基于iPLS的玉米近红外光谱数据处理方法研究.pdfVIP

第34卷第2期 长春理工大学学报 (自然科学版) Vo1．34 No．2 2011年6月 JournalofChangchunUniversityofScienceandTechnology{NamralScienceEdition) Jun．2011 基于 iPLS的玉米近红外光谱数据处理方法研究 迟亮，张贺龙，车英，邸旭 (长春理工大学 光电工程学院，长春 130022) 摘 要：通过对选取的离散小波变换后的小波细节系数的重构光谱进行 iPLS建模，从 中获得 了较好的预测结果。 实验表明，合理选择小波细节系数可减少非主要信息的干扰，并以此来提高成分分析精度的方法是切实可行的，采 用iPLS建立的玉米蛋白质模型，不仅能有效地减少建模所用的变量数，缩短运算时间，而且预测能力和精度均得 到提高，在实际应用中有一定的参考价值。 关键词：近红外光谱 ；小波变换；相关系数；间隔偏最小二乘；均方根误差 中图分类号：TH841 文献标识码：A 文章编号：1672-9870(2011】O2—0117-03 FeatureExtractionM ethodStudyofCornNIR Spectrum DataBasedonDW T andiPLS CHILiang，ZHANGHelong，CHEYing，DIXu (LaboratoryofContemporaryOpticalMeasureTechnology，ChangchunUniversityof ScienceandTechnology，Changchun130022) Abstract：ItestablishiPLSmodelingforreconstructingspectralofwaveletdetailcoeffi cientsafterdiscretewaveletrtans— ofrm ，andbeacrforecastsisobatined．Theexperimentsshowthatreasonablechoiceofwaveletdeatilcoefficientscanreduce interferenceofnon—maininformation，na ditisafeasiblemethodtoimprovethenaalysisprecision．Th ecom proteinmodel esatblishedbyiPLScandecreasehtevariablenumberofmodclingeffectivelynadshortenhteoperationtime，andcallalso improvehtepredictionabilitynadprecision．Ithascertainreferencevalueinhtepracticalapplication． Keywords：NIR specrtal；waveletrtnasform；correlation； iPLS；rMSE 近红外光谱分析技术是近年来发展迅猛的高新 号进行多层小波分析，并对每层高频分解系数进行 分析技术n]。与传统分析技术相比，近红外光谱分 闭值处理后再重构 ，可有效地达到滤除噪声和保留 析技术通过对样品的一次近红外光谱简单测量，即 信号高频信息的目的 ]。 可在几秒至几分钟之内同时测定一个样品的几种至 本文以整粒玉米的N 漫反射光谱为例，经过 十几种性质数据或浓度数据。而且被测样品用量很 离散小波变换后，选取了适当的小波细节系数进行 小、无破坏、无污染 ，具有高效、快速、成本低等 光谱的重构，将重构的光谱进行 iPLS建模，通过 特点 。 RMSEC和RMS