基于经验模态分解的近红外光谱预处理方法

被引：30

作者：

蔡剑华 ^{[1
,2
]}

王先春 ^{[1
]}

机构：

[1] 湖南文理学院信息研究所

[2] 中南大学信息物理工程学院

来源：

光学学报 | 2010年 / 30卷 / 01期

关键词：

光谱学; 近红外光谱预处理; 经验模态分解;

D O I：

暂无

中图分类号：

O657.33 [红外光谱分析法];

学科分类号：

070302 [分析化学];

摘要：

针对微分法在有效消除光谱背景和基线漂移的同时会增加光谱噪声的问题,把最新发展的经验模态分解方法(EMD)引入到近红外光谱处理中来,以烟草的一阶导数近红外(NIR)光谱为研究对象,探讨经验模态分解在近红外光谱预处理中的应用,并与小波变换消噪效果进行了对比分析。结果表明,用基于经验模态分解去噪后的光谱进行分析,预测集的决定系数r2由去噪前的0.9705提高到0.9832,均方根误差(RMSEP)由去噪前的0.5606降为0.3310,比基于小波变换的分析结果略高。因此,经验模态分解方法对消除光谱的噪声是有效的,有效地提高了光谱的分析精度和模型的稳定,为近红外光谱预处理提供了一种新方法。

引用

页码：267 / 271

页数：5

共 10 条

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