近红外光谱的数据压缩与变量筛选

摘要：

本文结合小波变换(wavelet transform-WT)的数据压缩功能以及V.Centner等所提出的变量选择方法(uniformative variable elimination-UVE),提出了一种用于近红外光谱校正的方法,对烟草样品的近红外谱图进行压缩和系数选择,然后采用偏最小二乘法(PLS)建模并用于未知样品的预测.

关键词： 近红外光谱 数据压缩 变量筛选 小波变换

作者: 邵学广 陈达

作者单位: 中国科学技术大学化学系,合肥,230026

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届全国青年分析测试学术报告会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 38-39

在线出版日期: 2002-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）