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近红外光谱(NIR)
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在近红外分析中,为什么要进行数据的预处理?
Insm_68f50e17
2024/06/23
私聊
近红外光谱(NIR)
:
在建模前,需要
对
近红外光谱
数据
、参考数据
进行预
(前)
处理,改善数据
适应性
,获得更好的建模效果。
均值中心化、方差归一化和标准化等都是最常用的方法,在实际应用中可根据具体建模的效果来对数据(包含参考数据)预处理方法作优化组合。
近红外光谱
除了含有样品
自身的理化信息
外,
在测量光谱的
过程中,
还会引入
一些受电源质量不稳定、光谱仪性能波动
、
制样误差、样品状态和
环境变化等因素
影响产生
的各
种
噪声。
通常采用
基线校正、散射校正
和
平滑
滤波等预处理方法
消除
或减小这些
噪声的影响
,改善光谱质量,从而提高模型的稳健性。
为了降低样品粒度对测量光谱的散射影响,除了采用
MSC
校正光谱的误差之外,
SNV
也是一种校正效果
较好
的方法,从理论上来讲,
SNV
是对每条光谱进行独立校正,校正能力优于
MSC
,但实际处理效果两者
相当。
导数能降低光谱基线漂移的影响,但同时也会降低光谱的信噪比,平滑
滤
噪
可提升信噪比,但也会降低光谱的分辨率。
这就需要
针对具体对象
、建模效果,
对比取舍
预处理方法和处理的强度,当然,这需要反复的实践。
通过比较,
Norris
导数平滑滤波(
Norris Derivative Filter
)优于
Savitzky-Golay
平滑滤波
,
二阶微分优于一阶微分,应用二阶微分与
Norris
滤波结合处理光谱,可获得理想的建模效果。但值得注意的是,
不管选择何种滤波器,都
有很强的经验性,
如处理烟草的
近红外光谱
,选择
Norris
导数滤波时,应慎重选择段长(
Segment length
)和段间距(
Gap between segments
),即窗口宽度,较大的段长会造成信号失真、灵敏度下降,较小的段间距,滤噪效果不佳。通过建模对比,段长不宜大于
13
,较为理想的段间距在
4
~
6
之间比较合适。
以上所讨论的是较为常见的预处理方法的应用,随着化学计量学方法不断推陈出新,如果有更新的方法
预处理光谱,只要建立的模型能通过有效性检验,这些方法均可使用。
建议在熟悉本仪器所捆绑的
化学计量学软件的基础上,
再
进一步尝试使用其他软件的数据处理方法。
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