一种基于最小相关系数的多变量校正特征波长选择方法

摘要

本发明公开了一种基于最小相关系数的多变量校正特征波长选择方法，要解决的是现有波长选择方法的问题。本发明的步骤如下：对光谱数据集X进行S‑G一阶导处理，计算各列向量间相关系数的绝对值，得到相关系数矩阵R，计算相关系数矩阵R中各列除对角线外其他元素的平均值及标准差，选取相关系数平均值及标准差阈值对，构成待选波长集合S，对S集合波长进行排序得到集合S'，逐次增加一个波长变量建立MLR模型，计算各个模型的RMSEV的值，最小RMSEV值所对应的变量子集即为S下的特征波长，选择下一个阈值对，重复上述步骤，找到所有特征波长集合下对应的最小RMSEV值及其对应特征波长。本发明最大限度地减少冗余的变量选择方法，原理简单，易于实现。