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近红外光谱数据进行Matlab预处理。

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简介：
该资源提供了一套极为实用的MATLAB预处理近红外光谱代码，同时还包含着对相关技术的详尽阐述和指导。

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  • 近红外光谱数据的预处理
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    近红外光谱数据的预处理旨在通过消除噪音、基线漂移等干扰因素，优化信号质量，增强有效信息，为后续分析提供可靠的数据基础。 光谱信息预处理的MATLAB代码包括标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）和Savitzky-Golay卷积平滑。
     
  • 近红外光谱的MATLAB预处理
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中对近红外光谱数据进行各种预处理操作的技术与方法，旨在优化数据质量以提升后续分析效果。 提供关于使用MATLAB进行近红外预处理的代码及相关的介绍。可以直接复制粘贴到MATLAB环境中运行。
     
  • 近红外光谱的Matlab预处理
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB对近红外光谱数据进行预处理的方法和技术，包括常见的平滑、导数运算及归一化等步骤。 十分有用的MATLAB预处理近红外光谱代码，并附有详细的讲解。
     
  • 光谱预处理_预处理；近红外光谱_源码
    优质
    本项目专注于光谱预处理技术在近红外光谱分析中的应用，提供了一系列高效的预处理算法源代码，旨在提升光谱数据的质量和准确性。 Matlab近红外光谱预处理方法程序，包括平滑、一阶导数和二阶导数等功能的自用程序。
     
  • 近红外光谱的Matlab预处理代码.rar
    优质
    本资源提供了一系列用于近红外光谱数据分析的Matlab预处理代码，包括基线校正、标准化及多种散点去除方法。适合科研与教学使用。 提供关于使用MATLAB进行近红外数据预处理的代码及介绍。这些内容可以直接复制粘贴到MATLAB环境中运行。提供的资料包括相关代码及其解释说明，便于用户直接在软件中操作应用。
     
  • LS_光谱建模_利用MATLAB导入和预处理近红外光谱数据
    优质
    本项目介绍如何使用MATLAB进行近红外光谱数据的导入与预处理，并构建有效的光谱模型，以支持进一步的数据分析和应用研究。 在MATLAB中导入近红外光谱的原始数据，以便进行进一步的预处理和建模分析。
     
  • MATLAB中的红外光谱预处理代码
    优质
    本段代码为使用MATLAB进行红外光谱数据预处理而设计，包括基线校正、标准 normalization 及 smoothing 等关键步骤，旨在提升后续分析精度。 在MATLAB中编写对红外光谱进行预处理的代码包括平滑处理、一阶求导和二阶求导等功能，并且还包括回归分析的部分。
     
  • MATLAB中的红外光谱预处理代码
    优质
    本代码集适用于MATLAB环境，提供一系列针对红外光谱数据的预处理函数，包括基线校正、标准 Normalize 处理及平滑操作等，助力高效准确的数据分析。 在MATLAB中对红外光谱进行预处理的代码包括平滑处理、一阶求导和二阶求导等功能。此外，还包含了回归分析的相关内容。
     
  • 改进苹果糖度预测模型的近红外光谱预处理技术
    优质
    本研究致力于优化苹果糖度预测模型，通过探索多种近红外光谱预处理方法，旨在提高预测精度与可靠性，为农业智能化提供技术支持。 本段落利用正交信号校正法（OSC）和净分析物预处理法（NAP）对苹果近红外光谱数据（1300～2100 nm范围）进行预处理，并结合偏最小二乘法（PLS），建立了糖度预测模型。研究结果显示，随着所用的正交信号校正因子或净分析物预处理因子数量增加，偏最小二乘糖度模型（OSC/PLS和NAP/PLS模型）的最佳因子数会相应减少，并且有可能降至1个。具体而言，在使用了10个正交信号校正因子进行光谱数据预处理后，得到的OSC/PLS糖度预测模型性能最佳，该模型采用2个最佳因子；而在应用了11个净分析物预处理因子对苹果光谱进行预处理的情况下，NAP/PLS糖度模型表现最优，并且仅需使用1个最佳因子。总体评估表明，无论是OSC/PLS还是NAP/PLS糖度预测模型的性能均显著优于基于原始近红外光谱数据的最佳偏最小二乘法模型。这些结果证明了正交信号校正和净分析物预处理方法不仅能够提高苹果糖度预测精度，还能有效简化所建立的预测模型结构。
     
  • 近红外光谱仪
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    简介：近红外光谱仪是一种利用近红外光（约780nm至2500nm）与物质相互作用来获取样品化学成分信息的分析仪器。广泛应用于食品、农业、制药等领域，具有快速无损检测的特点。 已故院士陆婉珍撰写的关于近红外技术的参考书目涵盖了近红外原理、仪器设备、化学计量学以及相关应用。