标准正态变换snv原理

SNV (Standard Normal Variate) 是一种常用的光谱预处理方法，主要用于去除光谱数据中的系统性偏移和缩放效应。其原理是将原始光谱数据转换为标准正态分布的变量。

SNV 的具体步骤如下：
1. 对每个波长点的光谱数据进行均值中心化，即减去该波长点的平均值。
2. 对每个波长点的光谱数据进行方差缩放，即除以该波长点的标准差。

这样，经过 SNV 处理后的光谱数据在每个波长点上都满足标准正态分布，即均值为0，标准差为1。通过这种处理，可以消除光谱数据中的常见偏移和缩放效应，使得不同样本之间的比较更加准确和可靠。

需要注意的是，SNV 方法适用于光谱数据的整体预处理，而不适用于单个样本的预处理。在应用 SNV 方法时，通常需要对整个数据集进行处理，而不是单个样本。