《表3 甲醇含量不同预处理的PLS模型》

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《中红外光谱对甲醇汽油甲醇含量检测研究》

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将采集到的甲醇汽油中红外光谱经预处理（smoothing，MSC，baseline，normalization）后得到的数据作为模型输入变量X，甲醇浓度作为输出变量Y，建立偏最小二乘模型。表3为甲醇汽油中红外光谱经过不同预处理建立的PLS定量检测模型。比较可得经多元散射校正处理后的PLS模型效果最好，模型的预测集相关系数r为0.918，预测均方根误差RMSEP为2.107。而经过基线校正和归一化处理后的建模效果均低于用原始中红外光谱建模效果，此时预处理对建模结果不但没有优化反而降低了模型的预测精度。图4为经过多元散射校正预处理后的不同浓度甲醇汽油中红外光谱图，通过该预处理方法消除了测试液体样品因涂抹不均产生的散射影响。