基于小波和小波包变换的苯丙酮尿症傅里叶变换衰减全反射红外光谱筛查模型的研究

摘要

应用小波和小波包变换对傅里叶变换衰减全反射红外光谱(FTIR/ATR)进行去噪处理,以提高苯丙酮尿症(PKU)筛查模型的性能。首先优化小波和小波包变换的参数,然后分别对原始光谱(OS)、9点平滑光谱(9S)和一阶微分9点平滑光谱(1D9S)进行去噪处理,以均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)、预测准确率(Acc)等为指标,考察小波和小波包变换对模型性能的影响。结果与变换前相比,模型性能均有所提高,其中小波变换以1D9S+sym12处理结果为最优,而小波包变换以1D9S+sym1为最优;Acc全部提高为100%。