《表2 柴油样本PLS模型光谱不同预处理结果Table 2 Comparison of pretreatments between full MIR spectra and wavelength re

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《柴油硫含量中红外光谱SPA-PLS快速检测研究》

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分别对原始光谱进行标准正态变量变换（SNV）、基线校正（Baseline）、一阶微分（SG+1st derivative）、二阶微分（SG+2st derivative）、多元散射校正（MSC）预处理，从而确定较优的光谱预处理方法。采用PLS建模方法对这些预处理后的光谱进行建模分析，模型评价指标有剩余预测偏差（RPD）、决定系数（R2）和均方根预测误差（RM-SEP）。结果详见表2，通过比较，采用原始光谱建模结果最优，说明原始光谱数据采集时没有受环境光的污染，散射影响小，故后面的算法分析以原始光谱为基础进行。