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- [1] 化学计量学方法.[M].许禄;邵学广著;.科学出版社.2004,
- [2] SPSS 10.0统计分析软件与应用.[M].刘先勇等编著;.国防工业出版社.2002,
- [3] 信号处理的小波导引.[M].(法)StephaneMallat著;杨力华等译;.机械工业出版社.2002,
- [4] Matlab工具箱应用指南.[M].李涛等编著;.电子工业出版社.2000,
- [5] 多元统计分析.[M].于秀林;任雪松编著;.中国统计出版社.1999,
多尺度分解和主成分法在近红外光谱分析中的应用
被引：11
作者：
陈斌
黄传旭
陆道礼
机构：
[1] 江苏大学生物与环境工程学院
来源：
关键词：
近红外光谱;
特征提取;
小波变换;
主成分分析;
特征向量;
D O I：
暂无
中图分类号：
O433 [光谱学];
学科分类号：
0703 ;
070302 ;
摘要：
改进近红外光谱分析的传统方法,采取光谱信息二次提取,在利用数学模型进行定量分析之前,先采用小波多尺度分解和主成分分析两种方法对光谱进行两次信息提取,用特征向量表征原光谱,大量缩减建立数学模型的数据量,并建立可靠实用的数学模型 在进行近红外光谱特征提取之前还进行样品聚类分析和光谱去噪处理,避免样品选择和环境因素的影响,为信息提取提供可靠的基础 研究中提出用特征向量表示近红外光谱的方法并在模型应用中验证该向量的有效性
引用
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页数：4
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