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近红外光谱（NIR）
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主题：【分享】采用小波分析处理近红外光谱，常用的小波基函数是哪些？

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发表于：2024/06/17 20:19:32 楼主 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
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（DWT）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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