光谱预处理方法的作用与目的光谱预处理的方法有很多，应结合实际情况合理选取最好的预处理方法。1. 均值中心化（mean centering）：增加样品光谱之间的差异，从而提高模型的稳健性和预测能力。2. 标准化（autoscaling）：该方法给光谱中所有变量相同的权重，在对低浓度成分建立模型时特别适用。3. 归一化（normalization）：常用于微小光程差异引起的光谱变化。4. 平滑去噪算法（smoothing）：是消除噪声最常用的一种方法。其效果与选择的串口数有关，窗口数太大，容易失真；窗口数过小，效果不佳。5. 导数（derivative）：可有效的消除基线和其他背景的干扰，分别重叠峰，提高分辨率和灵敏度。6. 标准正太变换（SNV）：主要用来消除固体颗粒大小、表面散射以及光程变化对漫反射光谱的影响。去趋势算法常用在SNV处理后的光谱，用来消除南反射光谱的基线漂移。7. 多元散射校正（msc）：作用于SNV 差不多，主要是消除颗粒分布不均匀及颗粒大小产生的散射影响，在固体漫反射和浆状物透射和反射光谱中运用比较多。8. 傅里叶变换（FT）：能
