DWT-几种常用模型传递方法

汇报人：王洋组成员：王震多尺度建模在模型传递中的应用研究汇报人：王洋多尺度建模在模型传递中的应用研究多尺度建模在模型传递中的应用研究1.引言2.原理与算法3.实验4.结果与讨论多尺度建模在模型传递中的应用研究1.引言2.原理与算法3多尺度建模在模型传递中的应用研究

引言多元校正模型是近红外光谱定量分析的基础建立一个长期稳健、可靠、准确的数学模型是非常复杂的过程，需要消耗大量的时间、人力、物力、财力。模型中包含着建模样品的理化性质、装样条件、仪器状态以及环境因素等信息建立好的模型是否能适用于新样品或在新仪器上测定的光谱，必须进行评价和研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言多尺度建模在模型传递中的应用研究引言多元校正多尺度建模在模型传递中的应用研究原有的模型不再适用的原因仪器条件发生变化测试环境发生变化样品的理化性质发生变化模型传递模型更新新样品，但其成分、理化性质不变

原理与算法

实验

结果与讨论

引言多尺度建模在模型传递中的应用研究原有的模型仪器条件发多尺度建模在模型传递中的应用研究广义：泛指在原条件下建立的模型能够应用于新的测试条件，包括在不同的样品状态、环境条件和仪器状态等测试系统之间进行传递狭义：一般是指使用数学方法对不同光谱仪光谱之间的差异进行修正模型传递新仪器光谱建模光谱

原理与算法

实验

结果与讨论

引言多尺度建模在模型传递中的应用研究广义：泛指在原条件下建立的模多尺度建模在模型传递中的应用研究1.对模型系数b的校正算法2.斜率/偏差（S/B）算法3.专利（Shenk's）算法4.直接标准化（DS）算法5.分段直接标准化（PDS）算法

模型传递不足在整个光谱层面上进行校正，校正不够精细需要繁琐的预处理均属于标准化算法，需要标准化样品

原理与算法

实验

结果与讨论

引言多尺度建模在模型传递中的应用研究1.对模型系数b的校正算法2多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言原理与算法1.多尺度建模多尺度建模是化学计量学领域发展起来的新兴建模技术，该方法通过多尺度分解、重构和数据融合，充分利用了时域和频域双域信息，并有效实现了数据预处理与多元校正的一体化运算以避免信息丢失，被广泛应用于各个领域。优点充分利用了双域信息广阔的适用性有效的免去繁琐的预处理避免了信息泄露多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言2.常用的模型传递算法（1）直接标准化（DS）算法概念：直接使用转换矩阵F将标准化样品在主、从机上测定的光谱矩阵进行关联，关系如下：在此，上标+号表示矩阵的广义逆，这样，对于待测样品在从机上测定的光谱Xs经过转化后就可以用主机模型来建模：多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言2.常用的模型传递算法（2）分段直接接标准化（PDS）算法首先在训练集从机光谱上第i个波长点选取一个K+W+1长的窗口，令然后将训练集主机光谱上第i个波长点和Zi构造一个多元回归模型这个方程采用PCA或PLS求解，而将所有的系数b置于转换矩阵F的主对角线上，其他置0，就得到了转换矩阵F。多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言2.常用的模型传递算法最后，有了转换矩阵，就可以将测试集的从机光谱转换为主机光谱相匹配的光谱多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言2.常用的模型传递算法DSPDS多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言3.多尺度建模+模型传递模型传递模型传递模型传递模型传递多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言

实验样本来源玉米数据来自/Data/Corn/corn.mat，总共包含80个样本。该数据是分别在不同的3台近红外光谱仪器上对这80个样本测得，并使用化学方法测得水分、蛋白质、脂肪等5个指标的浓度。多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言结果与讨论1.关键参数的选择在建立多尺度校正模型时，关键参数的选择对模型的质量起着决定性的作用，也就在一定意义上决定着最终模型传递结果的好坏。关键参数有两个，最佳分解尺度和最佳主成分数。（1）最佳分解尺度：确定了具体的多尺度分解方法后，最佳分解尺度的选择就尤为关键了。尺度较少则分解不彻底，尺度较大，运算量就会变大。（2）最佳主成分数：使用的主成分较少，则不能充分反映被测样品组分的量测数据变化；反之，如果使用过多的主成分数建模，不仅会造成过拟合的现象，而且会将一些代表噪声的主成分加入到模型中，使得模型的预测能力下降。多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言最佳分解尺度反馈模型PLS建模反馈变量待测光谱某一尺度分解重建后模型传递最优?否是数据融合预测结果反馈变量RMSEP相关系数多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言最佳主成分数子模型的RMSEP随主成分数变化情况多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言2.结果对比（a）（b）DS（C）MM-DS（1）DWT+几种常用模型传递方法多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言2.结果对比（1）DWT+几种常用模型传递方法

模型传递方法RMSEP结合多尺度建模的方法RMSEPPDS算法0.2095MM-PDS0.1747Shenk's算法0.2085MM-Shenk's0.1646S/B算法0.2212MM-S/B0.1548多尺度建模+模型传递对原模型传递的性能均有20%-30%的提升。多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言2.结果对比（2）几种多尺度分解方法+PDS

（A）DWT-PDS（B）WP-PDS（C）DTCWT-PDS多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引言2.结果对比多尺度建模在模型传递中的应用研究原理与算法实多尺度建模在模型传递中的应用研究

原理与算法

实验

结果与讨论

引