连续小波变换结合无参数模型增强框架对时序漂移的近红外光谱建模

近红外(Near-infrared,NIR)光谱法具有高效、 无损的特点,然而其采集的光谱容易受多种外界因素的影响而发生漂移,导致分析结果出现偏差.时序漂移是一种NIR光谱随检测时间发生持续且有规律漂移的普遍现象.本研究提出了一种时序漂移NIR光谱的建模新方法,将漂移信号分解为背景漂移和样本依赖的时序漂移.分别利用连续小波变换(Continuous wavelet transform,CWT)和半监督-无参数模型增强(Semi-supervised parameter-free calibration enhancement,SS-PFCE)消除NIR光谱中时序背景漂移和样本依赖的时序信号漂移...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	分析化学 2022, Vol.50 (9), p.1391-1398
Hauptverfasser:	张进, 叶世著, 吴艾璟, 李博岩, 李杰, 詹莜国, 彭海根, 徐兴阳
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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