摘要：近红外光谱已成为烟草化学成分快速检测的重要手段,但通常一阶求导的光谱预处理方法在消除光谱基线漂移的同时也会放大噪声。为进一步提高烟草成分近红外光谱检测的分析精度和模型的稳健性,把波数域光谱数据视作时间序列信号,将新发展起来的时频域去噪方法—广义S变换引入到烟草近红外光谱去噪中来,给出了原理和去噪步骤,且用去噪后的光谱分析了烟草中总氮的含量,并与传统的9点平滑和小波变换去噪后的处理结果进行了对比。结果表明:(1)广义S变换方法的烟草近红外光谱预处理方法是有效的,在去除噪声的同时很好地保留了光谱的波峰细节,提高了光谱数据的质量;(2)处理结果与9点平滑方法相比,模型的决定系数R2由原来的0.8745提高到0.9244,其均方根误差RMSEP由原来的0.1466降为0.1097,提高了烟草化学成分的近红外光谱检测精度,也为近红外光谱去噪提供了新思路。
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关键词：烟草 近红外光谱 广义s变换 去噪 总氮
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