近紅外光譜非線性建模方法研究.pdf

1、近紅外光譜（NIR）分析技術以其速度快、效率高、成本低和易于在線分析等特點，在分析化學領域得到了廣泛應用。但由于大多數(shù)樣品的近紅外光譜都存在譜帶嚴重重疊、吸收弱且背景干擾嚴重等問題，必須借助化學計量學方法才能準確地進行定性定量分析。偏最小二乘（PLS）法是近紅外光譜分析中的經(jīng)典方法，但由于光譜響應的非線性以及對朗伯-比爾定律的背離，作為線性建模方法的PLS不能滿足非線性建模的需要。因此，非線性建模方法的研究已成為近紅外光譜分析領域的重要

2、研究內(nèi)容。本文開展了基于PLS的非線性建模方法理論和應用研究，并在復雜樣品NIR光譜分析中得到應用。主要包括以下研究內(nèi)容：
　　 1.總結了近紅外光譜的基本原理、特點以及近紅外光譜分析技術在各個領域的應用與發(fā)展，綜述了近年來用于近紅外光譜數(shù)據(jù)處理的化學計量學方法。
　　 2.將局部建模的思想與PLS算法相結合，在使用主成分分析（PCA）進行光譜降維的基礎上，通過距離判據(jù)尋找線性相關的樣本進行PLS建模，比較了不同距離判據(jù)

3、在近紅外光譜相似性比較中的效果。將所建立的局部建模方法用于復雜植物樣品中常規(guī)組分含量的測定，得到了滿意的結果。
　　 3.為了進一步提高局部PLS建模方法的性能，將小波變換（WT）引入局部建模方法，通過WT對光譜信息進行特征提取，然后再進行局部建模。通過主成分空間、小波空間以及原始光譜空間對樣本相似性判別的比較，結果表明與PCA降維不同，WT可以很好的保留樣本之間的相對信息，所建立的基于小波空間的局部建模方法可獲得更好的預測效果