| 小波消噪及其在小麦蛋白质含量近红外光谱分析中的应用 |
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| 引用本文： | 祝诗平,王一鸣,张小超.小波消噪及其在小麦蛋白质含量近红外光谱分析中的应用[J].西南大学学报,2003,25(6). |
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| 作者姓名： | 祝诗平 王一鸣 张小超 |
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| 作者单位： | 祝诗平(西南农业大学,工程技术学院,重庆,400716);王一鸣(中国农业大学,信息与电气工程学院,北京,100083);张小超(中国农业机械化科学研究院，北京，100083) |
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| 基金项目： | 国家计委高技术产业化示范工程项目，国家科技攻关项目，西南农业大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 利用在小波变换下奇异信号和噪声在多尺度空间中的模极大值传递特性的不同,对33个小麦样品的近红外光谱信号进行了消噪处理,并利用小波消噪后重构光谱信号对小麦蛋白质含量进行偏最小二乘法交叉验证(PLS-CV).计算实例表明,在最大分解层数不同时,PLS-CV效果各不相同,但大多数的小波消噪重构光谱进行PLS-CV,相关系数R及测定系数R2都有提高,交叉校验预测均方差RMSPCV都有减小,特别在最大分解层数为6时,PLS-CV效果最好,较使用原始光谱进行PLS-CV,相关系数R从0.9222提高到0.9698,交叉校验预测均方差RMSPCV从0.8014减小到0.4983.因此,使用小波消噪方法有消除原始光谱的噪声的作用,从而使最终的PLS模型更有代表性、稳定、稳健,也提高了品质检测时模型预测精度.
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| 关 键 词： | 近红外光谱分析 小波消噪 偏最小二乘法 品质检测 |
WAVELET DENOISING THEORY AND ITS APPLICATION IN WHEAT PROTEIN CONCENTRATION PREDICTION WITH NEAR INFRARED SPECTROSCOPTY ANALYSIS |
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