可见近红外光谱数据预处理，移动窗口平滑算法

可见近红外（Visible and Near Infrared, VNIR）光谱数据预处理是一个关键步骤，用于提高后续分析的准确性和效率。它包括以下几个主要环节：

1. 数据采集：首先，从 VNIR 光谱仪获取原始光谱数据，这些数据通常包含数千个波长点，每个点对应特定的光强度。

2. 数据清洗：去除异常值或噪声，如大气影响、仪器偏差或测量错误。这可能涉及统计方法（如平均值或中位数过滤）或基于信号强度的滤波。

3. 基线校正：通过分段平滑（如移动窗口平滑）或其他技术，移除基线漂移，通常是由于光谱仪稳定性或样本间差异引起的长期变化。

4. 噪声抑制：使用移动窗口平滑算法，该算法对连续的样点应用一个小窗口（窗口大小根据需要选择），然后计算窗口内数据的平均值或加权平均作为新的点。这样有助于减少随机噪声的影响。

5. 归一化和标准化：将光谱数据转换到同一尺度，比如归一化到特定波长范围（0-1区间）或标准化到均值为0，标准差为1。

6. 特征提取：选择有意义的特征，如吸收峰、宽谱带等，这些可以反映样品的化学成分或物理状态。