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1、第16卷第4期化 学 进 展Vol.16No.42004年7月PROGRESSINCHEMISTRYJuly,2004近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用3褚小立 袁洪福 陆婉珍(石油化工科学研究院 北京100083)摘 要 光谱预处理和波长选取方法在近红外光谱分析技术中相当重要。本文综述了常用的NIR预处理和波长选取方法及这一领域的最新进展,详细介绍正交信号校正(OSC)、净分析信号(NAS)和小波变换(WT)等新光谱预处理方法以及无信息变量消除(UVE)和遗传算法(GA)等波长选取方法,并给出了这些方法的具体算法和一些应用实例。关键词 近红外光谱 化
2、学计量学 光谱预处理 正交信号校正 净分析信号 小波变换 遗传算法 无信息变量消除中图分类号:O657133文献标识码:A文章编号:10052281X(2004)0420528215ProgressandApplicationofSpectralDataPretreatmentandWavelengthSelectionMethodsinNIRAnalyticalTechnique3ChuXiaoliYuanHongfuLuWanzhen(ResearchInstituteofPetroleumProcessing,Beijing100083,China)Abst
3、ractInthepastdecade,nearinfraredspectralanalysistechnique(NIR)hasbeenquicklydevelopedandwidelyappliedinvirtueofthedevelopmentofchemometrics,inwhichspectraldatapretreatmentandwavelengthselectionmethodsplayanimportantrole.Inthepaper,thetypicalandcommonlyusedpretreatmentandwavelengthsele
4、ctionmeth2odsaredescribed.Somenewlydevelopedmethodsinthisfieldsuchasorthogonalsignalcorrection(OSC),netanalytesignal(NAS),wavelettransform(WT),eliminationofuninformativevariables(UVE)andgeneticalgorithm(GA)methodsareintroducedindetailwith170references.ThealgorithmsandapplicationsinNIR
5、analysisofthosemethodsaregivenanddiscussed.KeywordsNIR;chemometrics;spectraldatapretreatment;OSC;NAS;WT;GA;UVE的建立工作曲线方法进行定量分析是十分困难的。一、引 言化学计量学的发展为这一问题的解决奠定了数学近年来,随着计算机技术和化学计量学的发展,基础。现代近红外光谱(NIR)分析技术以其分析速度快、化学计量学方法在NIR分析中的应用主要包括[4]效率高、成本低和易于实现在线分析等特点,在农以下4个方面:(1)光谱预处理和波长筛选方法,业、医药、石化、烟草
6、和食品等行业得到广泛应目的是针对特定的样品体系,通过对光谱的适当处[1—3]理或变换,减弱以至于消除各种非目标因素对光谱用。NIR光谱区(700—2500nm)主要是由含氢的影响,尽可能地去除无关信息变量,提高分辨率和基团的倍频和组频吸收峰组成,吸收强度弱灵敏度灵敏度,从而提高校正模型的预测能力和稳健性;相对较低,吸收带较宽且重叠严重。因此,依靠传统收稿:2003年5月,收修改稿:2003年7月3通讯联系人 e2mail:cxlyuli@sina.com©1995-2005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsre
7、served.第4期褚小立等 近红外分析中光谱预处理及波长选择方法进展与应用·529·[5](2)建立NIR定量分析模型的多元校正方法,如多或组成的变动进行关联。基于以上特点,在建立元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)、偏最小二乘NIR定量或定性模型前,往往采用一些数据增强[4](PLS)、局部权重回归(LWR)和人工神经网络(ANN)(dataenhancement)算法来消除多余信息,增加样等,目的是建立用于预测未知样品性质或组成的分品之间的差异,从而提高模型的稳健性和预测能力。析模型;(3)模式识别定性方法,如线性学习机、K2最常用的算法有均值中心化(
8、meanc
