| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 近红外光谱技术简介 | 第9-11页 |
| 1.2.1 近红外光谱技术原理 | 第9-10页 |
| 1.2.2 近红外光谱分析技术的优势 | 第10页 |
| 1.2.3 近红外光谱技术的局限 | 第10-11页 |
| 1.3 近红外光谱技术在木材检测中的应用 | 第11-13页 |
| 1.3.1 在木材物理检测中的应用 | 第11-12页 |
| 1.3.2 在木材化学检测中的应用 | 第12页 |
| 1.3.3 在其它领域的应用 | 第12-13页 |
| 1.4 研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.4.2 NIRS技术分析流程 | 第13-15页 |
| 2 基于NIRS技术与PLS法预测木材密度 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 实验部分 | 第15-17页 |
| 2.2.1 试验样品采集与制备 | 第15页 |
| 2.2.2 采集近红外光谱 | 第15-17页 |
| 2.3 模型构建原理与评价 | 第17-19页 |
| 2.3.1 模型构建原理 | 第17页 |
| 2.3.2 Leave-one-out内部交叉验证 | 第17-18页 |
| 2.3.3 模型评价指标 | 第18-19页 |
| 2.4 结果与分析 | 第19-21页 |
| 2.4.1 不同主成分数对PLS建模精度的影响 | 第19-20页 |
| 2.4.2 基于NIR密度模型的木材未知样品密度预测 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 3 小波变换去噪对模型的优化研究 | 第23-38页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 小波变换去噪简介 | 第23-26页 |
| 3.2.1 小波变换定义 | 第23-24页 |
| 3.2.2 小波的多分辨率分析 | 第24页 |
| 3.2.3 尺度函数φ(t)和小波函数ψ(t) | 第24-25页 |
| 3.2.4 Mallat算法 | 第25-26页 |
| 3.2.5 小波变换去噪效果评价 | 第26页 |
| 3.3 小波变换去噪 | 第26-35页 |
| 3.3.1 不同小波函数的去噪效果比较 | 第26-30页 |
| 3.3.2 小波分解层去噪效果比较 | 第30-33页 |
| 3.3.3 阈值选择与量化对NIRS的去噪影响 | 第33-35页 |
| 3.4 结果与讨论 | 第35-36页 |
| 3.4.1 小波变换去噪后NIRS建模 | 第35页 |
| 3.4.2 去噪后模型预测未知样品 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 4 小波压缩对木材密度近红外模型优化的研究 | 第38-49页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 小波压缩理论基础 | 第38-39页 |
| 4.3 小波压缩近红外光谱 | 第39-44页 |
| 4.3.1 不同小波函数的压缩效果比较 | 第39-41页 |
| 4.3.2 小波分解层压缩效果比较 | 第41-43页 |
| 4.3.3 不同阈值压缩效果比较 | 第43页 |
| 4.3.4 小波压缩后近红外光谱 | 第43-44页 |
| 4.4 结果与讨论 | 第44-47页 |
| 4.4.1 小波压缩后NIRS建模 | 第44-46页 |
| 4.4.2 压缩后模型预测未知样品 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |