一种煤炭近红外光谱数据预处理方法研究
李明
李翠
雷萌
1.中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州2210082.中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州2210083.中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州221008
摘要：针对煤炭原始近红外光谱数据中存在噪声的问题,提出了基于De-SNV与小波阈值去噪组合的煤炭近红外光谱数据预处理方法.采用缺省软阈值法进一步对经过Savitzky-Golay平滑和De-SNV处理的光谱数据去噪,并分别建立了水分、灰分和挥发分的PLS校正模型,通过分析模型的预测性能对该方法的有效性进行评估.实验结果表明,经过该方法预处理的光谱数据所对应的PLS校正模型性能明显优于使用原始光谱数据所建立的PLS校正模型,水分、灰分和挥发分的PLS校正模型的预测均方根误差分别降低至0.007 07,0.040 8,0.008 66,决定系数分别提高至0.858 7,0.743 8,0.778 5.
关键词：煤炭光谱近红外光谱小波阈值去噪Savitzky-Golay平滑去势-标准正态变换PLS校正模型
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110095110011)江苏省自然科学基金资助项目(BK20130207)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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