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小波变换在近红外光谱分析中的应用进展
被引量：
36
1
作者
田高友
袁洪福
+1 位作者
刘慧颖
陆婉珍
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期1111-1114,共4页
小波变换(WT)具有很好的时频分离特征,信息处理能力强,已广泛用于分析化学领域;本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述。小波变换用于近红外预处理,提取有用信息,消除背景干扰,可以提高近红外的分析精度和模型稳健性;用于数据...
小波变换(WT)具有很好的时频分离特征,信息处理能力强,已广泛用于分析化学领域;本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述。小波变换用于近红外预处理,提取有用信息,消除背景干扰,可以提高近红外的分析精度和模型稳健性;用于数据压缩可以减少数据库存储空间,提高建模速度;小波系数用于模型传递,具有传递速度快,稳健性强,所需标样少等特点;小波变换可以与神经网络、遗传算法等结合,在近红外分析领域呈现出良好的发展前景。
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关键词
小波变换
近红外光谱分析
应用
预处理
数据压缩
模型传递
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职称材料
题名
小波变换在近红外光谱分析中的应用进展
被引量：
36
1
作者
田高友
袁洪福
刘慧颖
陆婉珍
机构
北京石油化工科学研究院一室
北京
油料
研究
所
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期1111-1114,共4页
基金
国家自然科学基金(20075035)
文摘
小波变换(WT)具有很好的时频分离特征,信息处理能力强,已广泛用于分析化学领域;本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述。小波变换用于近红外预处理,提取有用信息,消除背景干扰,可以提高近红外的分析精度和模型稳健性;用于数据压缩可以减少数据库存储空间,提高建模速度;小波系数用于模型传递,具有传递速度快,稳健性强,所需标样少等特点;小波变换可以与神经网络、遗传算法等结合,在近红外分析领域呈现出良好的发展前景。
关键词
小波变换
近红外光谱分析
应用
预处理
数据压缩
模型传递
Keywords
wavelet transform
near infrared spectroscopy
model transfer
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
小波变换在近红外光谱分析中的应用进展
田高友
袁洪福
刘慧颖
陆婉珍
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
36
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