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

光谱预处理代码matlab

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对高光谱数据和多光谱图像数据进行数据预处理，提取光谱曲线，进行目标提取

可以对光谱数据进行预处理，除了偏最小二乘法之外，也有一些其他方法

1.辐射定标 辐射定标是将传感器记录的电压或数字量化值（DN）转换成绝对辐射亮度值（辐射率）的过程，或者转换为与地表（表观）反射率、表面（表观）温度等物理量有关的相对值的处理过程。 辐射定标可分为： 绝对定标 相对定标

目前已有的光谱预处理方法包括很多种，根据预处理的效果可以分为基线校正、散射校正、平滑处理和尺度缩放四类。 每一类又包括多种预处理方法。基线校正包括一阶 导数、二阶导数、连续小波变换等；散射校正包括多元散射校正 、标准正态变量等；平滑处理包括ＳＧ平滑等；尺度缩放包括中心化、 Ｐ ａ ｒｅｔｏ尺度化、最大最小归一化、标准化等。其中，导数处理和ＣＷＴ主要是扣除仪器背景或漂移对信号的影响； ＭＳ Ｃ 和ＳＮＶ用来消除由于颗粒分布不均匀及颗粒大小不同所产生的散射对光谱的影响； ＳＧ平滑能够非常有效的提高谱图信噪比，降低随机噪声的影响；中心化、 Ｐａ ｒｅｔｏ 尺度化、最大最小归一化、标准化可以消除尺度差异过大带来的不良影响。

包含：平滑处理，SNV,MSC,DOSC,DWT,NIRMAF,SAVGOL,NORMALIZ

水分含量多少是煤质好坏的重要指标,在研究煤的基础理论及煤加工中具有特殊意义。本实验采用多元散射矫正(MSC)、平滑处理、微分处理等预处理方法,结合主成分回归法及偏最小二乘法分析了预处理方法对煤粉全水分模型的影响;发现多元散射矫正(MSC)处理结合偏最小二乘法获得的模型最佳,其校正模型R=0.988 1,RMSEC=0.501,预测结果 R=0.955,RMSEC=0.601;发现平滑处理也可以提高模型可靠性,但过度平滑会使模型可靠性变差;综合比较主成分回归法模型与偏最小二乘法模型,发现偏最小二乘法获得的模型要好于主成分回归获得的模型。