動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與波長篩選：創(chuàng)新方法與實踐探索一、引言1.1研究背景與意義在當今科學技術(shù)飛速發(fā)展的時代，動態(tài)光譜數(shù)據(jù)作為一種蘊含豐富信息的數(shù)據(jù)源，在眾多領(lǐng)域都展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。從生物醫(yī)學領(lǐng)域?qū)θ梭w生理特征的監(jiān)測與疾病診斷，到食品安全領(lǐng)域?qū)κ称烦煞趾推焚|(zhì)的快速檢測；從環(huán)境保護領(lǐng)域?qū)ξ廴疚锏姆治雠c監(jiān)測，到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)r(nóng)作物生長狀態(tài)的評估與病蟲害的早期預警，動態(tài)光譜分析技術(shù)憑借其快速、無損、多參數(shù)同時檢測等獨特優(yōu)勢，已成為各領(lǐng)域研究和發(fā)展的重要支撐。在生物醫(yī)學領(lǐng)域，近紅外光可深入人體組織，其透射和反射光譜攜帶了人體血液狀況、組織代謝和組織成份含量的信息，通過動態(tài)光譜分析技術(shù)，有望實現(xiàn)人體血液成份的無損檢測，為臨床診斷提供更加便捷、準確的手段。在食品安全方面，能夠快速檢測食品中的營養(yǎng)成分、添加劑以及有害物質(zhì)，保障消費者的飲食安全。在環(huán)境保護中，可對大氣、水和土壤中的污染物進行實時監(jiān)測，為環(huán)境治理提供數(shù)據(jù)支持。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，有助于及時了解農(nóng)作物的生長需求，優(yōu)化種植管理，提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。然而，動態(tài)光譜數(shù)據(jù)在實際應(yīng)用中面臨著諸多挑戰(zhàn)。由于采集對象和采集過程存在不確定性，例如生物個體的生理差異、環(huán)境因素的干擾、儀器設(shè)備的精度限制等，導致獲得的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會包含大量噪聲、基線漂移以及異常值等問題，這些問題不僅會嚴重影響數(shù)據(jù)分析建模的穩(wěn)定性和可靠性，還可能導致分析結(jié)果出現(xiàn)偏差，進而影響后續(xù)的決策和應(yīng)用。在生物醫(yī)學診斷中，不準確的光譜數(shù)據(jù)可能導致誤診；在食品安全檢測中，可能會誤判食品的質(zhì)量和安全性。與此同時，動態(tài)光譜數(shù)據(jù)通常包含大量的波長信息，其中部分波長可能與目標分析物無關(guān)，或者存在多重共線性，這些冗余信息不僅會增加數(shù)據(jù)處理的復雜性和計算成本，還可能引入干擾，降低模型的預測能力和解釋性。在建立農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測模型時，若納入過多無關(guān)波長，會使模型變得復雜且不穩(wěn)定，影響對農(nóng)產(chǎn)品真實品質(zhì)的判斷。因此，對動態(tài)光譜數(shù)據(jù)進行有效的質(zhì)量評估和波長篩選具有至關(guān)重要的意義。本研究致力于探索動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估及波長篩選的新方法，旨在解決當前動態(tài)光譜分析技術(shù)應(yīng)用中面臨的關(guān)鍵問題。通過建立科學合理的質(zhì)量評估體系，能夠在數(shù)據(jù)采集后快速準確地判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量，篩選出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析，從而提高建模的穩(wěn)定性和預測的準確度。而有效的波長篩選方法可以從海量的波長信息中提取出最具代表性和相關(guān)性的波長，實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，減少冗余信息的干擾，提高模型的性能和效率。這不僅有助于推動動態(tài)光譜分析技術(shù)在各領(lǐng)域的深入應(yīng)用，提升相關(guān)領(lǐng)域的研究水平和實際應(yīng)用效果，還能為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供有力的技術(shù)支持，具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方面，國內(nèi)外學者已開展了一系列富有成效的研究工作。李剛等人提出了穩(wěn)定波長數(shù)作為動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標，通過對110名志愿者的測量數(shù)據(jù)進行深入分析，發(fā)現(xiàn)該指標能夠有效反映數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。依據(jù)穩(wěn)定波長數(shù)選取60例優(yōu)秀樣本后，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本的總膽固醇、血糖、血紅蛋白進行建模和預測，結(jié)果顯示平均相對誤差顯著降低，有力證明了該評價指標的有效性。徐思佳提出了基于基頻穩(wěn)定系數(shù)（FFSC）的光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與篩選新方法，該方法通過分析光譜數(shù)據(jù)中基頻的穩(wěn)定性來評估數(shù)據(jù)質(zhì)量。在臨床樣本實驗中，采用分組對照的方法，對經(jīng)過基頻穩(wěn)定度分析的優(yōu)選樣本組和未經(jīng)篩選的隨機樣本組進行對比，結(jié)果表明優(yōu)選樣本組的預測精度提高了12.19%，充分驗證了該方法在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型預測精度方面的可行性和優(yōu)越性。在波長篩選領(lǐng)域，眾多方法不斷涌現(xiàn)。方差分析法通過計算不同波長下數(shù)據(jù)的方差，篩選出方差較大、信息含量豐富的波長，在一些對數(shù)據(jù)穩(wěn)定性要求較高的領(lǐng)域有一定應(yīng)用。相關(guān)系數(shù)法通過計算波長與目標參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)，選取相關(guān)系數(shù)較高的波長，以確保篩選出的波長與目標信息具有較強的關(guān)聯(lián)性。無信息變量消除法（UVE）則基于偏最小二乘回歸（PLS）模型，通過對變量進行多次抽樣和建模，剔除對模型貢獻較小的無信息變量，實現(xiàn)波長篩選，有效減少了數(shù)據(jù)中的冗余信息。間隔偏最小二乘法（iPLS）將整個波長范圍劃分為多個子區(qū)間，對每個子區(qū)間分別建立PLS模型，根據(jù)模型的性能指標選擇最優(yōu)的子區(qū)間，從而確定特征波長，提高了模型的效率和準確性。遺傳算法（GA）模擬生物進化過程中的選擇、交叉和變異操作，對波長組合進行優(yōu)化搜索，能夠在復雜的解空間中找到較優(yōu)的波長組合。模擬退火算法（SA）借鑒固體退火的原理，在搜索過程中允許接受較差的解，以避免陷入局部最優(yōu)解，從而找到更接近全局最優(yōu)的波長篩選結(jié)果。多鏈逐步選擇算法從多個初始解出發(fā)，通過逐步添加或刪除波長，形成多條搜索鏈，最終綜合各條鏈的結(jié)果確定最優(yōu)波長，增加了搜索的全面性和可靠性。盡管在動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估及波長篩選方面已經(jīng)取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處?，F(xiàn)有質(zhì)量評估方法在全面性和準確性方面還有待提高，部分指標僅考慮了數(shù)據(jù)的單一特性，未能綜合考量動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的復雜特征。在波長篩選方面，一些方法計算復雜度較高，導致計算效率低下，難以滿足實際應(yīng)用中對實時性的要求；部分方法在處理高維數(shù)據(jù)時容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，使得模型的泛化能力較差，無法準確地應(yīng)用于新的數(shù)據(jù)樣本。此外，不同領(lǐng)域的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)具有獨特的特點和應(yīng)用需求，現(xiàn)有的質(zhì)量評估和波長篩選方法往往缺乏通用性，難以直接應(yīng)用于不同場景。因此，開發(fā)更加全面、準確、高效且具有通用性的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估及波長篩選新方法具有迫切的現(xiàn)實需求。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究圍繞動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估及波長篩選展開，主要內(nèi)容如下：動態(tài)光譜數(shù)據(jù)特點分析：對不同領(lǐng)域（如生物醫(yī)學、食品安全、環(huán)境保護等）的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)進行收集與整理，深入分析其數(shù)據(jù)特性，包括噪聲特性、基線漂移規(guī)律、信號的穩(wěn)定性與波動性等。從時域和頻域角度，運用統(tǒng)計學方法和信號處理技術(shù)，探究數(shù)據(jù)的分布特征、頻率成分以及不同波長下數(shù)據(jù)的變化趨勢，為后續(xù)的質(zhì)量評估和波長篩選方法研究提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估新方法研究：針對現(xiàn)有質(zhì)量評估方法的不足，綜合考慮動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的多方面特征，構(gòu)建全面且準確的質(zhì)量評估指標體系。引入信息熵來衡量數(shù)據(jù)的不確定性和信息量，結(jié)合數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，評估不同波長之間的關(guān)聯(lián)程度，以判斷數(shù)據(jù)的冗余性。基于機器學習算法，如支持向量機（SVM），構(gòu)建質(zhì)量評估模型，通過對大量已知質(zhì)量數(shù)據(jù)的學習，實現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)質(zhì)量的準確分類和量化評估。動態(tài)光譜數(shù)據(jù)波長篩選新方法提出：為解決傳統(tǒng)波長篩選方法存在的計算復雜度高和過擬合問題，探索基于改進智能算法的波長篩選策略。對遺傳算法進行改進，引入自適應(yīng)交叉和變異概率，使其能根據(jù)種群的進化狀態(tài)自動調(diào)整搜索策略，提高算法的收斂速度和尋優(yōu)能力，從而更高效地篩選出與目標信息最相關(guān)的波長。結(jié)合稀疏表示理論，構(gòu)建稀疏波長篩選模型，通過對光譜數(shù)據(jù)的稀疏表示，突出關(guān)鍵波長的作用，有效去除冗余波長，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維。實驗驗證與結(jié)果分析：利用搭建的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)采集平臺，采集不同樣本的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)，涵蓋生物醫(yī)學領(lǐng)域的人體生理參數(shù)測量數(shù)據(jù)、食品安全領(lǐng)域的食品成分檢測數(shù)據(jù)以及環(huán)境保護領(lǐng)域的污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)等。運用所提出的質(zhì)量評估方法對采集到的數(shù)據(jù)進行質(zhì)量評估，篩選出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)子集。分別采用新提出的波長篩選方法和傳統(tǒng)波長篩選方法對高質(zhì)量數(shù)據(jù)進行處理，對比分析不同方法篩選出的波長子集。將篩選后的波長數(shù)據(jù)用于建立預測模型，如偏最小二乘回歸（PLS）模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型等，通過模型的預測性能指標，如均方根誤差（RMSE）、決定系數(shù)（R2）等，驗證新方法在提高模型準確性和泛化能力方面的有效性。1.3.2研究方法本研究綜合運用多種方法，確保研究的科學性和有效性：實驗研究法：搭建動態(tài)光譜數(shù)據(jù)采集實驗平臺，選擇合適的光譜儀、光源以及樣品池等設(shè)備，針對不同研究對象設(shè)計合理的實驗方案。在生物醫(yī)學實驗中，選取一定數(shù)量的志愿者，采集其在不同生理狀態(tài)下的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)；在食品安全實驗中，準備不同種類、不同品質(zhì)的食品樣本進行光譜采集；在環(huán)境保護實驗中，模擬不同污染程度的環(huán)境樣本進行數(shù)據(jù)獲取。嚴格控制實驗條件，如溫度、濕度、光照等，確保實驗數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。數(shù)據(jù)分析方法：運用統(tǒng)計學方法對采集到的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)進行初步分析，計算數(shù)據(jù)的均值、方差、標準差等統(tǒng)計量，了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況。采用信號處理技術(shù)，如濾波、平滑、基線校正等，對數(shù)據(jù)進行預處理，去除噪聲和干擾，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。利用相關(guān)分析、主成分分析（PCA）等多元統(tǒng)計分析方法，挖掘數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系和潛在信息，為質(zhì)量評估和波長篩選提供數(shù)據(jù)支持。對比研究法：將新提出的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法和波長篩選方法與傳統(tǒng)方法進行對比。在質(zhì)量評估方面，比較不同方法對數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷的準確性和一致性，分析各自的優(yōu)缺點；在波長篩選方面，對比不同方法篩選出的波長子集在模型構(gòu)建中的表現(xiàn)，包括模型的復雜度、預測精度、泛化能力等。通過對比研究，驗證新方法的優(yōu)越性和創(chuàng)新性，為實際應(yīng)用提供參考依據(jù)。1.4研究創(chuàng)新點本研究在動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估及波長篩選方法上具有多方面創(chuàng)新，為該領(lǐng)域的研究和應(yīng)用帶來了新的思路和方法，具體創(chuàng)新點如下：構(gòu)建綜合全面的質(zhì)量評估指標體系：突破傳統(tǒng)質(zhì)量評估方法僅關(guān)注單一數(shù)據(jù)特性的局限，創(chuàng)新性地引入信息熵和相關(guān)性分析。信息熵能夠有效衡量數(shù)據(jù)的不確定性和信息量，從信息論的角度為數(shù)據(jù)質(zhì)量評估提供了新的視角，使我們能夠更深入地了解數(shù)據(jù)中蘊含的有效信息。通過計算不同波長下數(shù)據(jù)的信息熵，可以清晰地判斷哪些波長的數(shù)據(jù)具有較高的不確定性，哪些波長的數(shù)據(jù)包含了更豐富的信息，從而為質(zhì)量評估提供量化依據(jù)。相關(guān)性分析則用于評估不同波長之間的關(guān)聯(lián)程度，準確判斷數(shù)據(jù)的冗余性。在動態(tài)光譜數(shù)據(jù)中，部分波長之間可能存在較強的相關(guān)性，這些冗余信息會增加數(shù)據(jù)處理的復雜性，影響分析結(jié)果的準確性。通過相關(guān)性分析，我們可以識別出這些冗余波長，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和建模提供更簡潔、有效的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這種綜合考慮多方面特征的評估指標體系，能夠更全面、準確地反映動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為數(shù)據(jù)篩選和分析提供了更可靠的依據(jù)。提出基于改進智能算法的波長篩選策略：對遺傳算法進行創(chuàng)新性改進，引入自適應(yīng)交叉和變異概率。在傳統(tǒng)遺傳算法中，交叉和變異概率通常是固定的，這在一定程度上限制了算法的搜索能力和收斂速度。本研究中的自適應(yīng)交叉和變異概率能夠根據(jù)種群的進化狀態(tài)自動調(diào)整。在算法初期，種群多樣性較高，此時適當增大交叉和變異概率，可以擴大搜索范圍，避免算法陷入局部最優(yōu)解；隨著進化的進行，種群逐漸趨于穩(wěn)定，此時減小交叉和變異概率，有助于算法更快地收斂到全局最優(yōu)解。通過這種自適應(yīng)調(diào)整，算法能夠在復雜的解空間中更高效地搜索，快速找到與目標信息最相關(guān)的波長，提高了波長篩選的效率和準確性。結(jié)合稀疏表示理論構(gòu)建稀疏波長篩選模型也是本研究的一大創(chuàng)新。稀疏表示理論能夠?qū)庾V數(shù)據(jù)進行稀疏表示，突出關(guān)鍵波長的作用，有效去除冗余波長。在高維的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)中，許多波長可能對目標分析物的貢獻較小，甚至是干擾信息。通過稀疏波長篩選模型，可以將這些冗余波長剔除，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維，從而提高模型的性能和效率。這種將改進遺傳算法與稀疏表示理論相結(jié)合的波長篩選策略，充分發(fā)揮了兩種方法的優(yōu)勢，為動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的波長篩選提供了一種全新的解決方案。多技術(shù)融合實現(xiàn)動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的高效處理：將信號處理技術(shù)、多元統(tǒng)計分析方法與機器學習算法有機融合，形成了一套完整的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)處理體系。在數(shù)據(jù)預處理階段，運用信號處理技術(shù)，如濾波、平滑、基線校正等，有效去除噪聲和干擾，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。濾波技術(shù)可以根據(jù)信號的頻率特性，去除高頻噪聲或低頻干擾，使信號更加清晰；平滑技術(shù)則可以減少數(shù)據(jù)的波動，提高數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性；基線校正能夠消除由于儀器漂移等原因?qū)е碌幕€偏移，確保數(shù)據(jù)的準確性。在數(shù)據(jù)分析階段，利用多元統(tǒng)計分析方法，如相關(guān)分析、主成分分析（PCA）等，挖掘數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系和潛在信息。相關(guān)分析可以幫助我們了解不同波長與目標參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)程度，主成分分析則可以將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維的主成分，提取數(shù)據(jù)的主要特征，降低數(shù)據(jù)的維度，同時保留數(shù)據(jù)的大部分信息。在質(zhì)量評估和波長篩選階段，引入機器學習算法，如支持向量機（SVM）、遺傳算法等，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)質(zhì)量的準確分類和波長的智能篩選。支持向量機可以通過對大量已知質(zhì)量數(shù)據(jù)的學習，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量分類模型，對未知數(shù)據(jù)的質(zhì)量進行準確判斷；遺傳算法則可以在復雜的解空間中搜索最優(yōu)的波長組合，實現(xiàn)波長的高效篩選。這種多技術(shù)融合的方法，充分發(fā)揮了各技術(shù)的優(yōu)勢，實現(xiàn)了動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的高效處理，為提高模型的準確性和泛化能力提供了有力支持。二、動態(tài)光譜數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與特點分析2.1動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的基本原理動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的產(chǎn)生源于物質(zhì)對光的吸收、發(fā)射或散射特性隨時間的變化。以生物醫(yī)學領(lǐng)域人體血液成分的動態(tài)光譜檢測為例，當特定波長范圍的光照射人體組織時，光在穿透組織的過程中會與血液中的各種成分發(fā)生相互作用。血液中的血紅蛋白、葡萄糖、膽固醇等成分對不同波長的光具有特定的吸收特性，且這些吸收特性會隨著人體生理狀態(tài)的變化以及心臟的周期性搏動而產(chǎn)生動態(tài)變化。心臟收縮時，動脈血管內(nèi)血液充盈，光在血液中的傳播路徑和吸收情況發(fā)生改變；心臟舒張時，血液狀態(tài)又有所不同，這種周期性的變化使得光的吸收光譜呈現(xiàn)出動態(tài)特性。在數(shù)據(jù)構(gòu)成方面，動態(tài)光譜數(shù)據(jù)通常是一個多維數(shù)據(jù)集。其中，一維表示時間，反映了光譜隨時間的變化情況；另一維表示波長，涵蓋了從紫外光、可見光到紅外光等不同波段的波長信息。每個時間點上，在不同波長下都對應(yīng)著一個光信號強度值，這些強度值可以是吸光度、透過率或反射率等。以近紅外光譜儀采集的人體血液動態(tài)光譜數(shù)據(jù)為例，假設(shè)在10分鐘內(nèi)以每秒1次的頻率進行采集，光譜儀覆蓋的波長范圍是800-1000nm，以1nm的波長間隔進行測量，那么最終得到的數(shù)據(jù)將是一個10×60×201的三維數(shù)組，其中第一個維度表示時間點（共600個時間點），第二個維度表示波長（共201個波長），第三個維度則存儲每個時間點和波長下對應(yīng)的光信號強度值。動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的表示形式常見的有光譜曲線和數(shù)據(jù)矩陣。光譜曲線是將光信號強度值隨波長的變化以曲線的形式展現(xiàn)，橫坐標為波長，縱坐標為光信號強度。通過觀察光譜曲線的形狀、峰值位置和強度等特征，可以初步了解物質(zhì)的光譜特性以及隨時間的變化趨勢。在研究化學反應(yīng)過程中，反應(yīng)物和生成物的光譜曲線會隨著反應(yīng)的進行而發(fā)生變化，從曲線的變化可以推斷反應(yīng)的進程和產(chǎn)物的生成情況。數(shù)據(jù)矩陣則是將光譜數(shù)據(jù)以矩陣的形式存儲，每一行代表一個時間點的光譜信息，每一列代表一個波長下的光信號強度值，這種表示形式便于計算機進行數(shù)據(jù)處理和分析，能夠方便地運用各種數(shù)學算法和統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)進行挖掘和建模。2.2動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的特點剖析動態(tài)光譜數(shù)據(jù)具有鮮明的特點，這些特點深刻影響著數(shù)據(jù)的質(zhì)量評估和波長篩選過程，具體如下：時間序列性：動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的一個顯著特點是其時間序列特性。在不同領(lǐng)域的應(yīng)用中，這種特性都有明顯體現(xiàn)。在生物醫(yī)學領(lǐng)域監(jiān)測人體生理參數(shù)時，如通過動態(tài)光譜技術(shù)監(jiān)測人體血液成分的變化，由于人體的新陳代謝以及心臟的周期性跳動，血液中的成分含量和光吸收特性會隨時間發(fā)生規(guī)律性變化。在每次心臟搏動周期內(nèi)，動脈血管的充血和舒張狀態(tài)不同，導致光在血液中的傳播路徑和吸收程度也隨之改變，從而使動態(tài)光譜數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出與心臟搏動頻率相關(guān)的周期性變化。在研究化學反應(yīng)過程中，隨著反應(yīng)的進行，反應(yīng)物的濃度逐漸降低，生成物的濃度逐漸增加，這會導致物質(zhì)對光的吸收特性不斷變化，使得動態(tài)光譜數(shù)據(jù)在時間序列上呈現(xiàn)出反映反應(yīng)進程的趨勢。這種時間序列性要求在質(zhì)量評估時，充分考慮數(shù)據(jù)在時間維度上的穩(wěn)定性和變化趨勢?？梢酝ㄟ^分析不同時間點數(shù)據(jù)的重復性和一致性來評估數(shù)據(jù)質(zhì)量，對于波動過大或不符合正常變化趨勢的數(shù)據(jù)，應(yīng)進一步檢查其可靠性。在波長篩選時，要考慮波長與時間序列中目標變化的相關(guān)性，選擇能夠準確反映目標隨時間變化的波長，以提高對動態(tài)過程監(jiān)測和分析的準確性。噪聲干擾性：動態(tài)光譜數(shù)據(jù)在采集過程中極易受到各種噪聲的干擾，這些噪聲來源廣泛。儀器本身的電子噪聲是常見的噪聲源之一，它由儀器內(nèi)部的電子元件產(chǎn)生，如探測器的暗電流噪聲、放大器的熱噪聲等，這些噪聲會使測量得到的光信號強度產(chǎn)生隨機波動。環(huán)境因素也是不可忽視的噪聲來源，溫度的變化會影響儀器的性能和樣品的物理性質(zhì)，從而對光譜數(shù)據(jù)產(chǎn)生干擾；光照條件的不穩(wěn)定可能導致背景光的波動，進而影響測量結(jié)果；電磁干擾則可能來自周圍的電子設(shè)備，如手機、電腦等，它們產(chǎn)生的電磁波會干擾光譜儀的正常工作。在生物醫(yī)學檢測中，人體的微小動作，如呼吸、肢體的輕微抖動等，也會對測量產(chǎn)生干擾，導致動態(tài)光譜數(shù)據(jù)出現(xiàn)噪聲。這些噪聲干擾會嚴重影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量，使數(shù)據(jù)中的有效信號被掩蓋，增加了數(shù)據(jù)分析和建模的難度。在質(zhì)量評估中，需要采用有效的噪聲評估指標，如信噪比、均方根誤差等，來衡量噪聲對數(shù)據(jù)的影響程度。對于噪聲過大的數(shù)據(jù)，應(yīng)采取相應(yīng)的降噪措施，如濾波、平滑等方法，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。在波長篩選時，要盡量選擇受噪聲影響較小、信號穩(wěn)定性高的波長，避免因噪聲干擾導致錯誤的波長選擇，從而影響后續(xù)的分析結(jié)果。光譜重疊性：在動態(tài)光譜數(shù)據(jù)中，不同物質(zhì)的光譜往往存在重疊現(xiàn)象。在生物醫(yī)學領(lǐng)域，人體血液中含有多種成分，如血紅蛋白、葡萄糖、膽固醇等，它們的吸收光譜在某些波長范圍內(nèi)會相互重疊。血紅蛋白在近紅外波段有多個吸收峰，同時葡萄糖等其他成分在相近波長也有吸收，這就使得在這些波長處的光譜信號是多種成分吸收的綜合體現(xiàn)。在食品安全檢測中，食品中的多種營養(yǎng)成分和添加劑的光譜也可能存在重疊。這種光譜重疊性增加了數(shù)據(jù)解析的難度，難以直接從重疊的光譜中準確獲取每種物質(zhì)的信息。在質(zhì)量評估時，需要考慮光譜重疊對數(shù)據(jù)準確性和可靠性的影響，評估重疊部分的光譜信息是否能夠準確反映目標物質(zhì)的特性。在波長篩選過程中，要通過有效的算法和分析方法，區(qū)分出重疊光譜中與目標物質(zhì)最相關(guān)的波長，去除冗余和干擾波長，提高波長篩選的準確性和針對性，以便更準確地分析目標物質(zhì)的特征和變化。2.3動態(tài)光譜數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用動態(tài)光譜數(shù)據(jù)在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出了重要的應(yīng)用價值，推動了各領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展和創(chuàng)新。在生物醫(yī)學領(lǐng)域，動態(tài)光譜技術(shù)為人體生理參數(shù)監(jiān)測和疾病診斷帶來了新的突破。通過對人體組織的動態(tài)光譜分析，能夠?qū)崿F(xiàn)對血液成分的無創(chuàng)檢測。天津大學的李剛等人基于動態(tài)光譜理論，對人體血液中多種蛋白含量進行無創(chuàng)測量研究。他們采集了110名志愿者指端透射光譜信息，以血液成分含量生化分析值為參考，建立了血液中多種蛋白含量與動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的偏最小二乘法（PLS）校正模型。實驗結(jié)果顯示，對血紅蛋白、總蛋白和白蛋白含量校正模型的相關(guān)系數(shù)分別達到了0.9994、0.9221和0.9560，預測集的平均相對誤差為3.77%、3.49%和3.40%，這表明該技術(shù)在血液蛋白含量無創(chuàng)測量方面可獲得較高精度，為近紅外光譜法在血液成分無創(chuàng)測量領(lǐng)域開辟了新路徑。在疾病診斷方面，動態(tài)光譜技術(shù)可用于腫瘤的早期檢測。腫瘤組織與正常組織的代謝和生理特性存在差異，其動態(tài)光譜特征也有所不同。通過對人體體表或體內(nèi)特定部位的動態(tài)光譜監(jiān)測，能夠及時發(fā)現(xiàn)組織的異常變化，為腫瘤的早期診斷提供依據(jù)，有助于提高患者的治愈率和生存率。在食品安全領(lǐng)域，動態(tài)光譜分析技術(shù)為食品成分檢測和質(zhì)量評估提供了快速、高效的手段。以奶粉品質(zhì)分析為例，清華大學分析中心采用紅外光譜法結(jié)合計算機輔助解析技術(shù)，提出“紅外宏觀指紋鑒定法”。奶粉是多種成分的混合物，其紅外光譜具有“紅外宏觀指紋性”，即所含成分不同或各成分含量比例不同，都會導致紅外譜圖產(chǎn)生差異。通過對300種奶粉樣品的分析，研究人員發(fā)現(xiàn)可以根據(jù)蛋白質(zhì)、脂肪和糖類的指紋特征吸收峰強度，初步判斷這些營養(yǎng)成分的相對含量。不同蛋白質(zhì)含量的奶粉，其紅外光譜在特定峰位置和強度上表現(xiàn)出明顯區(qū)別。該方法還能確定奶粉中添加的輔料類型，如糊精、蔗糖、乳糖等。在300種奶粉樣品中，52.0%的產(chǎn)品添加了糊精，25.0%添加了蔗糖，22.0%添加了乳糖。這種方法操作簡單快速、成本低且無污染，能夠?qū)δ谭燮焚|(zhì)進行全面、準確的分析，為保障食品安全提供了有力支持。在檢測食品中的農(nóng)藥殘留時，動態(tài)光譜技術(shù)可以利用農(nóng)藥分子對特定波長光的吸收特性，快速檢測食品中農(nóng)藥的種類和殘留量，確保食品符合安全標準，保護消費者的健康。在環(huán)境保護領(lǐng)域，動態(tài)光譜技術(shù)對污染物監(jiān)測和環(huán)境質(zhì)量評估具有重要意義。在大氣污染監(jiān)測方面，通過對大氣中氣體成分的動態(tài)光譜分析，能夠?qū)崟r監(jiān)測二氧化硫、氮氧化物、顆粒物等污染物的濃度變化。利用傅里葉變換紅外光譜技術(shù)，可以對大氣中的多種污染物進行同時測量，獲取其濃度隨時間的變化趨勢，為空氣質(zhì)量預警和污染治理提供數(shù)據(jù)支持。在水質(zhì)監(jiān)測中，動態(tài)光譜技術(shù)可用于檢測水中的化學需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）、重金屬離子等污染物指標。不同污染物在光譜上具有獨特的吸收特征，通過分析水體的動態(tài)光譜，能夠準確判斷水中污染物的種類和含量，及時發(fā)現(xiàn)水質(zhì)異常，為水資源保護和污染治理提供科學依據(jù)。三、傳統(tǒng)動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與波長篩選方法3.1傳統(tǒng)質(zhì)量評估方法概述在動態(tài)光譜數(shù)據(jù)處理中，傳統(tǒng)的質(zhì)量評估方法在數(shù)據(jù)初步篩選和分析中發(fā)揮了重要作用，它們?yōu)楹罄m(xù)的深入研究提供了基礎(chǔ)判斷依據(jù)。信噪比（Signal-to-NoiseRatio，SNR）是一種常用的質(zhì)量評估指標，它通過計算信號強度與噪聲強度的比值來衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量。其原理基于信號和噪聲在幅度上的差異，在動態(tài)光譜數(shù)據(jù)采集過程中，信號是由目標物質(zhì)對光的吸收、發(fā)射或散射產(chǎn)生的有意義信息，而噪聲則是來自儀器、環(huán)境等因素的干擾信號。信噪比的計算公式為：SNR=\frac{P_{signal}}{P_{noise}}，其中P_{signal}表示信號功率，P_{noise}表示噪聲功率。在實際應(yīng)用中，較高的信噪比意味著信號相對較強，噪聲影響較小，數(shù)據(jù)質(zhì)量更可靠。在生物醫(yī)學動態(tài)光譜檢測中，當檢測人體血液成分時，較高的信噪比能使反映血液成分特征的光譜信號更清晰，有助于準確分析血液成分的含量和變化，從而提高診斷的準確性。在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，對大氣污染物的動態(tài)光譜監(jiān)測中，高信噪比的數(shù)據(jù)能更準確地反映污染物的種類和濃度變化，為環(huán)境評估和治理提供可靠的數(shù)據(jù)支持。相關(guān)系數(shù)（CorrelationCoefficient）也是一種廣泛應(yīng)用的質(zhì)量評估指標，它主要用于衡量兩個變量之間線性關(guān)系的密切程度。在動態(tài)光譜數(shù)據(jù)中，通常計算不同波長下光譜信號之間的相關(guān)系數(shù)，以評估數(shù)據(jù)的一致性和穩(wěn)定性。其計算基于兩個變量的協(xié)方差與各自標準差的乘積之比，公式為：r=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\bar{y})^{2}}}，其中x_{i}和y_{i}分別是兩個變量的觀測值，\bar{x}和\bar{y}分別是它們的均值，n是觀測值的數(shù)量。相關(guān)系數(shù)r的取值范圍在-1到1之間，r越接近1或-1，表示兩個變量之間的線性關(guān)系越強；r越接近0，表示線性關(guān)系越弱。在實際應(yīng)用中，若不同波長下的光譜信號相關(guān)系數(shù)較高，說明這些波長的數(shù)據(jù)具有較強的一致性，數(shù)據(jù)質(zhì)量相對較高。在食品安全檢測中，對于食品中某種成分的動態(tài)光譜檢測，若多個波長下的光譜信號相關(guān)系數(shù)高，表明這些波長的信號都能較好地反映該成分的特征，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性好，有助于準確檢測食品成分的含量和變化。除了信噪比和相關(guān)系數(shù)，還有一些其他傳統(tǒng)的質(zhì)量評估方法。如均方根誤差（RootMeanSquareError，RMSE），它用于衡量觀測值與真實值之間的偏差程度，在動態(tài)光譜數(shù)據(jù)中，可用于評估測量值與實際物質(zhì)光譜特征之間的誤差大小。其計算公式為：RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}}，其中y_{i}是真實值，\hat{y}_{i}是預測值或測量值，n是樣本數(shù)量。RMSE值越小，說明數(shù)據(jù)的準確性越高，質(zhì)量越好。在生物醫(yī)學實驗中，將動態(tài)光譜測量的人體生理參數(shù)與實際生理參數(shù)進行對比，RMSE可直觀地反映測量數(shù)據(jù)的誤差大小，幫助判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量是否滿足實驗要求。這些傳統(tǒng)質(zhì)量評估方法在不同的應(yīng)用場景中都有各自的優(yōu)勢和適用范圍。信噪比適用于評估數(shù)據(jù)中信號與噪聲的相對強度，對于受噪聲干擾較大的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)，如在復雜環(huán)境下采集的光譜數(shù)據(jù)，信噪比能有效衡量數(shù)據(jù)的可用性。相關(guān)系數(shù)則更側(cè)重于分析數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系，在需要判斷不同波長數(shù)據(jù)一致性和穩(wěn)定性的場景中具有重要作用，如在物質(zhì)成分分析中，通過相關(guān)系數(shù)可以篩選出與目標成分相關(guān)性強的波長數(shù)據(jù)。均方根誤差在關(guān)注測量準確性的應(yīng)用中表現(xiàn)出色，如在高精度的生物醫(yī)學檢測和工業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量控制中，能準確評估數(shù)據(jù)與真實值的偏差。然而，這些傳統(tǒng)方法也存在一定的局限性，它們往往只考慮了數(shù)據(jù)的某一個或幾個方面的特征，難以全面、準確地評估動態(tài)光譜數(shù)據(jù)復雜多變的質(zhì)量特性，在面對具有復雜噪聲、基線漂移以及多成分相互干擾的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)時，可能無法提供準確的質(zhì)量評估結(jié)果。3.2傳統(tǒng)波長篩選方法介紹傳統(tǒng)的波長篩選方法在動態(tài)光譜數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著重要作用，它們?yōu)閺暮Ａ康牟ㄩL信息中提取關(guān)鍵信息提供了基礎(chǔ)手段。連續(xù)投影算法（SuccessiveProjectionAlgorithm，SPA）是一種有效的波長篩選算法，廣泛應(yīng)用于光譜分析領(lǐng)域。其基本原理基于向量的投影分析，旨在選擇出含有最少冗余信息及最小共線性的變量組合。在高光譜數(shù)據(jù)處理中，SPA通過迭代過程逐步選出互相盡可能正交的光譜向量，這些向量可作為端元來分解和解釋混合光譜數(shù)據(jù)。具體實現(xiàn)流程如下：首先進行初始化，從高光譜數(shù)據(jù)矩陣中隨機選取一個光譜向量作為第一個端元；在迭代過程中，每次計算當前候選端元集中的所有端元與數(shù)據(jù)矩陣中每個光譜向量的投影長度，選擇投影長度最大的光譜向量作為新的端元，加入到候選端元集中；當選取的端元數(shù)量達到預定數(shù)量時，迭代過程終止。在農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測中，利用SPA對近紅外光譜數(shù)據(jù)進行波長篩選，從眾多波長中篩選出最能反映農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)特征的波長子集，有效減少了數(shù)據(jù)維度，提高了模型的預測精度。SPA具有簡單有效的優(yōu)點，能夠快速篩選出關(guān)鍵波長，降低數(shù)據(jù)處理的復雜度；但它也存在一定局限性，對初始端元的選擇較為敏感，不同的初始選擇可能會導致篩選結(jié)果存在差異，且在處理復雜光譜數(shù)據(jù)時，可能無法完全排除冗余信息。無信息變量消除算法（UninformativeVariableElimination，UVE）是另一種常用的波長篩選方法，基于偏最小二乘回歸（PLS）模型。其核心思想是利用噪聲的無關(guān)變量信息統(tǒng)計去選擇光譜自身的特征變量。在實際操作中，UVE先人為產(chǎn)生一個與自變量矩陣變量數(shù)目相同的隨機噪聲矩陣，并將其與光譜矩陣組合。然后通過交叉驗證的逐一剔除法建立PLS模型，得到回歸系數(shù)矩陣。接著分析回歸系數(shù)矩陣中回歸系數(shù)向量的平均值和標準偏差的商，以此來判斷變量的可靠性。根據(jù)該商的絕對值大小確定是否將相應(yīng)變量用于最后PLS回歸模型中，剔除對模型貢獻較小的無信息變量，從而實現(xiàn)波長篩選。在水質(zhì)監(jiān)測中，運用UVE對水體光譜數(shù)據(jù)進行處理，去除與水質(zhì)參數(shù)無關(guān)的波長，保留能夠準確反映水質(zhì)特征的波長，提高了水質(zhì)監(jiān)測模型的準確性和效率。UVE的優(yōu)點在于能夠自動剔除無信息變量，減少維度，降低計算復雜性，提高模型的精度和可解釋性，且不需要任何先驗知識，只需要輸入原始數(shù)據(jù)集即可；然而，當特征之間存在復雜的相互作用時，UVE可能無法準確評估變量的重要性，從而誤剔除一些有用的特征，影響模型的性能。除了SPA和UVE，還有其他一些傳統(tǒng)波長篩選方法。相關(guān)系數(shù)法通過計算波長與目標參數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)，選取相關(guān)系數(shù)較高的波長，其原理直觀，計算簡單，但可能會忽略變量之間的非線性關(guān)系。間隔偏最小二乘法（IntervalPartialLeastSquares，iPLS）將整個波長范圍劃分為多個子區(qū)間，對每個子區(qū)間分別建立PLS模型，根據(jù)模型的性能指標（如預測均方根誤差、決定系數(shù)等）選擇最優(yōu)的子區(qū)間，從而確定特征波長，這種方法在一定程度上提高了模型的效率和準確性，但子區(qū)間的劃分對結(jié)果影響較大，若劃分不合理，可能無法篩選出最優(yōu)波長。主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）通過對光譜數(shù)據(jù)進行線性變換，將多個波長變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個主成分，這些主成分能夠最大程度地保留原始數(shù)據(jù)的信息，實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，但主成分往往缺乏明確的物理意義，不利于對結(jié)果的解釋。這些傳統(tǒng)波長篩選方法在不同的應(yīng)用場景中各有優(yōu)劣，為動態(tài)光譜數(shù)據(jù)的分析提供了多樣化的手段，但隨著數(shù)據(jù)復雜度的增加和應(yīng)用需求的提高，它們在處理復雜動態(tài)光譜數(shù)據(jù)時的局限性也逐漸凸顯，迫切需要新的方法來進一步提升波長篩選的效果和性能。3.3傳統(tǒng)方法的局限性分析傳統(tǒng)的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與波長篩選方法在各自的應(yīng)用場景中發(fā)揮了一定作用，但隨著動態(tài)光譜數(shù)據(jù)復雜性的增加和應(yīng)用需求的不斷提高，其局限性也逐漸凸顯。在質(zhì)量評估方面，傳統(tǒng)方法存在明顯的不足。以信噪比（SNR）評估為例，它僅從信號與噪聲強度的相對關(guān)系來判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量，忽略了數(shù)據(jù)的其他重要特征。在實際的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)中，即使信噪比高，數(shù)據(jù)仍可能存在基線漂移、光譜重疊等問題，這些問題會嚴重影響數(shù)據(jù)的準確性和可靠性，但信噪比指標無法對其進行有效評估。在生物醫(yī)學動態(tài)光譜檢測中，由于人體生理狀態(tài)的復雜性，數(shù)據(jù)可能會受到多種因素的干擾，導致基線發(fā)生漂移，此時僅依靠信噪比無法準確判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量。相關(guān)系數(shù)在評估數(shù)據(jù)一致性和穩(wěn)定性時，也有局限性。它主要衡量的是線性關(guān)系，而動態(tài)光譜數(shù)據(jù)中變量之間的關(guān)系往往是非線性的，這就使得相關(guān)系數(shù)無法全面準確地反映數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系。在分析食品成分的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)時，不同成分之間可能存在復雜的非線性相互作用，僅用相關(guān)系數(shù)難以準確評估數(shù)據(jù)質(zhì)量。傳統(tǒng)的均方根誤差（RMSE）評估方法，雖然能衡量觀測值與真實值之間的偏差程度，但對于動態(tài)光譜數(shù)據(jù)中存在的復雜噪聲和干擾，它無法區(qū)分誤差的來源和性質(zhì)，難以提供有針對性的改進建議。在環(huán)境監(jiān)測的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)中，噪聲可能來自不同的污染源和環(huán)境因素，RMSE難以對這些復雜情況進行深入分析。傳統(tǒng)波長篩選方法也面臨諸多挑戰(zhàn)。連續(xù)投影算法（SPA）雖然能夠選擇出含有最少冗余信息及最小共線性的變量組合，但對初始端元的選擇極為敏感。不同的初始選擇會導致篩選結(jié)果存在較大差異，這使得篩選結(jié)果缺乏穩(wěn)定性和可靠性。在處理高光譜圖像數(shù)據(jù)時，由于數(shù)據(jù)的復雜性和多樣性，初始端元的選擇往往具有一定的隨機性，這就可能導致SPA篩選出的波長子集無法準確反映目標信息。無信息變量消除算法（UVE）基于偏最小二乘回歸（PLS）模型，通過人為添加噪聲矩陣來判斷變量的可靠性，但當特征之間存在復雜的相互作用時，它可能無法準確評估變量的重要性，從而誤剔除一些有用的特征。在分析生物樣本的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)時，生物分子之間存在復雜的相互作用，UVE可能會將一些與生物分子相互作用相關(guān)的重要波長誤判為無信息變量而剔除，影響后續(xù)分析結(jié)果的準確性。相關(guān)系數(shù)法僅考慮波長與目標參數(shù)之間的線性相關(guān)關(guān)系，忽略了變量之間的非線性關(guān)系，可能會遺漏一些對目標分析物有重要影響的波長。在處理具有復雜光譜特征的物質(zhì)時，如生物大分子，其光譜特征與目標參數(shù)之間可能存在非線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)法難以篩選出全面準確的波長。間隔偏最小二乘法（iPLS）中子區(qū)間的劃分對結(jié)果影響較大，如果劃分不合理，可能無法篩選出最優(yōu)波長，導致模型的性能下降。主成分分析法（PCA）雖然能實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，但主成分往往缺乏明確的物理意義，不利于對結(jié)果進行解釋和應(yīng)用，在需要對波長與目標分析物之間的關(guān)系進行深入理解的場景中，PCA的局限性尤為明顯。四、動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量評估新方法構(gòu)建4.1新評估指標的提出為了更全面、準確地評估動態(tài)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量，本研究創(chuàng)新性地提出了基于信息熵的穩(wěn)定性指標和特征峰完整性指標?；谛畔㈧氐姆€(wěn)定性指標，是從信息論的角度來衡量動態(tài)光譜數(shù)據(jù)在不同波長下的穩(wěn)定性。信息熵能夠反映數(shù)據(jù)的不確定性和信息量，對于動態(tài)光譜數(shù)據(jù)而言，穩(wěn)定的數(shù)據(jù)其信息熵相對較低，因為穩(wěn)定的數(shù)據(jù)在不同測量時刻具有較高的一致性和規(guī)律性，不確定性較?。欢环€(wěn)定的數(shù)據(jù)，由于受到噪聲、基線漂移等因素的干擾，其信息熵會較高。以生物醫(yī)學領(lǐng)域的人體血液動態(tài)光譜數(shù)據(jù)為例，在正常生理狀態(tài)下，血液成分相對穩(wěn)定，對應(yīng)的動態(tài)光譜數(shù)據(jù)在某些關(guān)鍵波長處的信息熵較低，表明這些波長下的數(shù)據(jù)具有較好的穩(wěn)定性；當人體出現(xiàn)生理異?；蚴艿酵饨绺蓴_時，血液成分發(fā)生變化，光譜數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性受到影響，這些關(guān)鍵波長處的信息熵會升高。其計算方法如下：對于動態(tài)光譜數(shù)據(jù)矩陣X，其中X_{ij}表示第i個樣本在第j個波長下的光譜強度值，i=1,2,\cdots,n，j=1,2,\cdots,m，首先計算第j個波長下的概率分布p_j(X_{\##\#4.2?¤???′?o|èˉ???°?¨?????????o?????o?o????è?°?????o?????°èˉ???°????

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