1.1 近红外光谱分析的技术特征 按照分析介质或手段的不同，光谱分析属于分析科学中的物理及物理化学分析，按照其采用分析光谱的谱区差异，可分为近红外、中红外和远红外等，其共性特征是：光谱分析的基础信息都是根据分子等微观粒子运动的特点，通过分析分子振动和光源频率的“共振现象”实现分析对象的信息
因此近红外光谱分析技术被称为“分析的巨人”。红外光谱仪的结构图红外光谱的区分通常我们所说的红外光谱一般指中红外光谱。但事实上红外谱区按波长范围被划分为近红外、中红外、远红外三部分。 波长范围（um）波数范围(cm-1)振动类型近红外光谱0.8-2.54000-12000振动倍频、组合频中红外光谱2.5-25400-4000振动基频远红外光谱25-100010-400转动频率注：波长与波数
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2023-07-10 17:27:30
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系列文章目录近红外光谱分析技术属于交叉领域，需要化学、计算机科学、生物科学等多领域的合作。为此，在（北京邮电大学杨辉华老师团队）指导下，近期准备开源传统的PLS，SVM，ANN，RF等经典算和SG，MSC，一阶导，二阶导等预处理以及GA等波长选择算法以及CNN、AE等最新深度学习算法，以帮助其他专业的更容易建立具有良好预测能力和鲁棒性的近红外光谱模型。 文章目录系列文章目录前言一、数据来源二、代码
文章目录前言一、近红外光谱是什么？二、近红外光谱的数据处理流程2.1 整体流程三、 数据预处理算法2.2.1 平滑处理（Smoothing）2.2.2 位移校正（Offset correction）2.2.3 趋势校正（Detrend correction）2.2.4 多元散射校正 (Multiplicative Scatter Correction, MSC)总结 前言一、近红外光谱是什么？N
2.1 近红外光谱数据难点 概述1中简单介绍了近红外光谱分析的原理和实测数据的复杂、多元、重叠等特性，这些特性导致所得光谱数据无法直接建立关联分析模型。以农业检测为例，某样品所测光谱数据如图1所示，（图片来源：严衍禄等.近红外光谱分析的原理、技术及应用
## Python近红外光谱处理
近红外光谱处理是一种用于分析物质成分和属性的技术，可以通过测量不同物质在近红外光谱区域的吸收情况来进行分析。Python作为一种强大的编程语言，可以很好地用于处理近红外光谱数据。下面我们将介绍如何使用Python对近红外光谱数据进行处理。
### 数据准备
首先，我们需要准备近红外光谱数据。这些数据通常以CSV文件的形式存储，每一行代表一个样本，每一列代表一
1.实验目的 学习在PC机系统中扩展简单I/O接口的方法。 进一步学习编制数据输出程序的设计方法。 学习蓝牙模块的接线方法及其工作原理。 学习L298N电机驱动板模块的接线方法。 学习蓝牙控制小车的工作原理。 2.所需元器件 TPYBoardv102板子1块 蓝牙串口透传模块(HC-06)1个 L298N电机驱动板模块1个 智能小车底盘1个 数据线1条 杜邦线若干
导读本文提出了功能性近红外光谱(fNIRS)数据预处理的算法。该方法可以自动识别噪声通道，并采用非平稳滤波步骤来去趋势和去除高频干扰源。使用最近发布的累积曲线拟合近似(CCFA)算法对信号进行滤波，以减少由于fNIRS数据的非平稳性导致的失真效应。将输出结果与基于离散余弦变换(DCT)的滤波、低通滤波(LPF)和带通滤波(BPF)方法进行比较。结果表明，与常用或常规方法相比，基于CCFA的滤波具有
前言本文将给大家介绍通过The Unscrambler X 10.4对光谱预处理的方法。一、The Unscrambler X 10.4的使用首先打开软件，导入你的光谱数据，因为我的光谱数据是存储到excel中的，所以我导入excel文件，大家也可以根据自己的数据格式进行导入。 这里我用Eigenvector中的公开数据集进行演示。 导入数据后，对其进行坐标设置。 设置好后点击OK，就能看他下面的
主流fNIRS数据分析工具箱有：Homer2，NIRS-SPM，FC-NIRS，NIRS_KIT。Homer2：可以用来处理 .nirs格式 的近红外数据，如信号预处理（伪影检测、基线校正、滤波等）、血氧浓度变化、添加mark，观测信号功率谱等。该软件的优点是：用户界面友好和整合的process stream函数。缺点是仅支持.nirs的格式，而且每次处理完数据原始数据会被覆盖。关于更
前言：上一篇文章，向入门的同志大体介绍了近红外光谱数据建模的内容，依据上文其实已经可以基本完成数据建模的工作，但是很多工作不够细致，本文便是分享其中的一些技术细节。1.近红外光谱数据大多需要预处理1.1 预处理原因 近红外光谱数据收集过程中可能会遇到一些异常值、或者环境的噪声等，这些都要求我们对收集到的近红外光谱数据进
系列文章目录近红外光谱分析技术属于交叉领域，需要化学、计算机科学、生物科学等多领域的合作。为此，在（北京邮电大学杨辉华老师团队）指导下，近期准备开源传统的PLS，SVM，ANN，RF等经典算和SG，MSC，一阶导，二阶导等预处理以及GA等波长选择算法以及CNN、AE等最新深度学习算法，以帮助其他专业的更容易建立具有良好预测能力和鲁棒性的近红外光谱模型。 文章目录系列文章目录前言一、预处理算法二.使
一，MATLAB编程（一） 1、MATLAB 安装与编程环境2、MATLAB 基础（矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件）3、MATLAB文件读写（mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi等格式）二，MATLAB编程（二） 1、MATLAB基本绘图与高级绘图、图片导出与保存、生成SCI期刊要求的图片2、MATLAB 调试技巧（为什么会给出各种各样的错误信息？常见的错误信息有哪些？
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近红外光谱检测近红外光谱区是指波长在780 ~ 2526nm范围内的电磁波,是分子振动光谱倍频和合频吸收谱,主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的。 波长范围可分为近红外短波780 ~ 1100nm、中波900 ~ 1700nm、长波1100 ~ 2500nm和全波780 ~ 2500nm等四种。近红外光谱检测方式可分为漫反射式、透射式和漫透射式三种。 本次需要建立的是苹
在脑科学和神经科学领域，功能近红外成像技术（functionalnear-infrared spectroscopy, fNIRS）已经逐渐成为研究大脑活动的重要技术手段之一。该技术主要利用脑组织中氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白对不同波长（600-900nm）的近红外光吸收度的差异性，来实时、直接检测大脑皮层的血液动力学活动。fNIRS技术具有造价较低、便携性好、抗噪音及运动干扰能力强和高生态效度等显
【MATLAB Image Processing Toolbox 入门教程三】本篇摘要一、从多光谱图像文件导入彩色红外通道二、构建近红外光谱散射图三、计算植被系数并显示其定位四、综合实例部分总结 本篇摘要本篇演示了如何使用MATLAB数组对图像数据进行处理，并将数据绘制出来。图像数据差异可用于区分图像的不同表面特征，这些特征在不同光谱通道之间具有不同的反射率。示例部分采用了三维图像阵列，三个平面
文章目录一、实验任务与内容二、实验原理三、编程思路四、实验成果图五、源代码ImageProcessing.hImageProcessing.cppMain.cpp 一、实验任务与内容利用VC++编写计算植被指数的程序（1）采用参数传递的方式，并使用一个变量输出结果（2）要有说明部分，说明输入参数的格式，说明输出数据的方式（3）将计算结果用文件保存下来，命名为vegetable.tif二、实验原理
智能小车现在差不多是电子竞赛或者DIY中的主流了，寻迹，壁障，遥控什么的，相信大家也都见得很多了，这次就大家探讨一下寻迹小车的制作方法，不同于以往的是这次的程序不用C语言写，而是要使用python语言写。 视频演示： http://v.youku.com/v_show/id_XMTcwNzQ5ODcxNg==.html 1.实验目的 研究智能小车结合红外探头寻迹前进。 2.实验材
近红外光谱分析技术已经在很多领域得到了广泛应用，但是实际分析过程中所采集的数据都是高维、复杂的数据信号，如何从复杂的信号中选择出建模所需要的基本数据就是所谓的近红外光谱数据特征筛选或特征选择，特征提取和特征选择从数学角度来讲是两种不同的方法。 特征选择是通过选择特征变量相对集中的区间进行组合处
