近红外分析中光谱预处理方法的研究与应用进展
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理是将原始光谱数据进行清洗、校正和转换，以提高数据质量并使其适合后续数据分析和建模。
下面是一些常见的近红外光谱数据预处理步骤：
1. 背景处理：处理光谱中的背景噪声。
可以通过采集背景光谱并从样本光谱中减去背景光谱来实现。
2. 光谱对齐：将不同样本的光谱对齐，以确保它们从同样的起点和终点开始。
这可以通过插值或者使用标准光谱进行校准来实现。
3. 波长选择：选择感兴趣的波长范围。
有时，只有特定的波长信息是有用的，可以通过删除不必要的波长来减小数据集的维度。
4. 数据平滑：使用平滑算法（如Savitzky-Golay算法）来降低数据中的噪声，并提高光谱的光滑性。
5. 数据标准化：对光谱数据进行标准化，使得不同样本的数值范围一致。
常用的标准化方法包括最大最小值标准化、均值方差标准化等。
6. 数据去噪：对光谱数据进行去噪处理，例如使用小波变换或者降噪算法（如小波阈值降噪）。
7. 数据降维：对光谱数据进行降维处理，以减少数据的维度和特征数量。
常见的降维方法包括主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLS）等。
8. 数据插补：对存在缺失值或异常值的数据进行插补或处理，以填补数据空缺或修复异常值。
以上是一般常见的近红外光谱数据预处理步骤，具体的预处理方法可以根据数据的特点和需求进行选择和调整。
近红外光谱分析的原理技术与应用
近红外光谱分析的原理技术与应用引言近红外光谱分析是一种非破坏性、快速、准确的分析技术，广泛应用于食品、医药、化妆品、环境监测等领域。
本文将介绍近红外光谱分析的原理、技术和应用。
近红外光谱分析的原理近红外光谱分析利用物质吸收或反射近红外光时产生的特征光谱来分析物质的成分和性质。
近红外光谱分析主要基于以下两个原理：1.分子振动吸收原理：物质中的化学键振动会引起近红外光的吸收，吸收峰的位置与化学键的特异性有关。
2.红外光与物质的相互作用原理：物质吸收了红外光后，其分子内部发生改变，从而产生特征的近红外光谱。
近红外光谱分析的技术近红外光谱分析的技术主要包括光源、光谱仪和数据处理三个方面。
光源常用的光源有白炽灯、光电二极管和激光等。
其中白炽灯发射连续谱，适用于宽波长范围的分析；光电二极管具有快速响应和高稳定性，常用于近红外光谱分析仪器；激光具有较高的亮度和窄的波长范围，适用于特定波长范围的分析。
光谱仪常用的光谱仪有分光镜、光栅和红外线摄像机等。
分光镜通过将近红外光谱聚焦到光栅上，并通过旋转光栅来选择不同波长光线；光栅则将不同波长的光线分散成不同的角度形成光谱；红外线摄像机可通过感应近红外光谱并将其转换成数字信号。
数据处理近红外光谱分析的数据处理通常包括预处理、特征提取和模型建立等步骤。
预处理常用的方法有光谱校正、光谱平滑和光谱标准化等；特征提取可使用主成分分析、偏最小二乘回归等方法；模型建立则可以采用多元回归分析、支持向量机等模型进行建立。
近红外光谱分析的应用近红外光谱分析在多个领域具有广泛应用，以下为几个常见的应用示例：•食品质量检测：近红外光谱分析可用于检测食品中的营养成分、添加剂和污染物等，以保证食品的安全和质量。
•药物分析：近红外光谱分析可用于药品的成分分析、质量控制以及伪药的鉴定等。
•化妆品分析：近红外光谱分析可用于分析化妆品中的成分、性质和质量，以确保产品的合规性和安全性。
•环境监测：近红外光谱分析可用于监测土壤、水质和大气中的污染物，以帮助保护环境和预防环境污染。
近红外分析中光谱波长选择方法进展与应用_柳艳云
P r o g r e s s a n da p p l i c a t i o no f s p e c t r a l w a v e l e n g t hs e l e c t i o n ＊ m e t h o d s i nN I Ra n a l y t i c a l t e c h n i q u e
[ 12]
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此 , 如何从复杂 、重叠的光谱中提取微弱的化学成分 变化信息 , 提高测量精度 , 是 N I R 光谱分析技术中 的一个技术 难点 。 ( 2) N I R 光 谱容易 受到测 量条 件、 样品状态等外界因素的影响 , 引起以系统误差为 主的光谱不确定性 。 例如影 响 N I R吸收峰位置的 因素就有很多 : 氢键的影响 , 会使吸收峰向长波长方 向移 动 ; 温 度升 高 , 会 使 吸收 峰 向短 波长 方 向移 动 。 另外 , 很多其他干 扰信息 , 如 散射现象引起 的光谱变化都会被加载到样品 N I R光谱中 。 这些 都使得对 N I R光谱的解 析更加复 杂化 。 ( 3) 由于 N I R 光谱技术为 “黑匣子 ”技术 , 即对所观察到的谱 带的归属和潜在于 N I R 光谱中的规则了解较少 , 利 用化学计量学方法所建立的模型比较复杂 、 抽象 , 物 理意义不明确 , 因此需要对数学模型中重要参数的 意义进行分析 , 进而明确影响系统构成的主要因素 和系统特征 , 并可以帮助判断 N I R 光谱测量过程是 否受到外界干扰因素的影响 , 为测量结果的误差分 析和进行测量方法 、 测量条件的优化提供物理依据 。 针对 N I R 光谱分析技术面临的问题 , 首先必须 要解决对复杂光谱中冗余信息的剔除问题 , 提取有 用信息 , 提高光谱分析定量校正模型的预测精度和 建模效率
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理
近红外光谱数据预处理是指对采集到的近红外光谱数据进行一系列处理步骤，以提高数据质量和可用性的过程。
常见的近红外光谱数据预处理方法包括：
1. 线性基线校正：校正光谱中的基线漂移，消除光谱测量仪器的非线性响应或实验环境的干扰。
2. 报告点切割：将光谱数据切割为固定的报告点，加快后续处理的速度。
一般会选择在谱段中平均分配报告点，或者根据特定的光谱信息选择报告点。
3. 扣除散射信号：由于样品中的散射现象会引起近红外光谱的背景干扰，可以通过采用光谱散射校正方法，如标准正交校正(SOC)、多元散射校正 (MSC)、小波变换等，来减少散射信号对近红外光谱的影响。
4. 多元校正方法：包括正交偏最小二乘法 (OPLS)、主成分分析 (PCA)、典型相关分析 (CCA)等，在光谱数据中提取主要变化信息和样品之间的相关性。
5. 去噪处理：对光谱数据进行平滑或降噪处理，以减少随机噪声对数据的影响，常见方法包括移动平均、中值滤波、小波去噪等。
6. 数据标准化：通过线性或非线性变换，将光谱数据转化为均值为0、标准差为1的标准正态分布数据，有助于消除不同样
品之间测量尺度的差异。
7. 去除异常值：通过统计分析方法，检测并移除光谱数据中的异常值，能够减少异常值对后续分析的干扰。
这些预处理方法可以根据具体的实验目的和数据特点进行选择和组合使用，以提取出光谱数据中的有用信息，减少噪声和干扰，进而进行进一步的数据分析和建模。
近红外光谱分析技术的数据处理方法
近红外光谱分析技术的数据处理方法数据处理方法主要包括光谱预处理、特征提取和模型建立三个步骤。
光谱预处理是指在进行特征提取和模型建立之前对光谱数据进行预处理，主要目的是去除噪声、修正谱线偏移、提高曲线分辨率等。
常见的光谱预处理方法有：1. Baseline Correction（基线校正）：光谱图中常常存在基线漂移现象，可以通过多种方法进行校正，如直线基线校正、多项式基线校正、小波基线校正等。
2. Smoothing（平滑）：常用的平滑方法有移动平均、中值平滑、高斯平滑等，可以去除谱图中的高频噪声。
3. Normalization（归一化）：归一化可以将不同光谱样本之间的强度差异消除，常用的归一化方法有最小-最大归一化、标准差归一化等。
特征提取是指通过对预处理后的光谱数据进行降维或选择重要信息，提取出有效的特征用于模型建立。
常见的特征提取方法有：2. Partial Least Squares (PLS, 偏最小二乘法)：通过将多个预测变量与原始的输出变量进行线性组合，找到最佳的方向，实现数据降维并提取有效特征。
3. Variable Selection（变量选择）：通过对预处理后的光谱数据进行相关性分析、F检验、t检验等方法，筛选出与目标变量相关性较高的变量。
模型建立是指根据预处理后的光谱数据和与之对应的标准参照值，通过建立适当的数学模型，实现定量或定性的分析与检测。
常见的模型建立方法有：1. Partial Least Squares Regression（PLSR, 偏最小二乘回归）：通过与已知样本值的相关数据分析，建立起预测模型。
2. Support Vector Machine (SVM, 支持向量机)：通过寻找最佳的分割超平面，将样本划分到不同的类别中。
3. Artificial Neural Networks (ANN, 人工神经网络)：通过多层神经网络对光谱数据进行训练和拟合，实现预测与分析。
近红外光谱分析技术(NIR)的研究现状及其在饲料检测中的应用
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近红 外 光 是 指 波 长 在 ７０～２５６ｎｌ 围 内 的 电 磁 ８ ２ ｌ 范 Ｔ 波 ， 外光谱分析技 术是利用 物质在 近红外光 谱 区的吸 近红 收所 包含 的信息 ， 用于反 映绝大多数 的有机 化合物 和某 些无
１７４ ， 于 掺 入 量 ≥５ ０ ％ Ｍ Ｍ 时 ， 确 判 断 率 为 ．６％ 对 ．０ Ｂ 正 １０ ， 明近红外 光谱 分析 法 能够 快速 准 确地 定性 判 断 出 ０％ 说 鱼粉 中是否掺有 Ｍ Ｍ。Ｄ Ｐｖ ｏ 利用近 红外 显微 镜扫 描 Ｂ ．ａｉ 等 ｎ
化学计 量学的发展 ， 使得近红 外光谱技术 在农 副产 品的检 测
近红 外光谱技术 之 所 以能在 短短 的 ｌ ０多年 内 ， 在众 多 领 域得到应用 ， 主要是因为它在 分析测 定 中有 独特 的优越
性 ： 许 多物 质在 近红外 区域 的吸 收系 数很小 ， 分析 过程 ① 使 简单 ； 近红 外 区内光散 射效 应及 穿透 深度 大 ， 得 近红外 ② 使
了快速测定 并加以 区分 …。杨增 玲等 对 ２ １个鱼 粉和 肉 ０ 骨粉 样 品 进 行 研 究 ， 反 刍 动 物 精 料 填 充 料 中 肉 骨 粉 当 （ Ｍ） ＭＢ 含量 大于 ４ ４ ％时 ， 用近 红外 光谱 分 析法 得 到 的 ．１ 利 预测值 与真实值 的相 关 系数为 ０ ９ ２ 预测标 准偏 差 Ｓ Ｐ为 ．７ ， Ｅ
近红 外光谱吸 收的物质 （ 某些 无机 离 子化 合物 ， 过 与它 如 通
现代近红外光谱技术及应用进展
现代近红外光谱技术及应用进展近红外光谱技术是一种快速、高效、无损的分析技术，广泛应用于化学、食品、药物等领域。
尤其是随着科学技术的发展，现代近红外光谱技术在样品制备、光谱采集、数据处理等方面都有了显著的提升，极大地扩展了近红外光谱技术的应用范围。
近红外光谱是指介于可见光和中红外光之间的电磁波，波长范围为700-2500nm。
现代近红外光谱技术利用近红外光子的能量和量子力学中的跃迁原理，通过对样品进行照射，使样品中的分子吸收近红外光子的能量后从基态跃迁到激发态，再返回基态时发出特征光谱。
通过对特征光谱进行定性和定量分析，可以获取样品的组成、结构和性质等信息。
化学分析：现代近红外光谱技术在化学分析领域的应用主要体现在有机物和无机物的定性和定量分析上。
例如，利用近红外光谱技术对石油样品进行定性和定量分析，可以有效地识别石油中的不同组分，同时也可以对石油中的含硫量、含氮量等进行快速准确的测定。
食品质量检测：在食品质量检测方面，现代近红外光谱技术可以用于食品成分分析、食品质量评估和食品掺假检测等。
例如，利用近红外光谱技术对奶粉进行检测，可以快速准确地检测出奶粉中的蛋白质、脂肪、糖等主要成分的含量。
药物研究：现代近红外光谱技术在药物研究方面的应用主要体现在药物成分分析、药物代谢研究和药物疗效评估等方面。
例如，利用近红外光谱技术对中药材进行检测，可以快速准确地测定中药材中的有效成分含量，为中药材的质量控制提供了一种有效的手段。
近年来，现代近红外光谱技术在国内外都取得了显著的研究进展。
在国内，中国科学院上海药物研究所利用近红外光谱技术对中药材进行有效成分的快速检测，取得了重要的成果。
国内的一些高校和研究机构也在近红外光谱技术的研究和应用方面开展了大量的工作，推动了近红外光谱技术的发展。
在国外，近红外光谱技术已经成为药物研发和食品质量检测的重要手段。
例如，荷兰的菲利普公司成功开发出了一款基于近红外光谱技术的药物代谢研究仪器，可以为新药的开发和疗效评估提供快速准确的数据支持。
近红外光谱法定量分析及其应用研究
近红外光谱法定量分析及其应用研究一、本文概述随着科学技术的发展，光谱分析技术以其独特的优势在多个领域得到了广泛的应用。
其中，近红外光谱法作为一种重要的光谱分析技术，因其无损、快速、环保等特点，在定量分析领域具有独特的优势。
本文旨在深入探讨近红外光谱法定量分析的基本原理、方法、技术及其在各个领域的应用研究，以期为该领域的研究者提供有益的参考和启示。
本文将简要介绍近红外光谱法的基本原理和定量分析的基本方法，包括光谱数据的获取、预处理、特征提取以及模型的建立与优化等。
本文将重点分析近红外光谱法在农业、食品、医药、石油化工等领域的应用案例，探讨其在实际应用中的优势和局限性。
本文还将对近红外光谱法定量分析的发展趋势和前景进行展望，以期为该领域的发展提供新的思路和方向。
通过本文的研究，我们期望能够为近红外光谱法定量分析的理论研究和实际应用提供有益的参考，同时也希望能够推动该领域的技术创新和发展。
二、近红外光谱法的基本原理与技术近红外光谱法（Near-Infrared Spectroscopy，NIRS）是一种利用物质在近红外区（波长范围通常为780-2500nm）的吸收特性进行定性和定量分析的技术。
其基本原理主要基于分子振动产生的吸收光谱，这些光谱信息能够反映分子内部的结构和组成。
近红外光谱法的基本原理是物质对近红外光的吸收与其内部的分子结构、化学键合状态以及分子间的相互作用有关。
当近红外光通过物质时，某些特定波长的光会被物质吸收，这些被吸收的波长与物质的特定化学成分和分子结构密切相关。
因此，通过测量物质在近红外区的吸收光谱，可以获取到关于物质成分和结构的信息。
近红外光谱法的技术包括光谱采集、光谱预处理、模型建立与验证等步骤。
光谱采集是使用近红外光谱仪对样品进行扫描，得到其近红外吸收光谱。
光谱预处理是为了消除光谱中的噪声和干扰，提高光谱的质量和可靠性。
模型建立与验证是通过化学计量学方法，如多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归等，建立光谱数据与物质成分之间的定量关系模型，并对模型进行验证和优化。
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近红外分析中光谱预处理方法的研究与应用进展
作者：王欣
来源：《科技资讯》2013年第15期
摘要：光谱预处理方法在近红外光谱分析技术中占居重要地位。
本文综述了均值中心化、标准化、归一化、平滑、导数、正交信号校正等常用的光谱预处理方法，着重介绍了傅里叶变换（FT）、小波变换（WT）两种基于变量压缩和信息提取的光谱预处理方法。
关键词：近红外光谱预处理小波变换
中图分类号：O657.33 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）05（c）-0002-01
近红外光谱（700～2500 nm）主要是含氢基团的倍频和组合频的吸收光谱，吸收强度弱，灵敏度相对较低，吸收带宽也相对较宽且重叠严重。
利用近红外光谱仪对样品进行采集，得到的光谱除了样品自身的信息外，还携带了其他无关的信息。
为了得到准确可靠的分析结果，对光谱数据进行预处理是十分必要的。
1 光谱预处理方法与应用
（1）均值中心化（mean centering）。
均值中心化是从每个光谱数据中减去各个样品的平均光谱，以此来消除光谱的绝对吸收值。
在对样品进行定性和定量分析时，光谱均值中心化是最为常用的。
（2）标准化（autoscaling）。
标准化又称为均值方差化，是把均值中心化处理后的光谱再除以校正集光谱阵的标准偏差光谱。
（3）归一化（normalization）。
归一化算法有：最小/最大归一化、矢量归一化、回零校正。
在近红外光谱分析中，常用的是矢量归一化，它是先计算出光谱的吸光度平均值，然后用光谱减去该平均值，再除所有光谱的平方和。
光谱归一化的目的是消除光程变化对光谱产生的影响。
（4）平滑（smoothing）。
信号的平滑是消除噪声最常用的方法，对滤除高频噪声尤为有效。
常用的平滑方法有移动平均平滑法和Savitzky-Golay卷积平滑法。
移动平均平滑法的基本思想是选择一个宽度为的平滑窗口，计算窗口内的中心波长点g以及g点前后点处光谱测量值得平均值，用来代替波长点g处的测量值，依次改变g值来移动窗口，完成对所有波长点的平滑。
Savitzky-Golay卷积平滑法（多项式平滑），波长点g处经过平滑后的平均值为：，式中：
为归一化因子；为平滑系数。
利用平滑系数去乘每一个测量值，尽可能减小平滑对有用光谱信息带来的影响。
（5）导数（derivative）。
导数光谱法是近红外光谱分析中常用的预处理方法。
导数光谱能够有效的消除基线和背景干扰，提高分辨率和灵敏度。
但它同时会放大噪声，导致信噪比降低。
因此，对光谱进行导数运算前，应首先进行平滑处理。
对于一个离散光谱，计算其波长点处的一阶导数和二阶导数光谱。
式中，g为窗口宽度。
一阶导数：
二阶导数：
（6）标准正态变量变换（SNV）和去趋势算法（De-trending）。
SNV（standard normal variate transformation）用来减小颗粒大小不均匀和粒子表面非特异性散射的影响。
SNV与标准化的计算公式相同，区别在于标准化过程是基于光谱阵的列进行运算，即对一组光谱数据进行处理，而标准正态变量变换是基于光谱阵的行，即对一条光谱数据进行处理。
去趋势算法一般是对SNV后的光谱进行处理的，将原始光谱的吸光度和波长拟合出一条趋势线，然后从原光谱中减掉趋势线，从而消除漫反射光谱的基线漂移。
（7）多元散射校正（MSC）。
MSC（multipli
cative scatter correction）由Martens等人提出，主要是用来减小颗粒大小及分布不均匀产生的散射对近红外光谱的影响。
MSC是基于一组样品的光谱阵的，与光谱标准化本质上是一样的。
（8）正交信号校正（OSC）。
OSC（orthogo
nal signal correction，OSC）是一种新的谱图预处理方法。
其基本原理可以描述为在建立分析模型之前，利用浓度矩阵与光谱矩阵正交，滤除光谱中与浓度阵无关的信号，再进行多元校正，以此简化模型及提高模型预测能力。
目前有3种方式：正交信号校正、直接正交信号校正和直接正交方法。
（9）傅里叶变换（fourier transform）。
傅里叶变换是一种十分重要的信号处理技术。
在近红外光谱分析中，它可以实现光谱的平滑去噪、信息提取以及数据的压缩。
对于波长间隔相等的个离散的光谱数据点，其离散傅里叶变换为：，式中：为相应的频率谱，描述了原始光谱数据中的大部分信息，实现了压缩数据的目的。
利用较大的频率信号进行傅里叶逆变换，可以得到原始光谱数据，傅里叶逆变换为：
（10）小波变换（wavelet transform）。
小波变换的基本原理与傅里叶变换类似，不同的是，它既保持了傅里叶变换的优点又具有良好的局部化性质。
因此，小波变换被誉为分析信号领域的显微镜，已被广泛应用于光谱数据平滑、降噪以及数据压缩等诸多当面。
小波变换的实质是将信号投影到小波上，即与的内积，得到便于处理的小波系数，按照光谱分析的需要对小波系数进行处理，然后对处理后的小波系数进行逆变换，进而得到处理后的信号：
，式中，为一个函数族，通过的伸缩和平移产生的；为小波基或小波母函数；为尺度参数（scale parameter），用来控制伸缩（dilation）；为平移参数（translation parameter），用来控制位置（position）。
在分析光谱信号的小波变换处理中，通常使用的是离散小波变换。
离散小波变换定义为：
，则。
在利用小波变换对光谱函数进行预处理时，选择合适的参数很重要。
2 结语
近红外光谱分析受很多因素的影响，实际应用时根据不同的目的来选择合适的预处理方法。
通过对样品光谱的适当处理，尽可能的消除噪声对光谱的影响，除去无关信息变量，提高分辨率和灵敏度。
参考文献
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