近红外光谱的小波域分析及特征提取方法的研究.pdf

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3、lflif·桡光敦’i学位绒别:熊!宄乍:至进i。‘f-;L■:f●}f●}L.■-■I长春理工大学硕士学位论文原创性声盟本人郑重声明:所呈交的硕士学位

4、论文,《近红外光谱的小渡域分析及特征提取方法的研究》是本人在指导教师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外.本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体.均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名:莲杂泣丝21年互月丘a长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”,同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CNKI系列数据

5、库及其它国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名导师签名血≯吐耻江槛坤摘要复杂样本的近红外光谱属于高维复杂数据,具有难以解析的复杂性,从高维光谱数据中有效提取出关键特征,消除无用信息的影响是近红外光谱学建模技术中的关键科学问题和技术难点。因此,研究适应近红外光谱特征信息提取和处理的技术有重要意义。局部时频特性是小波分析的重要特点。E6于这种分析方法可以把信号按照不同的尺

6、度进行分割。因此,在各个信息处理领域中都有广泛的应用。尤其通过小波分解和重构的过程,对信息在频域进行加工或筛选.是实现特征提取的重要手段。本文主要是针对透射近红外光谱和水分之间建模。研究如何利用小波实现特征提取及提高模型精度。由于特征提取通常属于数学中的NP难题,所以本文采用了信息粗粒化的方法,在有监督学习的方式下,通过选取小波系数,提取了关键特征信息,优化了模型,提高了模型的预测精度。关键词:近红外光谱技术小波分析特征提取小波系数ABSTRACTWiththecomplexiiyofthedifficultiestoresolve.

7、complexsamplesbynearinfraredSpectrumisahighdimensionalcomplexdatahisthekeyofthenear-infraredspeeⅡoscopymodelingineliminatingtheimpactofuselessinformationfromhigh-dimensionalspectraldatatoextractkeyfoaturesericedvel5whicharethescientificproblemsandtechnicaldifficultiesTh

8、erefore.itisimportanttostudytheinformationexWactionandprocessingteehnohigyofthenear-infraredspectralfealul_esTheimportantfeatureofwavelet&aalysisisIotaltime一胁quencyBecausethesignalcalabesplitaccordingtodifferentscalesbythisanalysis.sotheydewidelyusedinallareasofinformat

9、ionprocessingItis如importantmeanstoachievingthefeatureextractionbyprocessingorfilteringinfrequency-domaininformation.particularlytheprocessofwaveletdecompositionandreconsⅡuctionThisarticleisstudvingthathowtoimprovethemodeJaccuracybywaveletfeatureandmodelingbetweenthenear

10、-infiaredspectroscopyandwaterfortransmissionAsthefeatalreextractionisahardNPproblemusuallyinmathematics.sointh

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