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Dataset of visible-near infrared handheld and micro-spectrometers – comparison of the prediction accuracy of sugarcane properties

机译：可见近红外手持式手持式和微光谱仪的数据集 - 甘蔗特性预测准确性的比较

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In the dataset presented in this article, sixty sugarcane samples were analyzed by eight visible / near infrared spectrometers including seven micro-spectrometers. There is one file per spectrometer with sample name, wavelength, absorbance data [calculated as log10 (1/Reflectance)], and another file for reference data, in order to assess the potential of the micro-spectrometers to predict chemical properties of sugarcane samples and to compare their performance with a LabSpec spectrometer. The Partial Least Square Regression (PLS-R) algorithm was used to build calibration models. This open access dataset could also be used to test new chemometric methods, for training, etc.
机译：在本文提出的数据集中，通过八个可见/近红外光谱仪分析60甘蔗样品，包括七个微光谱仪。每个光谱仪都有一个文件名称，波长，吸光度数据[计算为log10（1 /反射率）]，以及其他文件用于参考数据，以评估微光谱仪的潜力，以预测甘蔗样品的化学性质并将其性能与Labspec光谱仪进行比较。部分最小二乘回归（PLS-R）算法用于构建校准模型。此开放访问数据集还可用于测试新的化学计量方法，用于培训等。

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