红外与近红外光谱常用数据处理算法
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。
红外与近红外光谱常用数据处理算法
一、数据预处理（1）中心化变换（2）归一化处理（3）正规化处理（4）标准正态变量校正（标准化处理）（Standard Normal Variate,SNV）（5）数字平滑与滤波（Smooth）（6）导数处理（Derivative）（7）多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC）（8）正交信号校正（OSC）二、特征的提取与压缩（1）主成分分析（PCA）（2）马氏距离三、模式识别（定性分类）（1）基于fisher意义下的线性判别分析（LDA）（2）K-最邻近法（KNN）（3）模型分类方法（SIMCA）（4）支持向量机（SVM）（5）自适应boosting方法（Adaboost）四、回归分析（定量分析）（1）主成分回归（PCR）（2）偏最小二乘法回归（PLS）（3）支持向量机回归（SVR）一、数据预处理 （1） 中心化变换中心化变换的目的是在于改变数据相对于坐标轴的位置。
一般都是希望数据集的均值与坐标轴的原点重合。
若x ik 表示第i 个样本的第k 个测量数据，很明显这个数据处在数据矩阵中的第i 行第k 列。
中心化变换就是从数据矩阵中的每一个元素中减去该元素所在元素所在列的均值的运算：u ik k x x x =- ，其中k x 是n 个样本的均值。
(2) 归一化处理归一化处理的目的是是数据集中各数据向量具有相同的长度，一般为单位长度。
其公式为：'ik x =归一化处理能有效去除由于测量值大小不同所导致的数据集的方差，但是也可能会丢失重要的方差。
（3）正规化处理正规化处理是数据点布满数据空间，常用的正规化处理为区间正规化处理。
其处理方法是以原始数据集中的各元素减去所在列的最小值，再除以该列的极差。
min()'max()min()ik ik k k x xk x x x -=-该方法可以将量纲不同，范围不同的各种变量表达为值均在0~1范围内的数据。
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。
红外光谱 (IR)
16:13:34
2. 非谐振子:
*真实分子并非严格遵守谐振子规律, 其 势能曲线不是抛物线。
*由量子力学求得非谐振子的能级为:
E振=(V+1/2) ν- -(V+1/2)2Xe ν-
式中V:振动量子数, 其值可取0, 1, 2….
Xe:非谐性修正系数
(二).多原子分子的振动类型
2. 分子振动自由度与峰数
*基本振动的数目称为振动自由度; 由N个原子构成的分子,其总自由度 为3N个。
*分子作为一个整体,其运动状态可 分为:平动、转动和振动。
*分子自由度数(3N)=平动自由度+ 转动自由度+振动自由度
*振动自由度=分子自由度数(3N)(平动自由度+转动自由度)
(1) 伸缩振动: 以ν表示, 又可分: 对称(νs) 不对称(νas)
(2) 弯曲振动:以δ表示, 又可为4种。 面内弯曲振动δ ip：剪式；平面摇摆 面外弯曲振动δ 0.0.p：扭曲；非平面摇摆
νas > νs> δ S > δ 0.0.p
亚甲基的振动模式：
谱图解析——正己烷
在 2962cm-1 处 的 峰 是 CH3 基 团的不对称伸缩振动。这种 不对称伸缩振动范围 2962±10cm-1 ， 事 实 上 ， 存 在两个简并的不对称伸缩振 动（显示其中一个）。
*振动频率(ν)是键的力常数(K)及两 个原子(mA与mB)的质量的函数。
这些式子表明:双原子分子的振动频率 (波数)随着化学键力常数的增大而 增加, 同时也随着原子折合质量的 增加而降低。
表： 某些键的伸缩力常数（毫达因/埃）
✓ 例： ✓ 例：
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。
近红外光谱分析的原理
近红外光谱分析的原理
近红外光谱分析是通过测量样品在近红外光谱范围内的吸收和散射特性来获取样品组成和质量信息的一种分析方法。
近红外光谱范围一般为780~2500纳米，其具有许多优点，如快速、
非破坏性、不需样品预处理等。
该方法是基于近红外光与物质发生相互作用的原理。
近红外光是指波长较长、能量较低的可见光和红外光之间的光谱范围，该范围内的光与样品中的化学键、官能团和分子振动等发生相互作用，在吸收、散射和透射等过程中产生特征性的光谱信号。
在近红外光谱分析中，首先需要对待测样品和标准样品进行光谱测量，获取它们的近红外光谱图。
然后，通过数学处理方法，建立样品的近红外光谱与其组成或质量参数之间的关系模型，这个模型通常使用光学模型或化学模型来描述。
常用的数学处理方法包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）和支持向量机（SVM）等。
这些方法可以提取光谱图中的特征信息，建立预测模型，并对新样品进行定性或定量分析。
通过近红外光谱分析，可以实现对物质成分、含量和性质等多个参数的快速、准确测定。
近年来，近红外光谱分析在农业、食品、医药、环境等领域得到广泛应用，为产品质量控制、过程监测和研发提供了有效的手段。
近红外高光谱图像分类算法
近红外高光谱图像分类算法近红外高光谱图像分类算法是一种基于近红外光谱图像的分类技术，它能够提取图像中的特征并将其分为不同的类别。
该算法在农业、食品安全、环境监测等领域具有重要的应用价值。
本文将探讨近红外高光谱图像分类算法的原理、方法和应用。
一、近红外高光谱图像的特点近红外高光谱图像是通过近红外光谱技术获取的图像，其波长范围在750到2500纳米之间。
相比于可见光图像，近红外高光谱图像具有以下特点：1. 具有丰富的光谱信息：近红外光谱图像每一个像素点都包含了大量的光谱信息，能够提供物质在不同波长下的光谱特征。
2. 具有高光谱分辨率：高光谱图像的波段范围较宽，每个像素点的光谱分辨率较高，可以用来捕捉物体的微小变化。
3. 具有复杂的数据结构：近红外高光谱图像是一个三维矩阵，其中两个维度表示图像的空间位置，第三个维度表示图像的光谱值。
基于以上特点，近红外高光谱图像分类算法需要充分利用光谱信息和空间信息，以提高分类精度和效果。
二、近红外高光谱图像分类算法的方法近红外高光谱图像分类算法的目标是将图像分为不同的类别，常用的方法包括传统的有监督分类方法和基于深度学习的无监督分类方法。
1. 有监督分类方法有监督分类方法使用已标记的样本进行训练，并通过特征提取和模型训练实现分类。
常见的有监督分类方法包括支持向量机（SVM）、最邻近算法（KNN）和决策树等。
- 支持向量机：支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它通过在不同类别之间找到一个最优的分割超平面，将样本点映射到不同的类别。
对于高光谱图像分类问题，支持向量机可以有效地处理高维数据，提高分类准确度。
- 最邻近算法：最邻近算法是一种简单而直观的分类方法，它将待分类的像素点与训练样本中的最近邻样本进行比较，并将其归类为与之最接近的类别。
最邻近算法适用于样本分布比较密集、类别之间有较明显界限的情况。
- 决策树：决策树是一种树形结构的分类方法，它通过一系列的判断条件将样本点归类到不同的类别。
近红外光谱数据处理
近红外光谱数据处理
近红外光谱数据通常包含大量的信息，因此需要进行适当的数
据处理和分析才能从中提取有用的信息。
常见的数据处理方法包括
预处理、特征提取、模型建立和验证等步骤。
预处理包括光谱校正、去噪和标准化等操作，以确保数据质量和可靠性。
特征提取则是从
原始光谱数据中提取出对所研究物质特征具有代表性的信息。
模型
建立和验证是利用统计学和机器学习方法建立预测模型，并对模型
进行验证和优化。
近红外光谱数据处理的关键挑战之一是如何处理数据中的噪声
和干扰，以获得准确的分析结果。
另一个挑战是如何建立可靠的预
测模型，以实现对样品成分和性质的准确预测。
针对这些挑战，研
究人员们不断提出新的数据处理方法和建模技术，以不断提高近红
外光谱数据处理的准确性和可靠性。
近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，近红外光谱数据
处理领域也迎来了新的机遇和挑战。
利用深度学习和神经网络等技术，研究人员们正在尝试开发更加高效和准确的数据处理和建模方法，以满足不断增长的应用需求。
总的来说，近红外光谱数据处理是一个非常重要的研究领域，它为各种行业提供了一种快速、无损、高效的化学分析方法。
随着技术的不断进步和创新，相信近红外光谱数据处理将会在更多领域发挥重要作用，为产品质量控制和过程监控等方面提供更加可靠的解决方案。
近红外光谱分析技术
It () --------相对透射比
（应用时通称吸光
2、反射光谱法（多指长波近红外区，波长一般在 1100~2500nm范围内）
定义：是指测器和光源 置于样品的同一侧，检 测器所检测的是样品以 各种方式反射回来的光。
在探讨漫反射光强度与样品浓度之间关系时， 引入Kubelka-Munk方程：
• 拟合不足会导致模型的预测结果不可靠；
• 一、近红外光谱的定量分
析 (六) 校正模型的校验
• 交互校验法
优点：校正样品集中不包含用于校正模型的样品，可以独立 地对校正模型进行校验。
• 评定模型质量好坏的几个统计量
6
由于一种基团在近红外光谱区的多个波长处有吸收， 且近红外光谱谱峰较宽，致使多组分样品的近红外光 谱在一个波长处有多个谱峰的重叠。
仪器结构
一、近红外光谱仪的基本结构
光源系统
分光系统
样品室
检测器
控制和数据处理系统
记录显示系统
二、近红外光谱仪的分类
（一）根据分光系统分类
滤光片型
优点：设计简单、成本低、光通量大、信号 记录快、
R）。
对于标准测试板，其绝对反射率为R：s
Is I0
②
对于测试样，其绝对反射率为：Rt
It I0
③
则 将相相对对反反射 射率 率定 代义入为①：代R替 绝RRst对反IIst射率，①变为KS： (1
R) 2R
2
f
(R)
④
⑤
式 此中 在散K与射被系测数物不质变的的摩条f尔(件R)吸下收，系显 数然
优化算法介绍
• 1.主成分分析法
是将数据降维，以排出众多化学信息共存下的相互重叠的信 息。它是将原变量进行转换，用少数几个新变量作为原变量 的线性组合，同时，这些新变量应尽可能多的表征原变量的 数据结构特征而不丢失信息。
近红外光谱法定量分析及其应用研究
近红外光谱法定量分析及其应用研究一、本文概述随着科学技术的发展，光谱分析技术以其独特的优势在多个领域得到了广泛的应用。
其中，近红外光谱法作为一种重要的光谱分析技术，因其无损、快速、环保等特点，在定量分析领域具有独特的优势。
本文旨在深入探讨近红外光谱法定量分析的基本原理、方法、技术及其在各个领域的应用研究，以期为该领域的研究者提供有益的参考和启示。
本文将简要介绍近红外光谱法的基本原理和定量分析的基本方法，包括光谱数据的获取、预处理、特征提取以及模型的建立与优化等。
本文将重点分析近红外光谱法在农业、食品、医药、石油化工等领域的应用案例，探讨其在实际应用中的优势和局限性。
本文还将对近红外光谱法定量分析的发展趋势和前景进行展望，以期为该领域的发展提供新的思路和方向。
通过本文的研究，我们期望能够为近红外光谱法定量分析的理论研究和实际应用提供有益的参考，同时也希望能够推动该领域的技术创新和发展。
二、近红外光谱法的基本原理与技术近红外光谱法（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种利用物质在近红外区（波长范围通常为780-2500nm）的吸收特性进行定性和定量分析的技术。
其基本原理主要基于分子振动产生的吸收光谱，这些光谱信息能够反映分子内部的结构和组成。
近红外光谱法的基本原理是物质对近红外光的吸收与其内部的分子结构、化学键合状态以及分子间的相互作用有关。
当近红外光通过物质时，某些特定波长的光会被物质吸收，这些被吸收的波长与物质的特定化学成分和分子结构密切相关。
因此，通过测量物质在近红外区的吸收光谱，可以获取到关于物质成分和结构的信息。
近红外光谱法的技术包括光谱采集、光谱预处理、模型建立与验证等步骤。
光谱采集是使用近红外光谱仪对样品进行扫描，得到其近红外吸收光谱。
光谱预处理是为了消除光谱中的噪声和干扰，提高光谱的质量和可靠性。
模型建立与验证是通过化学计量学方法，如多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归等，建立光谱数据与物质成分之间的定量关系模型，并对模型进行验证和优化。
nirs_kit近红外氧合血红蛋白计算
nirs_kit近红外氧合血红蛋白计算近红外线光光谱分析技术（NIRS）在医疗诊断和组织代谢研究中发挥了重要的作用。
近红外光光谱分析技术能够通过测量组织中氧合血红蛋白和非氧合血红蛋白的吸收光谱，从而得到血液氧饱和度的信息。
然而，近红外光谱数据通常包含大量的噪声和干扰，需要进行预处理和特征提取，以便准确地计算氧合血红蛋白含量。
一、数据预处理在近红外光谱分析中，数据预处理是非常重要的步骤。
常见的预处理方法包括去除基线漂移、噪声消除、平滑处理等。
通过这些预处理方法，可以去除噪声和干扰，提高光谱数据的清晰度和准确性。
二、特征提取特征提取是近红外光谱分析的关键步骤之一。
特征提取通常包括计算光谱区域的差异、归一化、主成分分析等。
通过对光谱数据的特征提取，可以更好地反映样本的特征，从而提高分析的准确性。
三、近红外氧合血红蛋白计算基于上述预处理和特征提取的结果，可以进一步计算氧合血红蛋白含量。
近红外光谱中氧合血红蛋白的吸收光谱与非氧合血红蛋白的吸收光谱之间存在明显的差异，因此可以通过比较近红外光谱中的不同区域，来计算氧合血红蛋白含量。
通常使用偏最小二乘法（PLS）或支持向量机（SVM）等机器学习方法来建立模型，以便准确计算氧合血红蛋白含量。
四、结论近红外光光谱分析技术在医疗诊断和组织代谢研究中具有广泛的应用前景。
通过数据预处理和特征提取，可以有效地提高近红外光谱数据的清晰度和准确性。
同时，建立准确的模型来计算氧合血红蛋白含量，可以提高分析的准确性。
未来研究的方向包括开发更先进的算法和模型，以提高近红外氧合血红蛋白计算的精度和可靠性。
第三章 红外和近红外光谱分析技术
4）. 检测器及记录仪
红外光能量低，因此常用热电偶、测热辐射计、 热释电检测器和碲镉汞检测器等。
以光栅为分光元件的红外光谱仪不足之处： 1）需采用狭缝，光能量受到限制； 2）扫描速度慢，不适于动态分析及和其它仪 器联用； 3）不适于过强或过弱的吸收信号的分析。
2、傅立叶变换红外光谱仪 它是利用光的相干性原理而设计的干涉型红 外分光光度仪。 仪器组成为：光源、迈克尔逊干涉仪、探测 器和计算机
（二）图谱分析 红外图谱主要用于物质定性分析。 1. 已知物的鉴定 将试样谱图与标准谱图对照或与相关文献上的谱 图对照。 2. 未知物结构分析 如果化合物不是新物质，可将其红外谱图与标准 谱图对照（查对）； 如果化合物为新物质，则须进行光谱解析，其步 骤为：
1）该化合物的信息收集：试样来源、熔点、 沸点、折光率、旋光率等； 2）不饱和度的计算： 通过元素分析得到该化合物的分子式，并 求出其不饱和度Ω。
条件二：辐射与物质之间必须有耦合作用： 振动过程中须有偶极距的改变才能吸收红 外辐射
• 对称分子：没有偶极矩，辐射不能引起共 振，无红外活性。 如：N2、O2、Cl2 等。 • 非对称分子：有偶极矩，红外活性。
2）分子振动决定吸收峰
A.双原子分子振动 分子的两个原子以其平衡点为中心，以很小的振 幅（与核间距相比）作周期性“简谐”振动，其 振动可用经典刚性振动描述：
• 1690 cm-1：醛基－C=O伸缩振动吸收（1735 cm-1～1715cm-1，由于与苯环发生共轭向低频 率方向位移）。 • 2820 cm-1和2730 cm-1：醛基的C-H伸缩振动 （2820 cm-1和2720 cm-1）。 • 1465 cm-1和1395 cm-1：甲基的弯曲振动 （1460 cm-1和1380 cm-1）。 • 1260 cm-1和1030 cm-1：C-O-C反对称和对称伸 缩振动（1275 cm-1～1010 cm-1）。 • 由以上信息可知化合物的结构为
近红外光谱数据处理
近红外光谱数据处理
近红外光谱（NIR）是一种非常有用的分析技术，可以用于快速、准确地检测和分析各种化学物质。
近红外光谱数据处理是指对从近
红外光谱仪获得的数据进行处理和分析的过程。
这项工作通常包括
数据预处理、特征提取和建模等步骤。
首先，数据预处理是近红外光谱数据处理的重要步骤之一。
由
于近红外光谱数据通常受到噪声和干扰的影响，因此需要对数据进
行平滑、去噪和基线校正等处理，以提高数据的质量和可靠性。
其次，特征提取是近红外光谱数据处理的另一个关键步骤。
通
过对预处理后的数据进行特征提取，可以识别出与所研究化合物相
关的特征波长和光谱特征，为后续的建模和分析提供重要依据。
最后，建模是近红外光谱数据处理的最终目标之一。
通过建立
合适的模型，可以实现对样品中化合物含量或其他相关属性的快速、准确预测，为化学品的质量控制和过程监测提供了有力的工具。
总的来说，近红外光谱数据处理是一项复杂而关键的工作，它
为化学分析和质量控制提供了强大的技术支持。
随着技术的不断进
步和应用领域的拓展，近红外光谱数据处理将在化学、食品、制药等领域发挥越来越重要的作用。
近红外光谱数据处理
—— 不同浓度的同一物质，在相同波数处具有同样的ａ值。同一浓度的相同物
质，在不同波数的ａ值也不相同，即吸收系数ａ是波数 ע的函数： A （ = ）עa （）עbc ——如果混合物中每个组分都符合比耳定律，则在波数i处的总吸光度为各组 分在波数 i 处的加和： Ai = ∑ aij b cj
注意： 原始光谱要求：最强峰大于 5% T；基线较平坦；信噪比较好。
三、光谱加、减
（1）光谱相 加：
12
可以模拟这二个原始光谱化合物相混后的混合物谱图。按需要还可 进行强度扩大 / 缩小（乘 / 除）的预处理。
光谱加、减处理中的二幅原始光谱必需：
ａ: 波数范围相同 （2）光谱相 减： 可以模拟处理在混合物红外光谱中扣除某一成分、或降低某一成分 含量的光谱处理。 在混合光谱中完全扣除某一成分的吸收谱(A)相减技术称为示差技术。 ｂ: 数据间隔相同（分辨率相同）
30
五、提高信噪比
（1）累加 31
32
（2）平滑 数字平滑相当于开宽狭缝，因此可提高信号值，其代价是降低了分辨率。 数字平滑法是在一纪录的谱线中重新建立一条谱线以消除部分噪声。 用于数字平滑的数学处理方法有很多，但都是以周围的数据点值做平
33
均，以求得新的数据点。最常用的萨维特斯基 — 戈莱（Savitzky – Golay ) 法，它是以最小二乘法的多项式近似法，例如平滑后的 t0点的数值 T0可用 T 下式表示： 0 = C4t-4 + C3t-3 + C2t-2 + c1t-1 + C0 t0 + C1t1 + C2t2 + C3t3 + C4t4 Cn是平滑系数，t±n 表示 t0 前、后的几个点，上例 是前后4个点的9点平滑。平滑点数是奇数（常用的 5，9，13，25，49），高点数的平滑消除噪声明 显，但造成谱形变宽、峰强度降低。高点数平滑使 谱峰失真、弱小峰消失，故需慎用（见下图）。
近红外数据处理流程
近红外数据处理流程English Response:Near-Infrared Data Processing Workflow.Near-infrared (NIR) spectroscopy is a non-destructive analytical technique that utilizes the near-infrared region of the electromagnetic spectrum (700-2500 nm) to analyze the chemical composition of samples. The process of processing NIR data generally involves the following steps:1. Preprocessing: Raw NIR data may contain noise and artifacts that can interfere with subsequent analysis. Preprocessing techniques, such as smoothing, baseline correction, and normalization, are applied to enhance the data quality.2. Spectral Transformation: Different spectral transformations can be used to enhance specific features of the NIR spectra. Common transformations include first andsecond derivative, standard normal variate, and multiplicative scatter correction.3. Feature Extraction: NIR spectra contain a wealth of information, but identifying and extracting relevant features is essential for effective analysis. Feature extraction techniques, such as principal component analysis and partial least squares regression, can be used to reduce dimensionality and identify key features associated with the target analytes.4. Model Development: Based on the extracted features, statistical models can be developed to predict specific chemical properties or classify samples. Model development involves training and optimization using appropriate algorithms, such as partial least squares regression, support vector machines, and random forests.5. Model Validation: Once models are developed, they need to be validated to assess their accuracy and robustness. Validation involves testing the models on independent datasets and evaluating performance metricssuch as root mean square error, coefficient of determination, and prediction error.6. Interpretation: The final step involves interpreting the results of the NIR analysis. By correlating the predicted chemical properties or class labels with external information, such as reference measurements or sample metadata, researchers can gain insights into the chemical composition and properties of the samples.Chinese Response:近红外数据处理流程。
傅里叶红外数据处理
傅里叶红外数据处理傅里叶红外数据处理是一种用于分析和处理红外光谱数据的方法，它基于傅里叶变换原理，将信号从时域转换到频域进行分析。
该方法可以用于分析各种类型的红外光谱数据，包括傅里叶变换红外光谱（FTIR）、近红外光谱（NIR）和拉曼光谱等。
傅里叶变换是一种数学方法，可以将一个信号从时域（即时间轴）转换到频域（即频率轴）。
在傅里叶变换中，信号被表示为一系列正弦和余弦函数的和。
这些正弦和余弦函数称为基本频率或基本波形。
通过将信号表示为这些基本波形的组合，我们可以更好地理解信号的性质，并提取有用的信息。
在红外光谱中，每个化学物质都有其独特的吸收特性。
这些吸收特性表现为在不同波长处出现的吸收峰。
通过对这些吸收峰进行分析，我们可以确定样品中存在哪些化学物质以及它们的浓度等信息。
使用傅里叶变换对红外光谱数据进行处理时，我们首先需要对原始数据进行预处理。
这通常包括去除基线漂移、噪声滤波和归一化等步骤。
然后，我们可以将预处理后的数据输入到傅里叶变换算法中进行分析。
在进行傅里叶变换时，我们需要选择一个适当的窗口函数。
窗口函数是一种数学函数，用于限制信号的时间和频率范围。
不同的窗口函数适用于不同类型的信号，因此在选择窗口函数时需要考虑信号类型和分析目的。
完成傅里叶变换后，我们可以得到一个频谱图。
频谱图显示了信号在不同频率处的强度。
通过对频谱图进行分析，我们可以确定样品中存在哪些化学物质以及它们的浓度等信息。
除了傅里叶变换外，还有许多其他方法可用于红外光谱数据处理。
例如，多元回归分析、主成分分析和偏最小二乘回归等方法可以用于建立样品中不同成分之间的关系模型，并对新样品进行预测。
综上所述，傅里叶红外数据处理是一种重要的红外光谱数据处理方法，它可以帮助我们更好地理解样品中存在哪些化学物质以及它们的浓度等信息。
在进行傅里叶变换时，我们需要对原始数据进行预处理，并选择适当的窗口函数。
通过对频谱图进行分析，我们可以确定样品中存在哪些化学物质以及它们的浓度等信息。
红外与近红外光谱常用数据处理算法
一、数据预处理（1）中心化变换（2）归一化处理（3）正规化处理（4）标准正态变量校正(标准化处理)(Standard Normal Variate,SNV) （5）数字平滑与滤波(Smooth)（6）导数处理(Derivative)（7）多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)（8）正交信号校正(OSC)二、特征的提取与压缩（1）主成分分析(PCA)（2）马氏距离三、模式识别(定性分类)（1）基于fisher意义下的线性判别分析(LDA)（2）K-最邻近法(KNN)（3）模型分类方法(SIMCA)（4）支持向量机(SVM)（5）自适应boosting方法(Adaboost)四、回归分析(定量分析)（1）主成分回归(PCR)（2）偏最小二乘法回归(PLS)（3）支持向量机回归(SVR)一、数据预处理 （1） 中心化变换中心化变换的目的就是在于改变数据相对于坐标轴的位置。
一般都就是希望数据集的均值与坐标轴的原点重合。
若x ik 表示第i 个样本的第k 个测量数据,很明显这个数据处在数据矩阵中的第i 行第k 列。
中心化变换就就是从数据矩阵中的每一个元素中减去该元素所在元素所在列的均值的运算:u ik k x x x =- ,其中k x 就是n 个样本的均值。
(2) 归一化处理归一化处理的目的就是就是数据集中各数据向量具有相同的长度,一般为单位长度。
其公式为:'ik x =归一化处理能有效去除由于测量值大小不同所导致的数据集的方差,但就是也可能会丢失重要的方差。
(3)正规化处理正规化处理就是数据点布满数据空间,常用的正规化处理为区间正规化处理。
其处理方法就是以原始数据集中的各元素减去所在列的最小值,再除以该列的极差。
min()'max()min()ik ik k k x xk x x x -=-该方法可以将量纲不同,范围不同的各种变量表达为值均在0~1范围内的数据。
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引言近红外是指波长在780nm～2526nm范围内的光线，是人们认识最早的非可见光区域。
习惯上又将近红外光划分为近红外短波（780nm～1100nm）和长波（1100 nm～2526 nm）两个区域.近红外光谱（NearInfrared Reflectance Spectroscopy，简称NIRS）分析技术是一项新的无损检测技术，能够高效、快速、准确地对固体、液体、粉末状等有机物样品的物理、力学和化学性质等进行无损检测。
它综合运用了现代计算机技术、光谱分析技术、数理统计以及化学计量学等多个学科的最新研究果，并使之融为一体，以其独有的特点在很多领域如农业、石油、食品、生物化工、制药及临床医学等得到了广泛应用，在产品质量分析、在线检测、工艺控制等方面也获得了较大成功。
近红外光谱分析技术的数据处理主要涉及两个方面的内容：一是光谱预处理方法的研究，目的是针对特定的样品体系，通过对光谱的适当处理，减弱和消除各种非目标因素对光谱的影响，净化谱图信息，为校正模型的建立和未知样品组成或性质的预测奠定基础；二是近红外光谱定性和定量方法的研究，目的在于建立稳定、可靠的定性或定量分析模型，并最终确定未知样品和对其定量。
1工作原理近红外光谱区主要为含氢基团X-H（X=O,N,S,单健C,双健C,三健C等）的倍频和合频吸收区，物质的近红外光谱是其各基团振动的倍频和合频的综合吸收表现，包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息。
因为不同的有机物含有不同的基团，而不同的基团在不同化学环境中对近红外光的吸收波长不同，因此近红外光谱可以作为获取信息的一种有效载体。
近红外光谱分析技术是利用被测物质在其近红外光谱区内的光学特性快速估测一项或多项化学成分含量。
被测样品的光谱特征是多种组分的反射光谱的综合表现，各组分含量的测定基于各组分最佳波长的选择，按照式(1)回归方程自动测定结果：组分含量＝C0＋C1(Dp)1＋C2(Dp)2＋…＋Ck(Dp)k(1)式中：C0～k 为多元线性回归系数；(Dp)1～k为各组分最佳波长的反射光密度值（D＝－lgp，p为反射比）。
脑功能近红外数据处理方法研究综述
英文回答：The investigation into the data processing methodologies of brain functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) has emerged as a prominent area of study in recent years. fNIRS represents a non-invasive modality for imaging, which facilitates the measurement of hemodynamic response within the brain, thereby yielding valuable insights into brain function. A principal challenge in the processing of fNIRS data revolves around the elimination of physiological artifacts, epassing systemic hemodynamic fluctuations, motion interference, and inherent physiological noise. Diverse data processing techniques have been devised to tackle these challenges, including statistical methodologies, filtering approaches, and the application of machine learning algorithms. These methodologies are geared towards enhancing the signal-to-noise ratio and extracting pertinent information from fNIRS data, thus contributing to a moreprehensive understanding of brain function.近年来，对大脑功能近红外光谱学（fNIRS）数据处理方法的调查已成为一个突出的研究领域。
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一、数据预处理（1）中心化变换（2）归一化处理（3）正规化处理（4）标准正态变量校正（标准化处理）（Standard Normal Variate,SNV）（5）数字平滑与滤波（Smooth）（6）导数处理（Derivative）（7）多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC）（8）正交信号校正（OSC）二、特征的提取与压缩（1）主成分分析（PCA）（2）马氏距离三、模式识别（定性分类）（1）基于fisher意义下的线性判别分析（LDA）（2）K-最邻近法（KNN）（3）模型分类方法（SIMCA）（4）支持向量机（SVM）（5）自适应boosting方法（Adaboost）四、回归分析（定量分析）（1）主成分回归（PCR）（2）偏最小二乘法回归（PLS）（3）支持向量机回归（SVR）一、数据预处理 （1） 中心化变换中心化变换的目的是在于改变数据相对于坐标轴的位置。
一般都是希望数据集的均值与坐标轴的原点重合。
若x ik 表示第i 个样本的第k 个测量数据，很明显这个数据处在数据矩阵中的第i 行第k 列。
中心化变换就是从数据矩阵中的每一个元素中减去该元素所在元素所在列的均值的运算：u ik k x x x =- ，其中k x 是n 个样本的均值。
(2) 归一化处理归一化处理的目的是是数据集中各数据向量具有相同的长度，一般为单位长度。
其公式为：'ik x =归一化处理能有效去除由于测量值大小不同所导致的数据集的方差，但是也可能会丢失重要的方差。
（3）正规化处理正规化处理是数据点布满数据空间，常用的正规化处理为区间正规化处理。
其处理方法是以原始数据集中的各元素减去所在列的最小值，再除以该列的极差。
min()'max()min()ik ik k k x xk x x x -=-该方法可以将量纲不同，范围不同的各种变量表达为值均在0~1范围内的数据。
但这种方法对界外值很敏感，若存在界外值，则处理后的所有数据近乎相等。
（4） 标准化处理（SNV ）也称标准正态变量校正该处理能去除由单位不同所引起的不引人注意的权重，但这种方法对界外点不像区间正规化那样的敏感。
标准化处理也称方差归一化。
它是将原始数据集各个元素减去该元素所在列的元素的均值再除以该列元素的标准差。
';ik k ik k k x x x S S -==（5） 数字平滑与滤波数字平滑与滤波的目的在于消除随机误差与仪器的噪声，它是一种最简单的滤波方法。
平滑的实质是略去数据中较小的偏离，而保留具有较大偏离的部分。
设滤波值为*k y ，原始信号值为k y ，两者间的关系如下：1*21mk k j j my y m +=-=+∑ 式中，k 为原始数据点的序号，2m+1表示窗口（滤波带宽）的大小，m 为调节滤波带宽的参数。
随着窗口的移动，即得到经过滤波后的7一系列信号值。
滤波使数据的噪声减小，但在实际应用过程中应慎重选择滤波带宽，否则会扭曲数据结构。
（6）导数处理（7）多元散射校正（msc）由于样品的不均匀性（粒度分布）常导致所测的样品光谱具有很大的差异性，不同批号的同一样品所测的光谱从表面看，也可能有很大的差异。
在许多情况下，散射引起的光谱变化可能要大于样品成分引起光谱的变化。
散射的程度与光的波长、颗粒度和样品的折射指数等有关，因此在整个光谱范围内，散射的强度是不同的，通常表现为基线的平移、旋转、二次和高次曲线。
MSC是由Geladi等人提出的，目的是校正每个光谱的散射并获得较理想的光谱。
MSC法假定与波长有关的散射对光谱的贡献和成分的贡献是不同的，理论上，通过光谱上许多点的数据分析，可以把这两部分分开。
MSC方法认为每一条光谱都应该与“理想”光谱成线性关系，而真正的“理想”光谱无法得到，可以用校正集的平均光谱来近似。
因此每个样品的任意波长点下反射吸光度值与其平均光谱的相应吸光度的光谱是近似线性关系，直线的截距和斜率可由光谱集线性回归获得，并用以校正每条光谱，截距（即附加效应）大小反映样品独特反射作用，而斜率大小则反映样品的均匀性。
二、特征的提取与压缩（1）主成分分析（PCA）又称抽象因子分析，主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。
思想：利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
在研究多变量问题时，变量太多会增大计算量和增加分析问题的复杂性，人们自然希望在进行定量分析的过程中涉及的变量较少，而得到的信息量又较多。
主成分分析是解决这一问题的理想工具。
（主要分析众多变量之间的相关性）主成分分析计算步骤① 计算相关系数矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=pp p p p p r r r r r r r r r R ΛM M M M ΛΛ212222111211 （1） 在（3.5.3）式中，r ij （i ，j=1，2，…，p ）为原变量的xi 与xj 之间的相关系数，其计算公式为∑∑∑===----=nk nk j kji kink j kj i kiij x xx xx x x xr 11221)()())(( （2）因为R 是实对称矩阵（即r ij =r ji ），所以只需计算上三角元素或下三角元素即可。
② 计算特征值与特征向量首先解特征方程0=-R I λ，通常用雅可比法（Jacobi ）求出特征值),,2,1(p i i Λ=λ，并使其按大小顺序排列，即0,21≥≥≥≥pλλλΛ；然后分别求出对应于特征值i λ的特征向量),,2,1(p i e i Λ=。
这里要求i e =1，即112=∑=pj ij e ，其中ij e 表示向量i e 的第j 个分量。
③ 计算主成分贡献率及累计贡献率 主成分i z 的贡献率为),,2,1(1p i pk kiΛ=∑=λλ累计贡献率为),,2,1(11p i pk kik kΛ=∑∑==λλ一般取累计贡献率达85—95%的特征值m λλλ,,,21Λ所对应的第一、第二，…，第m （m ≤p ）个主成分。
④ 计算主成分载荷 其计算公式为),,2,1,(),(p j i e x z p l ij i j i ij Λ===λ （3）得到各主成分的载荷以后，还可以按照（3.5.2）式进一步计算，得到各主成分的得分⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=nm n n m m z z z z z z z z z Z ΛM M M M ΛΛ212222111211 （4）matlab 中主成分分析的函数：功能：主成分分析 格式：PC=princomp(X)[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)说明：[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)对数据矩阵X 进行主成分分析，给出各主成分(P C)、所谓的Z-得分 (SCORE)、X 的方差矩阵的特征值(latent)和每个数据点的HotellingT2统计量(tsquare)。
功能：运用协方差矩阵进行主成分分析格式：PC=pcacov(X)[PC,latent,explained]=pcacov(X)说明：[PC,latent,explained]=pcacov(X)通过协方差矩阵X进行主成分分析，返回主成分(PC)、协方差矩阵X的特征值(latent)和每个特征向量表征在观测量总方差中所占的百分数(explained)。
功能：主成分分析的残差格式：residuals=pcares(X,ndim)说明：pcares(X,ndim)返回保留X的ndim个主成分所获的残差。
注意，ndim是一个标量，必须小于X的列数。
而且，X是数据矩阵，而不是协方差矩阵。
功能：主成分的巴特力特检验格式：ndim=barttest(X,alpha)[ndim,prob,chisquare]=barttest(X,alpha)说明：巴特力特检验是一种等方差性检验。
ndim=barttest(X,alpha)是在显著性水平alpha下，给出满足数据矩阵X的非随机变量的n维模型，ndim即模型维数，它由一系列假设检验所确定，ndim=1表明数据X对应于每个主成分的方差是相同的；ndim=2表明数据X对应于第二成分及其余成分的方差是相同的。
（2）马氏距离主成分分析(PCA)的目的就是将数据降维，以消除众多信息共存中相互重叠的信息部分．PCA 方法得到光谱的主成分和得分，得分为压缩后的光谱数据．使用得分数据代替原始光谱数据计算马氏距离，不仅能反映全谱数据信息，而且也能压缩参加计算马氏距离的变量数，并能保证肼矩阵不存在共线问题．具体方法如下：在MATLAB中有函数mahal可以调用求解马氏距离。
三、模式识别（定性分类）（1） 基于fisher 意义下的线性判别分析（LDA ）一、相关知识已知N 个d 维样本数据集合{}12,,,N =x x x L X其中，1N 个属于1ω类，2N 个属于2ω类。
Fisher 线性判别的基本原理是：把d 维空间的样本投影到一条直线上，形成一维空间。
找到某个最好的、最易于分类的投影方向，使在这个方向的直线上，样本的投影能分开得最好。
这就是Fisher 法所要解决的基本问题。
对n x 的分量作线性组合T ,1,2,,n n y n N ==w x L （）从几何意义上看，若1=w ，则每个n y 就是相对应的n x 到方向为w 的直线上的投影。
w 的方向不同，将使样本投影后的可分离程度不同，从而直接影响识别效果。
寻找最好投影方向*w ，Fisher 准则函数为()T b F w J =Tw S ww w S w（）式中，b S 为样本类间离散度矩阵，w S 为样本总类内离散度矩阵。
使()F J w 取极大值时的*w 即为d 维空间到一维空间的最好投影方向：()211m m w -=-*wS （） 式中，,1,2i i =m 为在d 维空间的两类样本的均值向量。
利用先验知识选定分界阈值点0y ，例如选择()2~~2110m m y +=（）()mN N m N m N y ~~~21221120=++= （）()()()()2/ln 2~~21212130-+++=N N P P m m y ωω（）式中，,1,2i m i =%为投影到一维空间的两类样本的均值，(),1,2i P i ω=为两类样本的先验概率。
对于任意未知类别的样本x ，计算它的投影点y ：x w T y *=（）决策规则为0y y >，1ω∈x 0y y <，2ω∈xMATLAB 中有函数fisheriris 、classify 可以调用（2）K-最邻近法（KNN）MATLAB里面的函数knnclassify可以调用（3）模型分类方法（Soft independent modelling of class analogy ，SIMCA）（4） 支持向量机（SVM ） 一、相关知识已知数据()()(){}1122,,,,,,1y y y ∈⨯±x x x l l L X其中，{},1,2,,n i i ==⊂x L l ?X 表示λ个n 维样本集，{}λΛ,,2,1,==i y i Y ，1=i y 或1-标记两类样本。