近红外光谱基础知识—数据预处理
文章目录
- 前言
- 一、近红外光谱是什么？
- 二、近红外光谱的数据处理流程
- 2.1 整体流程
- 三、 数据预处理算法
- 2.2.1 平滑处理（Smoothing）
- 2.2.2 位移校正（Offset correction）
- 2.2.3 趋势校正（Detrend correction）
- 2.2.4 多元散射校正 (Multiplicative Scatter Correction, MSC)
- 总结
前言
一、近红外光谱是什么？
NIRS是介于可见光和中红外光之间的电磁波，其波长范围为 780 ∼ 2526 nm（12820∼3959 cm−1），在该波段范围常又被分近红外短波（780∼1100 nm）和近红外长波（1100∼2526 nm）。由于近红外光谱区与有机分子中含氢基团（OH、NH、CH、SH）振动的合频和各级倍频的吸收区一致，通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息，常被作为获取样本信息的一种有效的载体。采用光学方法进行样本检查时，常具有方便、高效、准确、成本低、可现场检测、不破坏样品、不消耗化学试剂和不污染环境等优势，被广泛应用于各类检测领域[3]。但近红外光谱存在谱带宽、重叠较严重、吸收信号弱、信息解析复杂等问题，与常用的化学分析方法不同，仅能作为一种间接测量方法，无法直接分析出被测样本的含量或类别，它依赖于化学计量学方法，在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立一个关联模型 (或称校正模型，Calibration Model) ，再通过模型对未知样品的近红外光谱进行预测来得到各性质成分的预测值。
二、近红外光谱的数据处理流程
2.1 整体流程
近红外光谱建模及应用流程如图下所示，近红外光谱的处理流程主要包括预处理方法（数据预处理和波长选择）、建立校正模型（分类模型和回归模型）和模型转移。
本章节主要介绍常见的数据预处理算法
三、 数据预处理算法
预处理是由于采集的仪器、环境等的影响，对采集的光谱映入了噪声干扰，常用的预处理方法主要有：
2.2.1 平滑处理（Smoothing）
如移动窗口平滑、SavitzkyGolay S-G）来消除随机噪声，基本思想是对指定宽度为 2
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