基于NLMS自适应滤波的近红外光谱去噪处理方法研究

作者：陈丛; 卢启鹏; 彭忠琦

来源：光学学报, 2012, (05): 294-299.

• 光谱学
• 预测均方根误差
• 相关系数
• 归一化最小均方自适应滤波
• 去噪 spectroscopy
• root mean square error of prediction
• related coefficient
• normalized least mean square adaptive filtering
• denoising

为了去除直接采集的近红外(NIR)光谱中含有的噪声,将归一化最小均方(NLMS)自适应滤波方法引入到NIR光谱去噪领域中。以51份土壤样品的NIR光谱为研究对象,探讨NLMS自适应滤波方法在NIR光谱预处理中的应用,并将处理后的结果与土壤中有机质的含量相关联,建立模型。结果表明,通过NLMS自适应滤波去噪后的光谱,预测集的相关系数r由处理前的0.8284提高至0.9654,预测均方根误差(RMSEP)由处理前的0.3385降至0.1606。由此可见,NLMS自适应滤波对NIR光谱的去噪有显著效果,可以有效地提高光谱的分析精度和模型的稳健性,为NIR光谱的预处理提供了一种新方法。

• 单位
  应用光学国家重点实验室; 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所; 中国科学院研究生院