本发明公开了一种基于典型相关系数的近红外光谱信息提取方法,包括:步骤1,获取烟叶的原始近红外光谱以及化学值;步骤2,剔除原始近红外光谱中的异常光谱以及化学值中的异常值;步骤3,将近红外光谱划分为若干光谱段,在每个光谱段内,对近红外光谱与化学值进行典型相关分析,计算典型相关系数;步骤4,选取阈值,对典型相关系数大于阈值的波长点进行PLS建模。本发明提供的基于典型相关系数的近红外光谱信息提取方法,能够提高近红外光谱的解释能力,消除近红外光谱信息的多重共线性,提高利用近红外光谱预测化学成分模型的稳定性。
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