应用数字傅里叶滤波方法提高近红外光谱多元校正模型稳健性的研究

李庆波; 张广军; 徐可欣; 汪曣

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在近红外光谱多元校正方法实际应用中,经常遇到这样的情况,近红外光谱校正模型仅适用于建模时的测量条件,而在测量条件稍有变化时就无法实现样品的准确预测.文章主要研究采用数字傅里叶滤波预处理方法提高近红外光谱多元校正模型稳健性.文章将数字傅里叶滤波预处理方法应用于葡萄糖水溶液的温度实验,实验1和实验2分别在恒温25 ℃和恒温30 ℃进行光谱测量;实验3在未控温的室内环境下进行光谱测量.采用实验1和实验2的样品作为训练集进行模型训练和优化,模型建立完毕之后,采用实验3的样品作为验证集进行模型预测能力评价.结果表明,如果训练集样品未经过预处理而直接建立偏最小二乘(PLS)多元校正模型,则验证集样品均方根预测误差(RMSEP)为664.47 mg·dL-1.而训练集和验证集样品经过傅里叶滤波预处理之后分别进行PLS建模和预测,验证集样品均方根预测误差(RMSEP)降低为58.43 mg·dL-1,样品预测值与参考值的相关性也得到提高.可见,采用数字傅里叶滤波预处理方法可以提高多元校正模型的稳健性.

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来源
《光谱学与光谱分析》 |2007年第8期|1484-1488|共5页
作者
李庆波; 张广军; 徐可欣; 汪曣;
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作者单位

北京航空航天大学精密光机电一体化技术教育部重点实验室,北京,100083;

北京航空航天大学精密光机电一体化技术教育部重点实验室,北京,100083;

天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,300072;

天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,300072;

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正文语种 chi
中图分类光化学分析法（光谱分析法）;
关键词
数字傅里叶滤波; 稳健性; 多元校正模型; 近红外光谱分析;

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