ｒ ｔ ｎ
Ｖ＿．２ Ｎｏ８ ０ ３ ． 】 Ａｕ ．０ ｇ２ １ １
到较快发展。近红外光 ＮＩ （ ｅｒｎｒ ｅ）是介于可见光谱 Ｒ Ｎ ａ ｆ ｄ Ｉ ａ ｒ
光谱分析中的数据处理及结果报告
光谱分析中的数据处理及结果报告目录光谱分析中的数据处理及结果报告 (1)引言 (2)研究背景 (2)研究目的 (2)文章结构 (3)光谱分析的基本原理 (4)光谱的定义和分类 (4)光谱分析的基本原理 (5)光谱仪的工作原理 (6)光谱数据的采集与处理 (7)光谱数据的采集方法 (7)光谱数据的预处理 (8)光谱数据的校正与校准 (9)光谱数据的分析方法 (10)光谱数据的定性分析 (10)光谱数据的定量分析 (11)光谱数据的统计分析 (11)光谱分析结果的报告 (12)结果的呈现方式 (12)结果的解读与分析 (13)结果的可靠性评估 (14)光谱分析中的常见问题与解决方法 (15)光谱峰的识别与归属 (15)光谱数据的噪声处理 (16)光谱数据的异常值处理 (16)光谱分析的应用案例 (17)光谱分析在材料科学中的应用 (17)光谱分析在环境监测中的应用 (18)光谱分析在生物医学中的应用 (19)总结与展望 (20)研究成果总结 (20)存在的问题与改进方向 (20)光谱分析的未来发展趋势 (21)引言研究背景光谱分析是一种重要的科学技术，广泛应用于化学、物理、生物、地质等领域。
它通过测量物质与电磁辐射相互作用的结果，获取物质的光谱信息，从而揭示物质的组成、结构和性质。
光谱分析的数据处理及结果报告是光谱分析的重要环节，对于准确解读和分析光谱数据，提供科学依据和决策支持具有重要意义。
随着科学技术的不断发展，光谱分析的应用范围和方法不断扩大和改进。
传统的光谱分析方法主要包括紫外可见光谱、红外光谱、拉曼光谱等，这些方法在物质分析、质量控制、环境监测等领域发挥着重要作用。
而近年来，随着光谱仪器的不断更新和改进，新兴的光谱分析方法如X射线光谱、质谱、核磁共振等也得到了广泛应用。
这些新方法的出现，为光谱分析提供了更多的选择和可能性，同时也带来了更多的数据处理和结果报告的挑战。
光谱分析中的数据处理是将原始光谱数据进行处理和分析，提取出有用的信息和特征。
傅里叶红外光谱实验数据处理
傅里叶红外光谱实验数据处理作为一种广泛应用于化学、生物、环境和材料科学等领域的分析技术，傅里叶红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR）已成为实验室中不可或缺的工具之一。
在进行傅里叶红外光谱实验时，数据处理是非常关键的一步。
下面将为大家介绍傅里叶红外光谱实验数据处理的一些常见方法和技巧。
一、数据处理流程1. 获取数据：首先需要使用傅里叶红外光谱仪对样品进行测试，获得一系列红外光谱图谱。
2. 数据预处理：由于实验中会受到多种因素的影响，如仪器漂移、光源发散等，因此需要对数据进行预处理，以去除干扰信号。
例如，进行零点校准、背景扣除等预处理操作。
3. 数据处理：根据实验需要，进行不同的数据处理操作，例如去除噪音、滤波处理、峰识别、峰面积计算等。
4. 数据分析：将处理后的数据进行分析，如绘制谱图、分析峰形、确定结构等。
根据需要可以使用统计学方法进行定量分析。
二、数据预处理方法1. 零点校准：将样品盖板或滤纸片等具有红外吸收峰的样品置于样品槽内，测量零点基线。
此时，应确保仪器零点稳定，不受干扰。
2. 背景扣除：准备与样品相似的背景参比样品，分别对样品和背景参比样品进行测试。
将背景参比样品的光谱数据从样品的光谱数据中扣除，以消除背景干扰。
3. 归一化：在不同峰之间进行基线校准，保证样品光谱中的吸收峰在不同样品间有可比性。
三、数据处理方法1. 去噪：利用小波变换法去除噪声，或使用差分光谱法将峰与峰的距离大于某个阈值的信号删除。
2. 滤波处理：使用低通或高通滤波器，以消除信号上的高频或低频噪声。
3. 峰识别：通过谱峰曲线检验法、二阶导数法或小波分析法对光谱数据进行峰检测。
4. 峰面积计算：结合高斯峰面积法或拟合法计算出各峰的面积，用于分析不同化学键的含量。
四、数据分析方法1. 绘制谱图：将处理后的数据以曲线形式绘制谱图，以便于观察光谱峰的位置与强度。
2. 分析峰形：对各峰的形状进行分析，以确定化学键的种类与数量。
近年来我国近红外光谱分析技术的研究与应用进展_褚小立
综 述近年来我国近红外光谱分析技术的研究与应用进展褚小立 袁洪福 陆婉珍(石油化工科学研究院,北京,100083)摘 要 对我国近10年来近红外光谱分析技术的研究与应用进展作了较为详细的综述,包括近红外光谱仪器研制、化学计量学方法及软件开发和在各领域的实际应用。
根据国际上近红外光谱分析技术的现状和国内实际情况,提出了今后我国近红外光谱分析技术的发展方向。
关键词 近红外光谱 分析仪器 化学计量学 软件开发 应用作者简介:褚小立,男,1974年出生,博士,研究方向:近红外光谱分析和化学计量学。
1 前 言近红外光谱(NIR)是近十年来发展最为迅速的高新分析技术之一。
目前,大约有50多个国家和地区开展了NIR 的研究和应用工作,特别是一些发达国家表现得尤为突出,这些国家拥有大量的各种类型的NIR 分析仪器用于各行各业,有研究型、专用型、便携型,还有直接安装在工业生产线的在线型分析仪。
这些仪器在农业、石化、制药、食品等领域都得到很好应用,并取得极好的社会和经济效益[1]。
我国从上世纪80年代开始进行NIR 技术的研究,主要侧重于农产品的品质分析研究方面。
从上世纪90年代中期,国内许多科研院所和大专院校开始积极研发适合国内需要的NIR 成套分析技术,并有多本专著出版[2-4],也有许多学者发表了多篇有关NIR 原理和应用的综述文章[5-7<,为这项技术的普及作了大量工作,开创了我国NIR 研发和应用的崭新局面。
近几年我国在仪器硬件、化学计量学软件、分析模型建立以及实际应用等方面都有了长足发展,NIR 分析技术已经应用于各个领域。
本文对我国NIR 分析技术近10年来的研究与应用进展作了较为详细的综述,并根据国际现状和国内实际情况,提出了今后我国NIR 分析技术的发展方向。
2 仪器硬件NIR 技术的一个重要特点就是技术本身的成套性,即近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型的三位一体性,性能优异的近红外光谱仪是该技术的基础和前提[8]。
基于小波模极大值的木材近红外光谱去噪
Ｗａ ｇＸ ｅｈ ｎ・ Ｑ ａ ｅ Ｈ ａｇＡ ｍ ｎ ｎ ｕ ｓｕ ｉ ｗｉ Ｄ ｕ ｎ ｎ ｉ３
（ ． ｏｅｅｏ ｃ ｎｅ Ｎ ｒ ｅｓ Ｆｒ ｔ ｎ ｅ ｉ Ｈ ｒｎ １０４ ； ２ ｏ ｇ ｃｎｅ ｅｉ ｏｅｒ ｎｖｓｙ Ｂ ｉ ｇ １０ ８ ： １Ｃ ｌｇ ｉ ｃ ， ｏ ｈａｔ ｏ ｓｙＵｉ ｒｔ ｌ ｆＳ ｅ ｔ ｅｒ ｖ ｓｙ ａｂ ５００ ｉ ．Ｃｌ ｅｆＳｉ ｃ，Ｂ ￣ ｇＦ ｒｔ Ｕ ｅ ｉ ｅｉ ００３ ｅ ｌ ｏ ｅ ｊ ｎ ｓｙ ｉ ｒｔ ｊ ｎ ３ Ｒ ｓ ｒ ｍ ｅ Ｗ ｏ ｎ ａｒ ． ｅ ａｃ ｅ ｈ』 ｆ ｏ ｏｄＩ ｓ ｙ．Ｃ Ｆ Ｂｉｎ ００ １ ｄ ｔ Ａ ｅｉ １０９ ） ｊｇ Ａｂ ｔａ ｔ Ｓ ｅ ｔ ｓｏ ｉ ａａ ｏ ｏ ａ ｌｓ ｇ ｔｅ ｎ ｙ ｓ ｅ ｔｏｃ ｐｃ ｉｓｒ ｍｅ ｔ ａｅ ｄｓｕ ｂ ｄ ｂ ｅ ｅ ｆｎ ｉｅ ｎ ｓｒ ｃ ： ｐ ｃｒ ｃ ｐ ｃｄ ｔ ｆｗｏ ｄ ｓ ｍｐｅ ａｈ ｒ ｇ ｂ ｐ ｃｒｓ ｏ ｉ ｎ ｔ ｏ ｉ ｕ ｎｓ ｒ ｉｔ ｒｅ ｙ ａ ｓ ｒ ｓｏ ｏｓｓ ａ ｄ ｉ ｉｔｒ ｒ ｎ ｅ ，ｔ ｒｆｒ ｈ ｒｐ ｒｄ ｔ ｒｐ ｏ ｅｓｎ ｓ ｖ ｒ ｉ ｏｔｎ ｏ ｄ ｌｅ ｔｂｉｈ ｎ ｎ ｃ ｉｖ ｍｅ ｔｏ ｃ ｕａｅ ｎｅｆ ｅ ｃ ｓ ｈｅｅｏ ｅ ｔｅ ｐ ｏ ｅ ａａ ｐ ｅ ｒ ｃ ｓｉｇ ｉ ｅｙ ｍｐ ｒａ ｔｆｒ ｍｏ ｅ ｓ ｌ ｍｅ ｔ ａ ｄ ａ ｈｅ ｅ ｎ ｆ ａ ｃ ｒｔ ｅ ａ ｓ
可见光—近红外光谱矿物信息提取预处理技术
高 新 技 术4科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N地物波谱技术地质行业中的应用,起源于20世纪60年代[1]。
物质对电磁波辐射能量的吸收引发离子能级的跃迁,从而产生光谱吸收特征,不同岩石矿物组成不同,而矿物是由金属阳离子和阴离子基团组合而成,这就为利用地物波谱技术提取识别岩石矿物提供了理论依据。
然而,实际测量中所处的环境条件较为复杂,除仪器噪声和大气水汽吸收的影响外,岩石的风化程度以及岩石和周围土壤中有机质产生的光谱“淬火效应”[2～3],都对光谱吸收和反射强度具有一定强度的压抑。
因此,须要对测量光谱进行预处理,达到消除仪器噪声、水汽吸收和特征增强的目的,为岩石矿物信息提取提供高质量的数据源。
1 光谱预处理技术1.1光谱绝对反射率转换常用的野外地物光谱仪(如A SD ,HR -768)输出的地物光谱数据为相对反射率数据,而进行岩矿蚀变信息提取与分析时,常用USG S参考光谱库中的数据为绝对反射率数据。
因此,必须将野外观测光谱转换为绝对反射率光谱,以便更好地与参考光谱比较分析。
相对反射率为目标辐射(仪器接收)与参考辐射的比值,公式如下:)()()( rel E L rel R(1)绝对反射率为目标辐射与其光谱辐照度(目标接收)的比值,公式如下:)()()( E L abs R(2)式中,λ为光谱波长,L(λ)为光谱仪获取的目标光谱辐射值,Erel(λ)为参考板的光谱辐射值,E(λ)为目标地物接收的辐照度。
通常情况下,目标地物接收的辐照度E (λ)不能被直接获得,但是可以测得相对辐照度Erel(λ),E(λ)可以用参考板的反射辐照度表示。
Erel(λ)与E(λ)的关系如下:)()()( E panel R rel E (3)式中,Rpanel(λ)为参考板的反射率(由商家提供)。
在Rpanel(λ)已知的情况下,绝对反射率可表示如下:)()()()()()( rel E L panel R E L abs R)()( rel R panel R (4)式中,Rrel(λ)为光谱观测时记录的反射率数据。
光谱数据预处理的五个主要方法
光谱数据预处理的五个主要方法
1. 光谱数据的去噪处理：通过滤波或者降噪算法，去除光谱数据中的背景噪声或者随机噪声，以提高数据的质量和准确性。
2. 光谱数据的基线校正：光谱数据常常存在基线漂移的问题，即光谱曲线在某些波长上出现偏移。
基线校正的目的是修正这种漂移，并将光谱曲线归零，以提高数据的准确性和可比性。
3. 光谱数据的标准化：标准化是为了消除不同光谱之间的差异，以便进行比较和分析。
常见的
标准化方法包括最大值归一化、面积归一化等，将光谱数据的值缩放到特定的范围，如[0,1]。
4. 光谱数据的平滑处理：平滑处理可以去除光谱数据中的高频噪声或者突变点，使得光谱曲线
更加平滑和连续。
常见的平滑方法包括移动平均、Savitzky-Golay平滑等。
5. 光谱数据的特征提取：特征提取是从原始光谱数据中提取出具有代表性和区分度的特征参数。
常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、小波变换、峰值提取等，可以降低数据的维度、提取出有效的信息。
光谱预处理各种方法
光谱预处理各种方法有：
1.去除噪声干扰：这是光谱预处理中非常重要的一步，旨在确保
从实验获取的光谱数据的有效性。
根据光谱噪声的特点，通常可采用统计处理或基于模型的方法来处理。
2.线性校正和光谱拟合：这些方法被用于消除基线倾斜和漂移，
以及光强衰减等系统误差。
3.小波变换：这是一种有效的信号分析方法，它可以将化学信号
分解成多种尺度成分，并对不同的尺度成分采取相应粗细的取样步长，从而能够聚焦于信号中的任何部分，达到对信号数据的完全提取。
4.正交信号校正：该方法可以滤除无关信号。
在进行谱图处理之
后，需要将谱图数据与化学组分浓度进行线性或非线性处理，这将间接地将化学浓度值中的误差带入数据中。
正交信号校正的基本原理是在建立定量校正模型之前将光谱矩阵和浓度矩阵正交，再进行多元校正，这样能够有效简化模型数据处理过程并提高模型预测能力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ｏ ａｉ ｔｖ ｎ ｌ ｓｓｍｏ ｅ ｒ ｔｂ ｅ ａ ｅｉｂ ｅ，ｔ ｅ ｐ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｔ ｐｅ ｔｕ ｄ ｔ ｓ ｒｑｕ ｌｔ ｉｅ ａ ａｙ ｉ ｄ ｌｍｏ ｅ ｓａ ｌ ｎｄ ｒ ｌａ ｌ ａ ｈ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｏ ｓ ｃｒ ｍ ａａ ｉ ｎ ｃ ｓａ ｙ ｅ ｅ ｓ ｒ ．Ｔｈ ｒ ｒ ｎ ｒｐｒ ｃ ｓｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ． Ｔ ｉ ａ ｅ ｏ ｉ ｅ ｅ ｒｉ ｆａ ｅ ｐ ｃ ｅ ｅ ａ ｅ ｍａ ｙ ｐ ｅ ｏ ｅ ｓｎ ｔ ｏ ｓ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒｃ ｍｂ ｎ ｓ ｎ ａ ｎ ｒ ｒ ｄ ｓ ｅ － ｔｏ ｃ ｐ ｎ ｌｓｓｆｒｓ ｙ ａ ｉ ａ ｉ ａｕｅ ｄ ｔｃ ｉｎ，ａ ｏ ｔ ｖ ｌｔｔａ ｓｏ ｈ ｅ ｈ ｌ ａ － ｒ ｓ ｏ ｙ ａ ａｙ ｉ ｏ ｏ ｂｅ ｎ ｏｌ ｃｄ ｖ ｌ ｅｅ ｔ ｏ ｄ ｐ ｓｗａ ｅ ｅ ｒ ｎ ｆｒ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｖ ｌ ｍ ｕｅ ｄ ｎ ｉｉｇ ｍｅｈ ｄ ｔ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓｔ ｅ ３ ｅ ｓｏ ｐ ｃｒ ｅ ｏ ｓｎ ｔｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ｅ ｓ ｈ ６ ｓ ｔ ｆｓ ｅ ｔｕｍ ａａ，ｗｈ ｃ ｒ ｅ ｏ ｄ ｄ ｂ ｒ ｄｔ ｉｈ ａ ｅ ｒ ｃ ｒ ｅ ｙ Ｐｅ —
析模型更加稳健、 可靠 ， 常常需要对测定的光谱数据进行预 处理． 结合 大豆油 脂酸价 的近红外光谱 分
析 方 法 ， 由瑞 典 波 通 公 司的 Ｄ ７０ 对 Ａ ２ ０型 近 红 外 光 谱 仪 记 录 的 ３ ６组 大 豆 油 脂 样 品 光 谱 数 据 ， 用 小 采
波 变换的闽值 去噪 方法进行预 处理 ， 比常用的窗口ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ动平滑预处理 ， 日了小波变换是一种有效 实 对 说月
ｃ ｐ ａａ ｏ ｙ ｄ ｔ ，ｗｈｃ ｓｎ ｔ ｅａｅ ｏ ｄ ｔ ｃｅ ａ ｌ ａｕ ｅ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｋ ｈ ｕ ｎ ｉ ｔ ｅ ｉｈ ｉ ｏ ｌｔ ｄ ｔ ｅｅ ｔｄ ｓ ｍｐ ｅ ｎ ｔｒ ．Ｉ ｒ ｅ ｏ ｍａ ｅ ｔ ｅ ｑ ａ ｔ ａｉ ｒ ｔ ｖ
２卷 第６ ５ 期
２０ 年 １ ０９ ２月
哈 尔 滨 商 业 大 学 学 报 （自然科 学版）
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｒ ｉ ｎｖｒｉ ｆ ｏ ｏ ｒ ａ ｏ ｂｎＵ ｉｅｓ ｙｏ ｍｍｅｃ Ｎａｕ ａ ｃ ｎ ｅ ｄｔ ｎ Ｈａ ｔ Ｃ ｒｅ（ ｔｒｌ ｉ ｃｓＥ ｉｏ ） Ｓｅ ｉ
ｔｎ ｃ ｍｐ ｎ Ａ７ ０ ｅ ｏ ａ ｙ Ｄ ２ ０，ｄ ｍｏ ｓｒ ｔｄ ｔ ａ ａ ｅｅ ａ ｓｏ ｍ ｎ ｅｆｃ ｉｅ ｓ ｅ ｔ ｍ ａａ ｐ ｅ ｅ ｎ ｔ ｅ ｔ ｖ ｌｔｔ ｎ ｆｒ ｉ ａ ｆ ｔ ｐ ｃ ｒ ｄ ｔ ｒ — ａ ｈ ｗ ｒ ｓ ｅ ｖ ｕ
用 的 光谱 预 处 理 方 法．
关键词 ： 小波 分 析 ； 红 外光 谱 ； 处理 近 预
中 图 分 类 号 ：Ｐ １ Ｔ ３９ 文 献 标识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２— ９ ６ ２０ ）６— ７ ０— ３ １７ ０４ （０ ９ ｏ ００ ０
Ｐｒ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｆｎ ａ ｎ ｒ ｒ ｄ ｓ ｃｒ ｓ ｏ ｙ ｄ ｔ ａ ｅ ｏ ｗａ ｅｅ ｎ ｌｓｓ ｅ ｒ ｅ ｓ ｉ ｇ ｏ ｅ ｒ ｉ ｆ ａ ｅ ｐｅ ｔｏ ｃ ｐ ａ ａ ｂ ｓ ｄ ｎ ｖ ｌｔａ ａ ｙ ｉ
ｐ ｏ ｅ ｓｎｇ ｍｅｈ ｄ ｃ ｍｐ ｒ ｓｗｉ ｏ ｎｏ ｎ ｏ ｈｆｉ ｇ ｓ ｏ ｔ ｉｇ ｐ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉ ． ｒ ｃ ｓ ｉ ｔｏ ｏ ａ ｅ ｔ ｃ ｍｌ ｎ ｗｉ ｄ ｗｓ ｓ ｉｔ ｍ ｏ ｈｎ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓｎｇ ｈ ｎ
Ｉｆｒ ａ ｏ ｎｉｅｒ ｇ Ｈ ｒｉ ｎｖｒｉ ｆ ｏ ｅｃ ， ａｂｎ１０ ２ ，Ｃ ｉａ ｎｏｍ ｔ ｎＥ ｇ ｅｉ ， ａｂｎＵ ｉｅｓｙｏ Ｃ ｍｍ ｒｅ Ｈ ｒｉ ５ ０ ８ ｈｎ ） ｉ ｎ ｎ ｔ
Ａｂ ｔ ａ ｔ：Ｓ ｍｅ ｉ ｔｒｅ ｅ ｅ ｎｏ ｍａｉｎ ｎ ｍｅ ｏｓ ｆｅ ｘ ｓｓ ｉ ｅ ｒ ｉ ｆａ ｅ ｐｅ ｔｏ ｓｒ ｃ ｏ ｎ ｅ ｆｒ ｎ ｅ ｉｆ ｒ ｔｏ ａ ｄ ｎ ｉｅ ｏ ｎ ｅ ｉｔ ｎ ｎ ａ ｎ ｒ ｒｄ ｓ ｅｒ ｓ ｔ
Ｖ１５ ｏ ｏ２ ． ． Ｎ６
Ｄｃ２ｏ ｅ・ｏ９
基 于 小 波 分 析 的近 红 外 光 谱 数 据 预 处 理
ｔ
王 立琦 朱 秀超 张礼 勇 ， ，
（． １ 哈尔滨理工大学 ， 测控技术与通信工程学院 ， 哈尔滨 １０ ８ ； ５０ ６ ２ 哈尔滨商业大学 ， ． 计算机 与信息工程学 院， 哈尔滨 １０２ ） ５ ０ ８ 摘 要： 近红外光谱 中常 常包含一些与待测样品性质无 关联 的干扰信息 ， 了使 建立的定性或定量分 为
Ｗ ＡＮＧ ． ｉ ＺＨＵ ｕ— ｈ ｏ ＺＨＡＮＧ ． ｏ ｇ Ｌｉｑ ， Ｘｉ ｃ ａ ， Ｌｉｙ ｎ
（ ．ｃｏｌ ｆ ａｕｅ ｅｔ ｏ ｔ ｌ ｅｈ ｏ ｇ ｎ ｏ ｕ ｉ ｔｎ ｎｉｅｒ ｇ １ Ｓｈｏ ｏ Ｍｅｓｒｍ ｎ —Ｃ ｎｒ ｃｎｌ ｙａ ｄＣ ｍｍ ｎｃ ｉ ｓ ｇ ｅ ｎ ， ｏＴ ｏ ａｏ Ｅ ｎ ｉ