精选优质文档-倾情为你奉上最常见的近红外光谱的预处理技术的综述smund Rinnan， Frans van den Berg， Sren Balling Engelsen摘要：预处理在近红外(NIR)光谱数据处理化学计量学建模中已经成为不可分割的一部分。预处理的目的是消除光谱中物理现象在为了提高后续多元回归、分类模型或探索性分析。最广泛使用的预处理技术可以分为两类：散射校正方法和光谱间隔方法。综述和比较了算法的基础理论和当前的预处理方法以及定性和定量的后果的应用程序。其目的是提供更好的NIR最终模型的建立，在此我们通过对光谱的预处理基本知识进行梳理。关键词：乘法散射校正；近红外光谱法；标准化；诺里斯威廉姆斯推导；预处理；Savitzky-Golay平滑；散射校正；光谱导数;标准正态变量；综述1. 引言目前为止，没有能够优化数据来进行代替，但是经过适当的数据收集和处理将会起到优化效果，对光谱数据进行预处理是最重要的一步(例如最优化之前叠层建模)，常用的方法有主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)。在大量的文献中，多变量光谱应用食品、饲料和医药分析
