对近红外光谱数据进行小波变换,利用处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测了有机肥料中钾离子(K+)的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于测定奶牛粪便为主的有机堆肥产品样品中无机钾离子测定的模型。结果表明:小波变换充分...对近红外光谱数据进行小波变换,利用处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测了有机肥料中钾离子(K+)的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于测定奶牛粪便为主的有机堆肥产品样品中无机钾离子测定的模型。结果表明:小波变换充分提取了近红外光谱的信息,数据压缩为原始大小的3.6%,计算量大大减少;文章利用C4小波系数对48个有机肥料样本进行建模,对42个预示集样本进行预测,预示集的RMSEP(root mean square error of prediction)和r2(correlation coefficient)分别为0.113 8%和0.927,优于原始光谱直接建模的0.167 2%和0.835%。基于小波系数的模型优于传统的全谱模型,对于无机离子(K+)的测定可以取得较为准确的预测结果。展开更多
文摘对近红外光谱数据进行小波变换,利用处理后的小波系数,采用偏最小二乘法预测了有机肥料中钾离子(K+)的含量,建立了小波变换与近红外光谱技术结合用于测定奶牛粪便为主的有机堆肥产品样品中无机钾离子测定的模型。结果表明:小波变换充分提取了近红外光谱的信息,数据压缩为原始大小的3.6%,计算量大大减少;文章利用C4小波系数对48个有机肥料样本进行建模,对42个预示集样本进行预测,预示集的RMSEP(root mean square error of prediction)和r2(correlation coefficient)分别为0.113 8%和0.927,优于原始光谱直接建模的0.167 2%和0.835%。基于小波系数的模型优于传统的全谱模型,对于无机离子(K+)的测定可以取得较为准确的预测结果。
