NIR spectrum of sample depends on t

NIR spectrum of sample depends on the chemical composition and on the physical characteristics of the sample which are usually observed as the background and noise of the spectrum (Chen et al., 2007). Therefore, preprocessing options are used to eliminate offset or different linear baselines. Processing of the recorded average spectra data of Safflower seeds were carried out using the following preprocessing options: (1) no spectral data processing (2) constant offset elimination (3) straight line subtraction (4) vector normalization (5) min-max normalization (6) multiple scattering correction (7) first derivative (8) second derivative (9) first derivative + straight line subtraction (10) first derivative + vector normalization and (11) first derivative + multiple scattering. Preprocessing options were used to optimize the validation parameters in terms of rank, RMSECV and residual prediction deviation (RPD) values (Table 1).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สเปกตรัม NIR ของกลุ่มตัวอย่างขึ้นอยู่กับองค์ประกอบทางเคมีและลักษณะทางกายภาพของตัวอย่างที่มักจะพบเป็นพื้นหลังและเสียงของคลื่นความถี่ (Chen et al., 2007) ดังนั้นตัวเลือก preprocessing จะใช้ในการกำจัดเส้นเขตแดนเป็นเส้นตรงหรือชดเชยที่แตกต่างกันการประมวลผลของข้อมูลที่บันทึกสเปกตรัมเฉลี่ยของเมล็ดดอกคำฝอยได้ดำเนินการโดยใช้ตัวเลือก preprocessing ต่อไปนี้:(1) การประมวลผลข้อมูลไม่มีสเปกตรัม (2) การกำจัดชดเชยคงที่ (3) เส้นตรงลบ (4) เวกเตอร์บรรทัดฐาน (5) ฟื้นฟู Min-max (6) การแก้ไขหลายกระเจิง (7) อนุพันธ์ (8) อนุพันธ์ที่สอง (9) ครั้งแรกที่สายการลบอนุพันธ์ตรง (10) บรรทัดฐานเวกเตอร์แรกและอนุพันธ์ก่อน (11) กระจัดกระจายหลายอนุพันธ์เลือก preprocessing ถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบพารามิเตอร์ในแง่ของการจัดอันดับ rmsecv และการทำนายค่า (RPD) ค่าความเบี่ยงเบนที่เหลือ (ตารางที่ 1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

NIR สเปคตรัมของตัวอย่างขึ้นอยู่ กับองค์ประกอบทางเคมี และลักษณะทางกายภาพของตัวอย่างที่พบโดยทั่วไปเป็นพื้นหลังและเสียงรบกวนของสเปกตรัม (Chen et al., 2007) ดังนั้น ตัวเลือกการประมวลผลเบื้องต้นจะใช้ในการกำจัดตรงข้ามหรือแตกต่างกันเชิงเส้น การประมวลผลของแรมสเป็คการบันทึกเฉลี่ยตราข้อมูลของเมล็ดคำฝอยได้ทำโดยใช้ตัวประมวลผลเบื้องต้นต่อไปนี้: (1) ไม่ประมวลผลตัดออกตรงข้าม (2) คงที่ (3) เส้นลบเวกเตอร์ (4) ฟื้นฟู (5) ต่ำสุดสูงสุดฟื้นฟูข้อมูลสเปกตรัม (6) หลาย scattering การแก้ไข (7) พัฒนา (8) สองพัฒนา (9) แรกพัฒนาเส้นลบ (10) แรกอนุพันธ์แรกเวกเตอร์ฟื้นฟูและอนุพันธ์ (11) แรก scattering หลาย ตัวเลือกการประมวลผลเบื้องต้นก็จะปรับพารามิเตอร์การตรวจสอบลำดับ RMSECV และค่าความเบี่ยงเบน (RPD) คาดการณ์ส่วนที่เหลือ (ตาราง 1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สเปกตรัม NIR ของตัวอย่างจะขึ้นอยู่กับส่วนประกอบทางเคมีและในลักษณะทาง กายภาพ ของตัวอย่างที่มีการปฏิบัติตามเสียงและ ภาพ พื้นหลังของสเปกตรัม( Chen et al . 2007 )โดยปกติแล้ว ดังนั้นจึงมีการใช้ตัวเลือก preprocessing เพื่อขจัดปัญหาเส้นฐานตามแนวยาวชดเชยหรือที่แตกต่างกันการประมวลผลข้อมูล Spectra โดยเฉลี่ยที่บันทึกไว้ของเมล็ดพันธุ์ดอกคำฝอยได้ถูกออกมาโดยใช้ตัวเลือก preprocessing ต่อไปนี้:( 1 )ไม่มีความยาวคลื่นการประมวลผลข้อมูล( 2 )คงที่ชดเชยการตัด( 3 )ตรงสายการลบ( 4 )หรือปกติ( 5 )ต่ำสุด - สูงสุดปกติ( 6 )หลายกระจายการแก้ไข( 7 )ดัดแปลงเป็นครั้งแรก( 8 )ดัดแปลงมาจากที่สอง( 9 )เป็นครั้งแรกโดยตรงดัดแปลงมาจากสายการลบ( 10 )ครั้งแรกงานดัดแปลงมาจากปัจจัยสู่ระดับปกติและ( 11 )ครั้งแรกผลงานกระจัดกระจายหลาย.ตัวเลือก preprocessing จะถูกใช้เพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์การตรวจสอบในเงื่อนไขของอันดับ rmsecv และส่วนที่เหลือการทำนายการผูกกับการเบี่ยงเบน(( rpd )(ตารางที่ 1 )