煤炭近红外光谱去噪预处理与PLS建模优化研究

本文研究了煤炭近红外光谱数据分析中的关键问题，即如何有效地去除原始数据中的噪声，以提高后续建模的准确性和可靠性。针对煤炭原始光谱数据中存在的噪声干扰，研究人员提出了一种结合De-SNV（差分显著性噪声变异）和小波阈值去噪的方法。De-SNV是一种数据预处理技术，它通过比较每个光谱峰与其邻域的统计特性来识别和剔除噪声，提高了信号的稳定性和精度。 在预处理过程中，首先采用了Savitzky-Golay平滑算法对光谱数据进行平滑处理，以减小高频噪声的影响。然后，利用缺省软阈值法进一步对经过De-SNV处理后的数据进行去噪，这种方法能够保留有用的信息同时抑制噪声信号。 预处理后的光谱数据被用于构建水分、灰分和挥发分的偏最小二乘(PLS)校正模型。通过对比使用原始光谱数据和预处理后的光谱数据建立的PLS模型，结果显示预处理方法显著提升了模型的预测性能。具体来说，水分、灰分和挥发分的PLS模型预测的均方根误差分别从较高水平降低到0.007 07, 0.040 8, 和0.008 66，而决定系数分别提升到了0.858 7, 0.743 8, 和0.778 5。这表明预处理后的数据能更好地反映煤炭的组成特征，从而提高了模型的预测精度。 此外，文章引用了相关的文献支持其方法，如ensemble empirical mode decomposition (EEMD)和Hilbert变换在非线性和非稳态时间序列分析中的应用，以及MATLAB小波分析技术，这些都为数据处理提供了理论依据和技术手段。本文的研究成果对于煤炭品质快速、精确的无损检测具有实际应用价值，尤其在工业生产中，可以有效提高煤炭质量控制的效率和准确性。