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目标因子分析(TFA)在不经过任何预处理的情况下,能否成功地从实验数据矩阵中提取目标光谱主要取决于相应组分浓度的方差。当氨的浓度方差较低、基线漂移较严重时,TFA可能给出假阴性结果,因此,需要校正基线,以提高TFA性能。本研究采用6组不同浓度方差、不同基线漂移程度的大气开放光路傅里叶变换红外(OP/FT-IR)光谱数据,比较标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、线性拟合、小波变换(WT)和自适应迭代重加权惩罚最小二乘(airPLS)法去除基线的效果。结果表明,小波变换能够有效去除基线,从而使氨和甲烷光谱信息提前出现在PCA的特征向量中,显著提高了目标因子分析的定性能力。 相似文献
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复杂化学体系的数据解析中,估计主因子数是必要步骤,同时也是一个难题.目前存在多种各具特点的估计方法.对这些方法进行整理和归纳可为解决这一难题提供全局视角下的综合性信息,有助于进一步研究.本文结合本课题组的相关研究对主因子数估计问题进行了系统深入的分析;整理了近年来出现的各种估计方法,并将之分为三类,即经验方法、数学原理完备的方法以及统计方法,并对每类方法的特点和共性进行了分析和说明;归纳出第二类方法的基本原理. 相似文献
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有限群极大子群的正规指数 总被引:6,自引:0,他引:6
对于有限群G的极大子群M,定义M的正规指数为G的主因子H/K的阶,这里H是M在G中的极小正规补。在这篇注记中,使用正规指数这一概念我们获得了有限群为p-可解,可解,超可解的一些充分必要条件。 相似文献
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