分析化学
分析化學
분석화학
CHINESE JOURNAL OF ANALYTICAL CHEMISTRY
2008年
6期
788-792
,共5页
正交信号校正%算法改进%偏最小二乘%近红外光谱%定量分析%小麦
正交信號校正%算法改進%偏最小二乘%近紅外光譜%定量分析%小麥
정교신호교정%산법개진%편최소이승%근홍외광보%정량분석%소맥
针对光谱数据峰宽、局部效应显著、含有噪音、变量个数多及彼此间常存在严重的复共线性等问题,改进和设计一种光谱数据局部校正方法:基于窗口平滑的段式正交信号校正方法,并将之结合偏最小二乘回归,以实现光谱数据的预处理及定量分析.通过NIPALS算法初始化将滤去的正交成分,以近邻分段方式进行逐个波长点的正交信号校正.而后将去噪后的光谱矩阵作为新的自变量阵,通过偏最小二乘回归构建其与性质参变量问的校正模型.通过小麦近红外漫反射光谱数据的应用实验结果表明,本方法正交成分估计稳定,去噪明显,模型的预报性能优于其它方法,PLS成分数减少,模型更加简洁.
針對光譜數據峰寬、跼部效應顯著、含有譟音、變量箇數多及彼此間常存在嚴重的複共線性等問題,改進和設計一種光譜數據跼部校正方法:基于窗口平滑的段式正交信號校正方法,併將之結閤偏最小二乘迴歸,以實現光譜數據的預處理及定量分析.通過NIPALS算法初始化將濾去的正交成分,以近鄰分段方式進行逐箇波長點的正交信號校正.而後將去譟後的光譜矩陣作為新的自變量陣,通過偏最小二乘迴歸構建其與性質參變量問的校正模型.通過小麥近紅外漫反射光譜數據的應用實驗結果錶明,本方法正交成分估計穩定,去譟明顯,模型的預報性能優于其它方法,PLS成分數減少,模型更加簡潔.
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