《表4 大米样本校正集和验证集参数》

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《大米直链淀粉、蛋白质、脂肪、水分含量的近红外光谱检测模型优化》

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MSC表示多元散射校正；SNV表示标准正态变化；1st表示一阶导数处理；2nd表示二阶导数处理；SG表示Savitzky-Golay滤波平滑处理。

应用5种光谱预处理方式分别对直链淀粉、蛋白质、脂肪和水分含量的PLS校正模型进行优化，表4为优化结果，基于全波段的不同光谱预处理下，脂肪和直链淀粉模型均在Savitzky-Golay滤波平滑（SG）下取得最小RMSEC为0.15和2.17，此时rc达到最大，分别为0.7810和0.6322，RPD分别为1.6和1.3，采用SG光谱预处理方法通过重新计算设定窗口内平滑值，能有效减少光谱噪音干扰，提高信噪比。采用标准正态变化光谱（SNV）预处理，蛋白质模型最佳，rc为0.9078，RM-SEC为0.27，与无任何光谱预处理比较，RPD由2.2提升至2.4。SNV常用于扫描固体样品后的漫反射光谱，由于漫反射带来光程不一等负面影响，因此常被用光程调节预处理方法。导数是解决近红外光谱基线漂移或旋转的重要方法，水分在一阶导数（1st）的光谱预处理下表现最佳，水分模型的rc和RMSEC分别为0.9554和0.30，相较于无光谱预处理，RPD值提升尤为明显，从2.3升至3.4。