【摘 要】
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本文以羊肉为检测对象,采用高光谱成像系统从126个羊肉样本中采集光谱信息.通过去趋势算法、标准正态化、多元散射校正、归一化、基线校准(Baseline)、移动平均平滑(Moving A
【机 构】
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内蒙古农业大学机电工程学院,呼和浩特010018
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本文以羊肉为检测对象,采用高光谱成像系统从126个羊肉样本中采集光谱信息.通过去趋势算法、标准正态化、多元散射校正、归一化、基线校准(Baseline)、移动平均平滑(Moving Average)、导数(Derivation)法等多种方法对原始光谱(400 ～1 000 nm)进行预处理.通过建立偏最小二乘法(PISR)预测模型来选出最优预处理方法.结果 表明,经多元散射校正结合标准正态的预处理方法效果最好,预测集相关系数RC为0.741 5,标准偏差SEC为0.062 4;验证集相关系数RP为0.738 4,标准偏差SEP为0.058 1.
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