小波系数压缩用于柴油十六烷值近红外光谱分析建模

摘要

近红外光谱分析建模中存在多变量高维数据处理问题,导致计算量大,不利于过程控制中应用.为此提出利用小波变换压缩近红外光谱数据的算法与准则,并结合柴油十六烷值定量分析研究压缩数据的建模效果.研究表明,经小波方法处理后,变量维数压缩30倍左右,光谱主要信息基本保留,而模型的预测精度和常规预处理方法分析相比有明显提高.光谱数据压缩的同时包含了噪声滤除和基线校正,简化数据处理步骤,有利于NIRS实际应用时提高建模效率.