[发明专利]基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取方法和系统在审
| 申请号： | 201910427265.2 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110006844A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 潘天红;李浩然;陈山;邹小波 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G01N21/359 | 分类号： | G01N21/359;G01N21/3563 |
| 代理公司： | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 毛雪娇 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取方法，步骤为：S1、采集多种样本中近红外光谱的数据；S2、采用标准正态变换对所述近红外光谱的数据进行预处理；S3、获取处理后近红外光谱数据的样条函数；S4、对所述样条函数进行中心化处理；S5、计算中心化处理后的样条函数在不同波段函数之间的协方差；S6、计算协方差的第j个特征值；S7、计算累计贡献度；S8、计算不同波段的方程中函数形主元得分；本发明还公开了一种基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取系统。本发明既增强了定标模型的稳健性，又改善了定标模型的预测能力，为近红外光谱数据提供了一种新的特征提取方法，具有很高的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 近红外光谱特征 样条函数 主元分析 近红外光谱数据 近红外光谱 定标模型 协方差 波段 预处理 中心化处理 特征提取 提取系统 预测能力 正态变换 贡献度 稳健性 主元 样本 采集 | ||
【主权项】：
1.一种基于函数性主元分析的近红外光谱特征提取方法，其特征在于，步骤如下：S1、采集多种样本中近红外光谱的数据；S2、采用标准正态变换对所述近红外光谱的数据进行预处理；S3、获取处理后的近红外光谱数据的样条函数；S4、对所述样条函数进行中心化处理；S5、计算中心化处理后的样条函数在不同波段函数之间的协方差；S6、计算协方差的第j个特征值；S7、通过协方差的特征值，计算累计贡献度，贡献度超过阈值的主元作为近红外光谱波段的特征值；S8、利用近红外光谱波段的特征值，计算不同波段的方程中函数形主元得分。
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