《表4 不同预处理方法对模型的影响》

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《近红外光谱法快速测定当归中7种成分的含量》

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近红外光谱易受多种噪音及外界因素和样品本身的干扰[24-25]，影响所建定量校正模型的准确度和稳健性[26]。为了更好地获取近红外光谱中与待测成分含量有关的特征信息，需要对原始光谱进行预处理。本研究首先通过多元散射校正（MSC）和标准正态变换（SNV）对原始光谱进行处理，以消除由于样品颗粒大小及分布不均而引起的光散射和光程差对光谱扫描所带来的影响。比较两者的差异，选择较佳的处理方式。之后对光谱进行求导（一阶导数、二阶导数）处理和平滑（S-G卷积平滑、Norris平滑）处理，以减轻基线漂移、消除随机误差、提高信噪比[27]。采用不同预处理方式组合建模的差异，见表4。