基于PLS对光谱分析

资 源 简 介

基于PLS对光谱分析

详 情 说 明

偏最小二乘回归(PLS)是一种常用于光谱分析的高效建模方法。该技术能够处理高维数据并有效提取特征变量与目标值之间的线性关系。

典型的PLS光谱分析流程包含以下核心环节：首先进行原始光谱数据读取与预处理，通常采用小波变换来降噪和压缩数据。接着通过主成分分析(PCA)实现特征降维，去除冗余信息并提取关键波长变量。然后建立PLS回归模型，将处理后的光谱数据与目标性质关联建模。最后采用交叉验证方法评估模型性能，确保其泛化能力和预测可靠性。

这种方法特别适用于近红外光谱等具有高维特性的分析场景，能够有效解决传统多元线性回归面临的共线性问题。通过合理选择潜变量数量和验证策略，可以获得稳健且解释性强的分析模型。