本文以哈密瓜品质检测为例，详细介绍了基于Python的近红外光谱数据预处理与特征筛选方法。文章首先阐述了近红外光谱技术在果蔬无损检测中的重要性，并指出原始光谱常受基线漂移、散射效应和噪声干扰等问题影响。随后，文章系统介绍了多种预处理算法，包括趋势校正（DT）、标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、卷积平滑（SG）和一阶导数（FD）等，并提供了相应的Python实现代码。在特征筛选部分，重点讲解了竞争自适应重加权（CARS）、无信息变量消除（UVE）和协同区间偏最小二乘（SiPLS）等算法的原理和应用。最后，文章总结了这些方法在提升模型预测精度和鲁棒性方面的作用，并指出其可推广至其他果蔬品质检测任务。 在农产品检测领域，近红外光谱技术因其能够无损检测品质特性而被广泛应用。该技术通过分析光谱数据可预测农产品的品质，如哈密瓜的糖度、成熟度等。由于近红外光谱数据极易受到设备环境和样品本身状况的影响，因此在进行数据分析之前，通常需要进行预处理以消除这些干扰因素。预处理方法包括但不限于趋势校正、标准正态变换、多元散射校正、卷积平滑和一阶导数等，它们各自适用于不同的应用场景和问题。 趋势校正主要解决基线漂移问题，通过消除光谱曲线中的非化学信息波动，使光谱数据回归到正确的基线水平。标准正态变换旨在消除光谱数据的尺度效应，使其符合标准正态分布，进而提高后续分析的准确性。多元散射校正处理的是样品内部由于物理性质不同导致的散射问题，而卷积平滑则通过数学滤波平滑光谱数据，去除随机噪声。一阶导数通过求导数的方式增强光谱数据的细节，便于识别和分析光谱特征。 光谱预处理之后，需要进行特征选择以提取有助于模型训练和预测的有效信息。常用的特征选择方法有竞争自适应重加权、无信息变量消除和协同区间偏最小二乘等。竞争自适应重加权方法利用自适应算法对光谱变量进行重加权，以筛选出重要变量。无信息变量消除则是一种基于统计的筛选方法，旨在移除对模型建立无贡献的变量。协同区间偏最小二乘通过构建多个特征子集，再通过偏最小二乘回归模型找到最优化的光谱特征组合。 这些技术在提升模型的预测精度和鲁棒性方面发挥着重要作用。通过应用这些预处理和特征选择方法，可以显著提高光谱数据分析的准确性，进而使模型能够更准确地预测果蔬品质。此外，这些技术方法也具有较好的通用性，能够适用于多种果蔬品质的检测任务，对于推动农产品检测技术的现代化具有重要的现实意义。 文章通过哈密瓜品质检测的实际案例，详细说明了如何利用Python代码实现上述的预处理和特征选择步骤，为相关领域研究人员提供了实践案例和技术支持。代码的公开分享，为其他研究者提供了便捷的工具，有助于推动技术的进一步应用和发展。

高光谱与近红外光谱预处理算法集：涵盖SNV、Autoscales、SG平滑、一阶求导、归一化及移动平均平滑等功能,该算法主要用于处理高光谱和近红外光谱的原始数据，主要包括标准正态变量交化（SNV）、标准化（Autoscales）、SavitZky一Golay卷积平滑法（SG-平滑）、一阶求导（1st derivative）、归一化（normalization）、移动平均平滑（moving average，MA）等光谱预处理方法，替数据就可以直接使用，代码注释都已经写好。 ,高光谱近红外光谱处理; 标准正态变量变换(SNV); 标准化(Autoscales); Savitzky-Golay卷积平滑法(SG-平滑); 一阶求导; 归一化; 移动平均平滑(MA); 代码注释完备。,高光谱近红外数据处理算法：含SNV等预处理方法的优化代码指南

近红外光谱技术是一种基于物质在近红外区域内对光的吸收特性来进行分析的光谱技术，该技术结合了光谱测量技术与化学计量学方法，近年来在食品成分分析及质量控制方面得到了广泛的研究和应用。由于近红外光谱技术具有非破坏性、快速、不使用化学试剂、无环境污染等特点，它在食品安全检测和质量控制中扮演了重要角色。 一、近红外光谱技术的原理与特点 近红外光谱是指物质在波长780nm到2526nm范围内的吸收光谱。该区域的电磁波是人们最早认识的非可见光区域，具有波粒二重性。近红外光谱的产生主要与物质分子振动的非谐振性有关，它主要测量的是含氢官能团（如C-H、N-H、S-H和O-H等）伸缩振动产生的基频振动的倍频和合频吸收。 近红外光谱技术的特点主要包括以下几点： 1. 许多物质在近红外区域的吸收系数较小，使得分析过程较为简单。 2. 光散射效应及穿透深度较大，允许使用漫反射技术直接对样品进行测定。 3. 近红外光可以在玻璃或石英介质中穿透。 4. 分析过程的投资和操作成本较低。 5. 可以用于样品的定性分析和定量测定。 6. 分析过程不会破坏样品，不需要使用化学试剂，不会造成环境污染。 7. 测定速度快，作为快速检测手段具有其他方法无法比拟的优势。 二、近红外光谱技术的应用进展 近红外光谱技术最初用于农产品分析，但随着技术的发展，它已经被广泛应用于食品、化工、医药和轻工等多个领域的成分分析检测。目前，该技术已经发展成为一种量测信号数字化、分析过程绿色化的新检测方法。 在食品工业中，近红外光谱技术主要用于食品成分的定性分析和定量测定，例如水分、蛋白质、脂肪、糖分、酸度等食品主要成分的测定。此外，该技术还被用于食品添加剂、农药残留等有害物质的检测，以确保食品的安全和质量。 三、近红外光谱技术的挑战与展望 尽管近红外光谱技术具有许多优势，但在实际应用中也面临一些挑战。例如，由于近红外区的光谱信号复杂，存在多个振动谱带重叠的现象，因此精确解析谱带的归属较为困难。此外，影响近红外谱带位置的因素较多，如氢键作用、溶液稀释、温度变化等，都可能造成谱带位置的偏移。近红外光谱技术作为一种间接测量技术，其测定的准确性依赖于标准方法提供的数据质量以及化学计量学建立的数学模型的合理性。因此，建立更加精确的标准方法和数学模型是提高近红外光谱技术测定准确度的关键。 随着科学技术的进步，近红外光谱技术在食品成分及质量控制方面的研究和应用前景广阔。未来的研究方向可能会集中在提高光谱数据的处理和分析算法的精确度、开发更为高效和精确的校正样品集、探索新的光谱预处理方法以及进一步降低成本和操作难度等方面。这些努力将使近红外光谱技术在食品检测和质量控制领域发挥更大的作用，为保障食品安全和提高食品质量做出贡献。

建立了多模型共识偏最小二乘（cPLS）建模方法，并应用于烟草样品近红外（NIR）光谱与常规成分氯含量之间的建模研究，探讨了建模参数对预测结果的影响。结果表明，cPLS方法与传统的偏最小二乘算法（PLS）相比，所建模型更稳定可靠，预测结果也可得到了明显改善。

使用机器学习模型实现近红外光谱数据建模

近红外光谱在油脂可皂化物含量测定中的应用，安丽艳，曾鸣，生物柴油是以动植物油脂为原料制备的，为实现生物柴油原料中可皂化物含量的快速检测，以大豆油为对象，研究探讨了近红外光谱技术

为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。

红外光谱数据融合对美味牛肝菌产地鉴别.pdf

近红外(NIR)光谱分级技术正越来越广泛地应用于水果的产后加工和质量评判中。介绍了水果内部品质光学特性检测原理; 分析了规则反射、透射和漫反射3种光特性测量方法在水果内部品质不同需求检测中的适用性; 化学计量学方法是近红外光谱分析技术的一个重要部分,对一些新的预处理方法和回归算法作了介绍; 探讨了水果状态对光谱影响及修正方法,如温度补偿、大小修正等; 并阐述了水果的糖度、酸度、硬度等定量检测和褐变、黑心、水心、损伤等定性判别的国内外最新研究进展; 分析了近红外技术在水果品质检测和控制方面的应用前景。

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