近红外光谱预处理方法

资 源 简 介

近红外光谱预处理方法

详 情 说 明

近红外光谱分析中，预处理是提升模型精度的关键步骤。以下是常见方法的逻辑解析：

散射校正（MSC/SNV） 多元散射校正（MSC）：通过拟合理想光谱与样本光谱的线性关系，消除因颗粒分布不均导致的散射干扰。 标准正态变量变换（SNV）：对每条光谱单独进行均值中心化和标准差缩放，解决样品表面散射问题。

导数处理（1-Der/2-Der） 一阶导数：消除基线漂移，突出光谱的微小变化，但可能放大噪声。 二阶导数：进一步分离重叠峰，但信号强度会衰减，通常需配合平滑使用。

平滑滤波（Smooth） 采用Savitzky-Golay等算法，通过局部多项式拟合降低高频噪声，需权衡窗口大小与信号失真风险。

中心化（Center） 将光谱数据减去均值，消除共同基线偏移，常用于PCA等降维前的标准化。

这些方法常组合使用，例如先SNV去散射，再平滑和导数处理增强特征，最终通过中心化适配建模需求。选择时需结合样品特性与噪声类型验证效果。