第32 卷

    2004 年9 月

    分析化学(FENXI HUAXUE) 研究报告

    Chinese Journal of Analytical Chemistry

    第9 期

    1125～1130

    研究报告

    小波变换用于近红外光谱性质分析

    田高友3 1 袁洪福1 刘慧颖2 陆婉珍3 1

    1 (石油化工科学研究院,北京100083) 2 (北京总后油料研究所,北京102300)

    摘 要 以汽油研究法辛烷值分析为例,研究了小波变换在近红外光谱分析中的应用。对近红外光谱的小波

    特性、小波变换参数以及变量提取方法进行了详细研究。研究结果表明:光谱噪音、有用信息和背景分别分布

    在小波高、中和低频区域;母小波函数对性质分析结果影响很大;小波变换可以同时扣除光谱背景、去除噪音

    和压缩变量,具有运算速度快、分析精度高以及无需去噪后处理等优点,在近红外光谱分析中具有很好的应用

    前景。

    关键词 小波变换,近红外光谱分析,辛烷值

    2003210225 收稿;2004204212 接受

    本文系国家自然科学基金资助项目(No. 20075035)

    1 引 言

    近红外光谱分析方法具有分析速度快、精确度高等优点,已经在石油化工领域得到了广泛应

    用1 ,2 。近红外光谱背景干扰强,需要经过预处理,比如微分3 ,提高分析精度;同时近红外光谱数据变

    量庞大(上千个变量) ,需要采用变量优选方法,比如区间法4 、相关分析法4 和遗传算法5 ,压缩变量,提高分析速度和分析精度。传统的光谱预处理方法存在一定的局限性,比如:微分处理会引入光谱噪

    声3 ,需要与去噪方法配合使用;同时微分参数(阶数和宽度) 对分析精度影响很大,需要进行优化。小

    波变换是近几年发展起来一种信号处理方法,能够将信号分解为不同频率、不同尺度的部分,能够聚焦

    到信号的任意部分,已经广泛用于分析化学领域6 ～8 。小波变换在近红外光谱分析领域的应用9 主要

    体现在:去噪、数据压缩、模型传递以及背景的扣除10 。本工作将小波变换用于近红外光谱的预处理,研究合适的有用信息提取方法,目的是提高分析精度和分析速度。

    2 理论部分

    2. 1 小波变换基础理论部分

    小波变换是傅里叶变换的发展与延拓,傅里叶变换的实质是将信号分解为以正弦或余弦为正交基

    的空间,而小波变换实质是把信号分解为不同尺度和频率的小波子空间,具体理论参见文献11 ,12 ......