【摘 要】
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基于小波变换的原理,分别利用阈值滤波、小波包、小波收缩3种常用的去噪方法,对砂糖橘样品的可见/近红外光谱信号进行去噪处理,探讨每种去噪方法的最优参数组合（小波函数、分
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基于小波变换的原理,分别利用阈值滤波、小波包、小波收缩3种常用的去噪方法,对砂糖橘样品的可见/近红外光谱信号进行去噪处理,探讨每种去噪方法的最优参数组合（小波函数、分解尺度、阈值）的同时选择最适去噪方法,并通过偏最小二乘法（PLS）对去噪后的重构光谱和砂糖橘果形指数建模。结果表明,小波包去噪有利于消除导数光谱中的噪声,提高建模精度,其最优参数组合为默认阈值条件下,小波函数Bior1.3、2尺度分解,去噪后的砂糖橘果形指数光谱建立的PLS模型的预测集R为0.9632,RMSEP为0.0779。
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