最常見近紅外光譜預(yù)處理技術(shù)綜述

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1、資料最常見的近紅外光譜的預(yù)處理技術(shù)的綜述smundRinnan，F(xiàn)ransvandenBerg，S?renBallingEngelsen摘要：預(yù)處理在近紅外(NIR)光譜數(shù)據(jù)處理化學(xué)計(jì)量學(xué)建模中已經(jīng)成為不可分割的一部分。預(yù)處理的目的是消除光譜中物理現(xiàn)象在為了提高后續(xù)多元回歸、分類模型或探索性分析。最廣泛使用的預(yù)處理技術(shù)可以分為兩類：散射校正方法和光譜間隔方法。綜述和比較了算法的基礎(chǔ)理論和當(dāng)前的預(yù)處理方法以及定性和定量的后果的應(yīng)用程序。其目的是提供更好的NIR最終模型的建立，在此我們通過對(duì)光譜的預(yù)處理基本知識(shí)進(jìn)行梳理。關(guān)鍵詞：乘法散射校正；近紅外光譜法；標(biāo)準(zhǔn)化；諾里斯威廉姆斯推導(dǎo)；預(yù)處理；

2、Savitzky-Golay平滑；散射校正；光譜導(dǎo)數(shù);標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量；綜述1.引言目前為止，沒有能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)來進(jìn)行代替，但是經(jīng)過適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)收集和處理將會(huì)起到優(yōu)化效果，對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理是最重要的一步(例如最優(yōu)化之前疊層建模)，常用的方法有主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)。在大量的文獻(xiàn)中，多變量光譜應(yīng)用食品、飼料和醫(yī)藥分析，比較不同的預(yù)處理的結(jié)果研究模型的預(yù)測(cè)結(jié)果是不可分割的組成部分。近紅外反射/透射率(NIR/NIT)光譜的光譜技術(shù)，到目前為止最多被使用的和最大的多樣性在預(yù)處理技術(shù)，主要是由于入非線性光散射的光譜可以引起顯著影響。由于類似規(guī)模的波長的電磁輻射和粒子大小的近紅外

3、光譜在生物樣品，近紅外光譜技術(shù)是一種不被廣泛使用是由于存在散射效應(yīng)(包括基線轉(zhuǎn)變和非線性)，這將會(huì)影響樣品光譜的結(jié)果的記錄。然而，通過應(yīng)用合適的預(yù)處理，可以很大程度上消除這些影響。在應(yīng)用研究中，比較了幾乎完全不同的定標(biāo)模型(定量描述符和相應(yīng)關(guān)系)。幾乎沒有出現(xiàn)評(píng)估的差異和相似性的報(bào)道。替代技術(shù)即修正的含義(例如，譜描述符數(shù)據(jù))在研究中很少被討論。本文旨在討論建立了預(yù)處理方法對(duì)近紅外光譜和模型之間的關(guān)系，更具體地說，這些技術(shù)都是對(duì)應(yīng)獨(dú)立的響應(yīng)變量，所以我們只討論方法，不需要一個(gè)響應(yīng)值。我們同時(shí)關(guān)注預(yù)處理工藝?yán)碚摲矫娴暮蛯?shí)際效果，這種方法適用于近紅外光譜/NIT光譜。對(duì)固體樣品，干擾系統(tǒng)的差

4、異主要是因?yàn)楣馍⑸涞牟煌陀行窂介L度的不同。這些不受歡迎的變化常常構(gòu)成了樣本集的總變異的主要部分，可以觀察到得轉(zhuǎn)變基線(乘法效應(yīng))和其他現(xiàn)象稱為非線性。一般來說，近紅外光譜反射率測(cè)量的一個(gè)示例將測(cè)量普及性的反映和鏡面反射輻射(鏡面反射)。鏡面反射通常由儀表設(shè)計(jì)和幾何的采樣最小化，因?yàn)樗鼈儾缓魏位瘜W(xué)信息。這個(gè)diffusively反射的光，這反映在廣泛的方向，是信息的主要來源在近紅外光譜。然而，diffusively反射光將包含信息的化學(xué)成分不僅示例(吸收)而且結(jié)構(gòu)(散射)。主要的形式的光散射(不包括能量轉(zhuǎn)移與樣品)瑞利和洛倫茲米氏。兩者都是過程中電磁輻射是分散的(例如，通過小粒子，泡

5、沫，表面粗糙度，水滴，晶體缺陷，microorganelles、細(xì)胞、纖維和密度波動(dòng))。當(dāng)粒子尺寸大于波長，因?yàn)橥ǔＧ闆r下，NIR光譜，是主要的洛侖茲米氏散射。相比之下，瑞利散射，是各向異性，洛倫茲米氏散射依賴的形狀散射粒子和不強(qiáng)烈波長依賴性。對(duì)生物樣品，散射特性是過于復(fù)雜，所以軟或自適應(yīng)補(bǔ)償，光譜預(yù)處理技術(shù)，正如我們近紅外光譜在本文中進(jìn)行討論，要求刪除散射從純粹的、理想的吸收光譜。顯然，預(yù)處理不能糾正鏡面反射率(直接散射)，自譜不包含任何精細(xì)結(jié)構(gòu)。光譜主要由鏡面反射率應(yīng)該總是被移除之前為離群值多元數(shù)據(jù)分析，因?yàn)樗麄內(nèi)詫⑹蔷滞馊耍踔猎陬A(yù)處理。圖1顯示了一組13好蔗糖和樣品不同粒徑加一壞

6、蔗糖的例子展示如何(極端)鏡面反射率表現(xiàn)比正常的光譜。圖1還演示了總體布局的大多數(shù)數(shù)據(jù)在本文中。上部的圖，.資料一個(gè)條形圖顯示了主成分得分值第一主成分(PC)后的樣本集數(shù)據(jù)意味著定心[1]。下面部分顯示預(yù)處理效果的數(shù)據(jù)集(或者，在這種情況下，任何預(yù)處理)。相關(guān)系數(shù)r的平方值之間的酒吧和一個(gè)選定的參考變量包含(在本例中，已知的平均粒徑的13蔗糖樣本)。蔗糖的數(shù)據(jù)集，這種關(guān)系應(yīng)該是低，例如，當(dāng)假設(shè)散射是一種阻礙粒子始發(fā);盡可能小的信息的粒度應(yīng)該保持在正確的預(yù)處理。圖1近紅外光譜的13蔗糖和樣品不同粒徑(最小的粒子在底部，最大的頂部;粒子尺寸范圍在20-540lm。黑色的光譜顯示了一個(gè)鏡面反射

7、率蔗糖樣本。酒吧是分?jǐn)?shù)值第一主成分的13個(gè)蔗糖樣品主成分分析模型在完整的光譜。一個(gè)示例數(shù)據(jù)的預(yù)處理蔗糖中可以看到圖2，其中也包含一個(gè)其實(shí)的一個(gè)示例數(shù)據(jù)預(yù)處理的蔗糖中可以看到圖2，其中也包含一個(gè)其實(shí)從現(xiàn)在起，在這篇文章中，我們將演示效果不同的預(yù)處理技術(shù)在小果膠數(shù)據(jù)集只包含7個(gè)樣品有不同程度的酯化(%德;范圍在0-93%)[2]。這些樣品測(cè)定近紅外光譜反射率模式在光譜范圍1100-2500海里(收集每2海里區(qū)間;圖3)。我們提供相應(yīng)的第