由于仪器、样品特征和测量环境、条件的变化，光谱预处理并没有通用的解决方法，也没有一个处理效果评定的指标。光谱预处理常规使用的方法有平滑、求导、多元散射校正、标准正态变换等，实际处理时，会依照一定的次序组合上述的几种方法用于具体情况具体分析。

2.3.1中心化

中心化，又称为标准化或归一化处理。在建立近红外光谱定标分析模型时，需将光谱的特征与待测样品的性质或结构特征相互关联。正是基于如上的特点，在建立近红外光定量或定性模型前，往往需要采用一些数据增强算法来降低直至消除一些冗余信息，从而在降低样品间相关性的同时，也能够增大样本之间的差异，进而达到提高模型的重现性和预测能力的效果。常用的算法有均值中心化、标准化和归一化等。这些方法的基本思路是计算每个样品的平均值，将光谱数据减去这些数值，使所有样品的有关数据都分布在零点两侧，充分反映变化信息，这样温度或人为操作等客观因素所带来的变化对光谱数据造成的影响可以被有效去除，并且对以后回归运算有一定的简化作用。

2.3.2平滑法

由光谱仪得到的光谱信号中既含有有用信息，同时也叠加着随机误差，即噪声。信号平滑是消除噪声最常用的一种方法，其基本假设是光谱含有的噪声为零均值随机白噪声，若多次测量取平均值可降低噪声提高信噪比。常用的信号平滑方法有移动平均平滑法和Savitzky-Golay卷积平滑法。

1．移动平均平滑法

如图2-6所示，移动平均平滑法选择一个具有一定宽度的平滑窗口(2w+1)，每个窗口内有奇数个波长点，用窗口内中心波长点k以及前后w点处测量值的平均值k代替波长点的测量值，自左至右依次移动k，完成对所有点的平滑：

图2-6窗口移动平滑法示意图

采用移动平均平滑法时，平滑窗口宽度是一个重要参数，若窗口宽度太小，平滑去噪效果将不佳，若窗口宽度太大，进行简．单求均值运算，会在对噪声进行平滑的同时也将有用信息平滑掉，造成光谱信号的失真，如图2-7所示。

2.Savitzky-Golay卷积平滑法

Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑又称多项式平滑，波长k处经平滑后的平均值为

式中，hi为平滑系数；H为归一化因子，每一测量值乘以平滑系数hi的目的是尽可能减小平滑对有用信息的影响。

Savitzky-Golay卷积平滑法与移动平均平滑法的基本思想是类似的，只是该方法没有使用简单的平均而是通过多项式来对移动窗口内的数据进行多项式最小二乘拟合，其实质是一种加权平均法，更强调中心点的中心作用CSavitzky -Golay卷积平滑法是目前应用较广泛的去噪方法，移动窗口宽度(常称平滑点数)的影响要明显低于移动平均平滑法。

图2-7不同窗口宽度对平滑效果的影响

文章来源：《多光谱食品品质检测技术与信息处理研究》

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