经验模态分解提升近红外光谱预处理精度：噪声消除与分析对比

本文主要探讨了"基于经验模态分解的近红外光谱预处理方法"这一主题。近红外光谱技术在许多领域，如食品、农业、生物医学等，因其无需破坏样品而被广泛应用。然而，光谱数据常常受到背景噪音、基线漂移等因素的影响，这些都会降低分析结果的精确性和稳定性。传统的预处理方法如微分法虽然能有效消除背景和基线问题，但可能会增加噪声。 针对这一问题，作者提出将经验模态分解（EMD）这一最新的信号处理技术引入近红外光谱处理中。EMD是一种非参数方法，它通过分解信号为一系列固有模态，能够分离出信号中的趋势、细节和噪声部分。文章以烟草的一阶导数近红外光谱为例，研究了EMD在预处理过程中的应用，并将其与小波变换消噪效果进行了对比。 实验结果显示，采用EMD去噪后的光谱进行分析，显著提升了预测集的决定系数（r²）和均方根误差（RMSEP）。具体来说，r²值从去噪前的0.9705提高到了0.9832，RMSEP则从0.5606降低到0.3310，这表明EMD在减少噪声方面表现出色，从而提高了光谱的分析精度和模型的稳定性。对比小波变换的结果，尽管EMD在某些指标上稍有优势，但整体上证实了其作为一种有效的预处理手段。 总结起来，本文的贡献在于提供了一种新的近红外光谱预处理策略，即利用经验模态分解来抑制噪声，这对于提升光谱数据的质量和后续分析的可靠性具有实际价值。这对于那些依赖近红外光谱技术进行定量分析的研究人员来说，是一个重要的发现，可能推动该领域技术的发展和应用范围的拓宽。