【摘 要】
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针对近红外光谱物质含量检测过程中噪声影响模型精度和稳定性的问题,引入广义S变换与奇异值分解（SVD）。利用广义S变换得到光谱数据的时频谱,并将二维时频谱系数矩阵作为SVD的Ha
【机 构】
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湖南文理学院物理与电子科学学院,湖南财政经济学院信息技术与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（41304098）, 湖南省自然科学基金（2017JJ2192,2017JJ2015）, 湖南省教育厅重点项目（16A146）
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针对近红外光谱物质含量检测过程中噪声影响模型精度和稳定性的问题,引入广义S变换与奇异值分解（SVD）。利用广义S变换得到光谱数据的时频谱,并将二维时频谱系数矩阵作为SVD的Hankel矩阵求解奇异值,再采用k-均值聚类算法对奇异值序列进行分类计算,确定重构奇异值个数,对去噪后的数据矩阵进行广义S逆变换得到去噪后的光谱数据。给出组合方法的基本理论和具体实现过程,对仿真数据和谷朊粉导数光谱进行去噪,并与传统的9点平滑法和小波软阈值法的去噪结果进行比较。结果表明：所提方法克服了时域或频域单维滤波的局限性,且无需
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