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近红外光谱(NIR)
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采用小波分析处理近红外光谱,常用的小波基函数是哪些?
Insm_68f50e17
2024/06/17
私聊
近红外光谱(NIR)
小波变换可以用来进行光谱滤噪、数据压缩、背景扣除和基线校正。因此,小波变换带通滤波器的特性,与所选小波基频率和形状差异巨大的信号成分会被过滤。因此,当选择合适的尺度(决定了小波基的频率范围)和小波基函数(决定了小波的形状)后,就可以对高频的噪声和低频的背景、基线等信号成分进行消除。此外,离散小波变换(
D
WT
)在逐级提取信号时,对低频部分(
Approximation coefficients
)进行下采样操作,这会在保证数据质量的同时降低数据的维度,达到数据压缩的目的。对不同分辨率和数据质量需要采用不同的尺度和函数。对高质量等间距采样点
NIR
光谱,通常可以采用
1-40
的尺度,常用的小波基函数包括
Haar
小波、
Daubechies
小波(
db2
、
db3
、
db4
、
db5
、
db6
、
db7
、
db8
、
db9
、
db10
、
db11
、
db12
、
db13
、
db14
、
db15
、
db16
、
db17
、
db18
、
db19
、
db20
)、
Coiflets
小波(
coif1
、
coif2
、
coif3
、
coif4
、
coif5
、
Symlets
小波(
sym2
、
sym3
、
sym4
、
sym5
、
sym6
、
sym7
、
sym8
)和
Biorthogonal
(
biorNr.Nd
)双正交小波等,每种类型的小波基函数各具特色,针对性应用才能获得理想的效果。
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