近红外光谱预处理？

2025-02-15 09:04:52

推荐回答（5个）

回答1：

微分处理光谱

一阶微分公式：

二阶微分公式：

式中，是谱图数据中i波数下的透过率，g为窗口宽度

一阶导数MATLAB代码：

X1st=diff(X,1);%X 为输入光谱矩阵，X1st 为输出一阶导数光谱矩阵

二阶导数MATLAB代码：

X2st=diff(X,2); %X 为输入光谱矩阵，X2st 为输出二阶导数光谱矩阵

2. 多元散射校正处理谱图

（1）计算平均光谱：

（2）一元线性回归：

（3）多元散射校正：

公式中X表示n×p维定标光谱数据矩阵，n为样品数，p为波点数。表示所有样品的原始近红外光谱在各个波长点处求平均值所得到的平均光谱矢量，是1×p维矩阵，表示单个样品光谱矢量，和分别表示各样品近红外光谱与平均光谱X进行一元线性回归后得到的相对偏移系数和平移变量。I代表第i个样本，j代表第j个波数。

MATLAB代码如下：

me=mean(X);

[m,~]=size(X);

for i=1:m,

p=polyfit(me,X(i,:),1);

Xmsc(i,:)=(X(i,:)- p(2)*ones(1,n))./(p(1)*ones(1,n));

End

代码中输入光谱矩阵为 X，输出光谱矩阵为Xmsc。

3. 标准正态变量变换（SNV）

式中是第i样品光谱的平均值，k=1,2,…,m。m为波长点数；i=1,2,..,n。n为校正样品数；是变换后的光谱。

SNV的MATLAB代码如下：

[~,n]=size(X);

rmean=mean(X,2);

dr=X-repmat(rmean,1,n);

Xsnv=dr./repmat(sqrt(sum(dr.^2,2)/(n-1)),1,n);

代码中 X 为光谱输入矩阵，Xsnv为 SNV处理后光谱输出矩阵。

4. 小波变换处理谱图

傅里叶变换是小波变换的基础，傅里叶变换是一种分析信号的方法。傅里叶变换的基本公式为：

公式中 f (t )是输入信号,在这里可看作光谱信号，t是时域信号，可以看作是波数，F ()是在信号频谱。

回答2：

近红外光谱分析技术就是一种快速简便的无损检测方

法，不同物质在近红外区域有着丰富的吸收光谱，应用现代

近红外光谱(near infrared spectroscopy，NIR)分析技术可以

充分利用全谱或多波长下的光谱数据，通过化学计量学建模

方法快速实现特定成分的定性或定量分析[1]。

回答3：

1.采集样本的近红外光谱数据,具体过程:在线近红外光谱仪安装在原烟铺叶生产皮带上,
2.采用经典方法检测样本的化学值数据,具体过程:将样本烟叶去梗、剪碎放入烘箱中
3.生成的一条光谱数据为x(1×256),256为连续波长点数。
4.将256个连续波长点对应的吸光度值的子区间宽度设置为50,那么k=6。
5.对原始近红外光谱数据进行分段多元散射校正处理

回答4：

光谱预处理是近红外光谱分析技术中的关键步骤,本文详细阐述了常用的光谱预处理方法及这一领域的最新进展。并以云南特色农产品-荞麦光谱数据为例,分析比较了几种不同的光谱数据预处理方法对荞麦品种的辨别模型的影响。结果表明在实际应用中将多种预处理方法相结合,相互取长补短,将成为今后研究趋势。

回答5：

这事医学上用的到的吧，预处理就是接触初步的东西吧！

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