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小波多尺度正交校正在近红外牛奶成分测量中的应用
被引量：
8
1
作者
彭丹
徐可欣
李晨曦
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期825-828,共4页
光谱分析中,干扰信号的存在直接影响所建分析模型的质量。基于信号和干扰的不同特性,提出了一种扣除背景和噪声干扰的新方法——小波多尺度正交校正(WMOSC)法。首先将原始光谱进行小波变换(DWT),消除噪声及背景信息,然后采用正交信号校...
光谱分析中,干扰信号的存在直接影响所建分析模型的质量。基于信号和干扰的不同特性,提出了一种扣除背景和噪声干扰的新方法——小波多尺度正交校正(WMOSC)法。首先将原始光谱进行小波变换(DWT),消除噪声及背景信息,然后采用正交信号校正(OSC)滤除与待测组分浓度无关的全部信息。与单纯的小波变换及正交信号校正相比,WMOSC能有效地扣除背景和噪声干扰,使模型具有更强的抗干扰能力,提高了模型的预测精度。利用该方法对牛奶样品的近红外光谱进行处理,采用偏最小二乘法建立校正模型,其牛奶中脂肪、蛋白质和乳糖的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1016%,0.0871%和0.1107%。实验结果表明该方法能有效地去除干扰,保留有用信息。
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关键词
小波多尺度正交校正
干扰
扣除
近红外光谱
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职称材料
题名
小波多尺度正交校正在近红外牛奶成分测量中的应用
被引量：
8
1
作者
彭丹
徐可欣
李晨曦
机构
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期825-828,共4页
基金
"十一五"国家科技支撑计划项目(2006BAI03A03)
国家自然科学基金项目(30700168)
天津市自然科学重点基金项目(023800411)资助
文摘
光谱分析中,干扰信号的存在直接影响所建分析模型的质量。基于信号和干扰的不同特性,提出了一种扣除背景和噪声干扰的新方法——小波多尺度正交校正(WMOSC)法。首先将原始光谱进行小波变换(DWT),消除噪声及背景信息,然后采用正交信号校正(OSC)滤除与待测组分浓度无关的全部信息。与单纯的小波变换及正交信号校正相比,WMOSC能有效地扣除背景和噪声干扰,使模型具有更强的抗干扰能力,提高了模型的预测精度。利用该方法对牛奶样品的近红外光谱进行处理,采用偏最小二乘法建立校正模型,其牛奶中脂肪、蛋白质和乳糖的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.1016%,0.0871%和0.1107%。实验结果表明该方法能有效地去除干扰,保留有用信息。
关键词
小波多尺度正交校正
干扰
扣除
近红外光谱
Keywords
Wavelet multi-scale orthogonal signal correction
Interference
Removal
Near-infrared spectroscopy
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小波多尺度正交校正在近红外牛奶成分测量中的应用
彭丹
徐可欣
李晨曦
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
8
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职称材料
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