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关键词：
玉米秸秆,体外干物质消化率,近红外漫反射光谱,校正模型,青贮玉米育种
发表时间：
2012-03-27 14:11:19
摘 要 以菜籽油的一阶导数近红外光谱为研究对象, 探讨小波变换在近红外光谱信号消噪方面的应用,分别采用九点平滑法、小波分解与重构法、非线性小波软阈值法和小波变换模极大值法对导数光谱进行消噪处理并对消噪效果进行比较分析。结果表明, 小波变换模极大值光谱消噪法得到了较高的信噪比, 小波软阈值法次之, 其余两种方法消噪效果较差。小波变换模极大值法有效的保留了光谱的有用信息, 为近红外光谱的分析精度和模型的稳健性奠定了良好的基础。
光谱预处理在近红外光谱分析技术中是相当重要的,预处理方法的选取对所建立光谱模型的预测精度和稳定性具有很重要的意义。近红外光谱的噪声主要是由于环境温度、化学成分和含量的波动以及电阻的热噪声等因素产生,而这些噪声大都属于白噪声。光谱的一阶微分可以去除部分线性或接近
线性的背景和噪声光谱对目标光谱的影响。但是, 经微分后,光谱的随机误差会被放大, 所以更需要有效的消噪处理。小波变换时2频域的局部化性质可以很好地获得信号的局部化特性, 对突变信号和非平稳信号的检测非常有效。研究表明, 利用小波分析能有效地消除光谱中的噪声[1 ] 。本文主要针对一阶导数光谱进行小波消噪研究。
线性的背景和噪声光谱对目标光谱的影响。但是, 经微分后,光谱的随机误差会被放大, 所以更需要有效的消噪处理。小波变换时2频域的局部化性质可以很好地获得信号的局部化特性, 对突变信号和非平稳信号的检测非常有效。研究表明, 利用小波分析能有效地消除光谱中的噪声[1 ] 。本文主要针对一阶导数光谱进行小波消噪研究。
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