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近红外光谱（NIR）
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主题：【分享】在近红外分析中，为什么要进行数据的预处理？

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发表于：2024/06/23 09:05:18 楼主 管理 分享 倒序浏览 只看楼主 回复 私聊
：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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