段式正交信號校正方法及在小麥近紅外光譜數據分析中的應用

摘　要　針對光譜數據峰寬、局部效應顯著、含有噪音、變量個數多及彼此間常存在嚴重的復共線性等問題,改進和設計一種光譜數據局部校正方法:基于窗口平滑的段式正交信號校正方法,并將之結合偏最小二乘回歸,以實現光譜數據的預處理及定量分析。通過N IPALS算法初始化將濾去的正交成分,以近鄰分段方式進行逐個波長點的正交信號校正。而后將去噪后的光譜矩陣作為新的自變量陣,通過偏最小二乘回歸構建其與性質參變量間的校正模型。通過小麥近紅外漫反射光譜數據的應用實驗結果表明,本方法正交成分估計穩定,去噪明顯,模型的預報性能優于其它方法, PLS成分數減少,模型更加簡潔。