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—— 中国食品杂志社
为了提升苹果可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）近红外定量分析模型在不同仪器之间的传递效果，以2 台近红外光谱仪测得的89 个红富士苹果样品的SSC及光谱数据作为研究对象，首先建立主机的苹果SSC偏最小二乘回归模型，随后采用移动窗口相关系数法分析仪器间光谱的横向偏移现象，并在此基础上应用小波变换-分段直接校正（wavelet transform-piecewise direct standardization，WT-PDS）算法实现主机模型向从机的传递，并与直接校正（direct standardization，DS）、PDS等模型传递方法进行对比。结果表明，与DS、PDS等算法相比，经WT预处理后，各算法都能显著提升从机样本的预测性能，其中WT-PDS算法的提升效果最佳，相对预测偏差由DS传递的2.951 3提高至4.029 8，预测均方根误差从0.637 3降低至0.466 2，而模型传递所需的转换集样本数目从40 个减至20 个。因此，WT-PDS算法可有效抑制光谱信号中的高频噪声与背景噪声干扰，有利于提高模型传递的精度，为降低便携式近红外光谱仪之间复杂的系统差异提供了一种更高效的解决方案。
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