【摘要】近红外光谱学是近十年来发展最快、最引人注目的光谱分析技术之一,其高精度测量依赖于化学计量学方法以准确提取光谱信息.针对近红外光谱单尺度传统建模方法中存在的信息易丢失问题,发展了一种多尺度建模新方法.多尺度建模可有效协同利用信号的时/频多尺度特性,并将多尺度特性以加权形式统一映射到多元校正空间,有效避免了信息丢失.该算法成功地应用于面粉中掺杂有毒非法添加剂硼砂含量检测,经验证后模型的预测值与真实值的相关系数和预测均方根误差分别为0.974和0.0019,其预测相对误差为1.9%.研究结果表明,多尺度建模方法完全满足近红外光谱高精度测量的要求.
【关键词】
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