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小波系数压缩用于柴油十六烷值近红外光谱分析建模评论推荐
熊智新[1] 徐广通[2] 胡上序[3]
[1]南京林业大学化学工程学院自动化教研室,南京市龙蟠路159号210037 [2]中国石油化工科学研究院,北京市海淀区学院路18号100083 [3]浙江大学材料与化学工程学院,杭州市浙大路38号310027
《光谱实验室》
2006年第23卷第2期
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摘 要:近红外光谱分析建模中存在多变量高维数据处理问题,导致计算量大,不利于过程控制中应用.为此提出利用小波变换压缩近红外光谱数据的算法与准则,并结合柴油十六烷值定量分析研究压缩数据的建模效果.研究表明,经小波方法处理后,变量维数压缩30倍左右,光谱主要信息基本保留,而模型的预测精度和常规预处理方法分析相比有明显提高.光谱数据压缩的同时包含了噪声滤除和基线校正,简化数据处理步骤,有利于NIRS实际应用时提高建模效率.
