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摘要
大气污染对人类的生产生活有极大影响，气溶胶作为污染物的重要部分，不容忽视。提高对大气气溶胶浓度检测的精确性，尤其是低浓度气溶胶，具有十分重要的意义。本文基于光丝诱导荧光光谱（FIFS）技术，对NaCl气溶胶数据进行预处理，并结合偏最小二乘法（PLSR）建立预测模型，探索不同预处理方法对模型检测精度的影响。围绕如何科学合理的选择预处理方法，本文按照预处理方法效果分为散射校正，平滑去噪，基线校正三个方面，并提出波峰显著度算法（Significance of peak）。通过无预处理、单一预处理以及组合预处理进行最优预处理方法的选择，并分析其建模精度的影响。实验结果表明，应用组合‘MSC-MFSG-FFT-SOP’，与无处理相比，RMSE降低至0.03，预测相对误差减少60%。结果表明，与直接观察光谱信号选择预处理方法相比，根据光谱信噪比的提升及预测组分的建模效果可以更为准确地选择最佳预处理方法。同时，本文研究为开展低浓度大气污染物的分析研究提供了一定的参考。
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