预处理.rar

简介：
预处理.rar包含了一系列用于数据科学和机器学习项目的数据预处理技术与方法。文件内提供了详细的代码示例及说明文档，帮助用户提高模型训练效率与准确性。 现有的光谱预处理方法多种多样，根据其效果可以分为基线校正、散射校正、平滑处理以及尺度缩放四类。每一大类别下又包含若干具体的预处理技术。 在基线校正方面，常用的方法包括一阶导数和二阶导数计算以及连续小波变换（CWT）等；对于散射校正，则有多元散射校正 (MSC) 和标准正态变量(SNV) 等方法。平滑处理中较为常见的技术为SG平滑算法，而尺度缩放则包括中心化、帕累托(Pareto) 规模调整、最大最小归一化以及标准化等多种手段。 导数计算和连续小波变换主要用于去除仪器背景或漂移对光谱信号的影响；多元散射校正 (MSC) 和标准正态变量(SNV)，这两种方法则旨在消除由于颗粒分布不均及颗粒大小差异导致的散射效应。SG平滑算法能够显著提高光谱图中的信噪比，并有效抑制随机噪声干扰。中心化、帕累托规模调整、最大最小归一化以及标准化等技术，则有助于解决因尺度变化过大而引起的问题，确保数据的一致性和可比较性。