基于局部对称重加权惩罚最小二乘的拉曼基线校正 被引量：10

1

作者 赵恒 陈娱欣 +1 位作者 续小丁 胡波 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期274-285,共12页

拉曼光谱分析技术具有快速响应、非接触、检测限制小、灵敏度高的优点,广泛应用于生产生活的众多领域。然而实际测得的原始拉曼光谱总会有不同程度的基线漂移,严重影响光谱分析的有效性和准确性。针对现有基线校正方法容易造成估计基线... 拉曼光谱分析技术具有快速响应、非接触、检测限制小、灵敏度高的优点,广泛应用于生产生活的众多领域。然而实际测得的原始拉曼光谱总会有不同程度的基线漂移,严重影响光谱分析的有效性和准确性。针对现有基线校正方法容易造成估计基线偏低、校正后光谱抬升的问题,提出了一种基于局部对称重加权惩罚最小二乘(LSRPLS)的基线校正算法,该算法在非对称惩罚最小二乘的基础上,使用softsign函数引入局部对称加权的思想,对光谱中无谱峰的基线区域赋予相近的权重,并通过迭代调整估计基线的权重。在模拟和实际拉曼光谱上分别进行了验证。实验结果表明:LSRPLS基线校正算法不仅能对不同类型的光谱基线进行校正,而且与现有的基线校正方法相比,具有更高的准确度和稳定性。基线校正后的光谱在主成分空间上的聚集度得到提升,模型的分类准确性明显提高,说明LSRPLS算法在去除基线的同时,能够保留光谱的有效信息,为拉曼光谱的进一步分析提供了依据。 展开更多

关键词 光谱学 基线校正 惩罚最小二乘 拉曼光谱 softsign函数

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自适应拉曼光谱成像数据去噪及其在植物细胞壁光谱分析中的应用 被引量：4

2

作者 张逊 陈胜 +2 位作者 吴博士 杨桂花 许凤 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1846-1851,共6页

拉曼光谱成像数据存在基线漂移与宇宙射线干扰峰两类噪声信号,无法直接用于光谱分析研究,必须去除。现有单光谱去噪方法处理结果不稳定、可重复性差。针对这一问题,本研究提出了一种自适应拉曼光谱成像数据新型去噪法,采用优化的自适应... 拉曼光谱成像数据存在基线漂移与宇宙射线干扰峰两类噪声信号,无法直接用于光谱分析研究,必须去除。现有单光谱去噪方法处理结果不稳定、可重复性差。针对这一问题,本研究提出了一种自适应拉曼光谱成像数据新型去噪法,采用优化的自适应迭代惩罚最小二乘法(Adaptive iteratively reweighted penalized least-squares,air PLS)和基于主成分分析(PCA)的干扰峰消除算法修正光谱基线漂移和宇宙射线干扰峰,具有输入参数少、光谱失真小、处理速度快、去噪结果稳定等优点。利用本方法去除了芒草(Miscanthus sinensis)细胞壁拉曼光谱成像数据(9010条光谱)中的噪声信号,并对去噪后数据进行PCA和聚类分析(CA),成功区分非植物光谱与植物光谱,分类结果优于未去噪数据。预期本方法可应用于其它光谱成像数据去噪,为光谱的解译和定量分析提供可靠的研究基础。 展开更多

关键词 拉曼光谱成像 光谱去噪 惩罚最小二乘 主成分分析 聚类分析

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基于低秩约束惩罚最小二乘的干涉图基线校正方法 被引量：3

3

作者 朱锋 安军社 +4 位作者 施海亮 叶函函 李志伟 王先华 熊伟 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第14期216-222,共7页

提出一种基于低秩约束惩罚最小二乘(LRPLS)的基线校正方法。利用惩罚最小二乘模型综合考虑拟合基线对干涉图的保真度和平滑度的影响,同时引入有效干涉图和噪声的低秩-稀疏先验约束条件,从而构建联合低秩矩阵恢复和惩罚最小二乘的正则化... 提出一种基于低秩约束惩罚最小二乘(LRPLS)的基线校正方法。利用惩罚最小二乘模型综合考虑拟合基线对干涉图的保真度和平滑度的影响,同时引入有效干涉图和噪声的低秩-稀疏先验约束条件,从而构建联合低秩矩阵恢复和惩罚最小二乘的正则化框架,并采用基于增广拉格朗日乘子的迭代优化算法进行求解。在“嫦娥一号”卫星干涉成像光谱仪(IIM)数据上的实验表明,所提方法在去除基线的同时,能够保留干涉图的有效信息。相比于现有的基线校正方法,所提方法具有更好的稳定性和抗噪能力;校正后复原高光谱影像得到显著提升,对于改善干涉成像光谱仪数据质量具有较高的实际应用价值。 展开更多

关键词 光谱学 干涉成像光谱仪 基线校正 光谱复原 惩罚最小二乘 低秩矩阵恢复

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存在趋势和周期特征的非平稳时间序列的建模及其应用 被引量：3

4

作者 王守霞 尤进红 黄涛 《中国科学：数学》 CSCD 北大核心 2022年第2期177-208,共32页

本文研究存在未知周期和趋势的非平稳时间序列的估计问题.将经典的时间序列分解模型写成一个含有未知参数的部分线性模型,首先采用B-样条逼近未知时间趋势,然后利用惩罚最小二乘回归法得到未知周期、周期序列和趋势的估计.本文还给出估... 本文研究存在未知周期和趋势的非平稳时间序列的估计问题.将经典的时间序列分解模型写成一个含有未知参数的部分线性模型,首先采用B-样条逼近未知时间趋势,然后利用惩罚最小二乘回归法得到未知周期、周期序列和趋势的估计.本文还给出估计量的理论性质,包括周期估计的相合性以及周期序列和趋势估计的渐近性质.模拟研究展现了本文方法的优越性.最后以两个实际数据为例,运用本文方法进行建模估计,展现本文方法的实用性. 展开更多

关键词 周期估计 光滑趋势 B-样条 惩罚最小二乘

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基于线性判别分析的拉曼光谱自动分类识别 被引量：3

5

作者 郑成霞 《电子世界》 CAS 2021年第9期24-25,共2页

拉曼光谱被称为物质的指纹光谱,可以精确的反映出被测样本所含物质及物质的浓度信息,已经被广泛用于医学、食品、检测等领域的研究中。本文采用自适应迭代重加权惩罚最小二乘法对原始拉曼光谱数据做预处理,采用主成份分析法提取光谱特征。

关键词 线性判别分析 光谱特征 主成份分析法 惩罚最小二乘 光谱数据 拉曼 光谱自动分类 指纹

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正电子发射断层图像重建中基于有序子集惩罚最小二乘算法的应用 被引量：2

6

作者 马小波 桂志国 张銮 《中国组织工程研究与临床康复》 CAS CSCD 北大核心 2009年第43期8527-8531,共5页

为了解决正电子断层成像中传统迭代重建算法不能有效抑制噪声和收敛速度慢的问题,在最小二乘算法中引入二次平滑先验惩罚项,并结合有序子集加速方法用于正电子发射断层图像重建,形成了有序子集惩罚最小二乘算法。实验结果表明,有序子集... 为了解决正电子断层成像中传统迭代重建算法不能有效抑制噪声和收敛速度慢的问题,在最小二乘算法中引入二次平滑先验惩罚项,并结合有序子集加速方法用于正电子发射断层图像重建,形成了有序子集惩罚最小二乘算法。实验结果表明,有序子集惩罚最小二乘算法相对于最大似然估计等算法,不仅能够有效地抑制噪声,重建出质量更好的图像,而且较大地提高了收敛速度。 展开更多

关键词 正电子断层成像 有序子集 图像重建 惩罚最小二乘

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基于DCT-PLS算法的MODIS LST缺值填补方法研究 被引量：1

7

作者 刘恒孜 吕宁 +1 位作者 姜侯 姚凌 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期378-390,共13页

受云层、传感器误差等因素影响,中分辨率成像光谱仪(MODIS)获取的地表温度产品(LST)在时间和空间上存在大量缺失数据,严重影响了基于时间序列数据的分析与应用。本文引进一种基于离散余弦变换与惩罚最小二乘的多维数据快速平滑方法(DCT-... 受云层、传感器误差等因素影响,中分辨率成像光谱仪(MODIS)获取的地表温度产品(LST)在时间和空间上存在大量缺失数据,严重影响了基于时间序列数据的分析与应用。本文引进一种基于离散余弦变换与惩罚最小二乘的多维数据快速平滑方法(DCT-PLS),利用数据集自身的时间和空间信息填补缺值。本文在粤港澳大湾区开展实证研究,将DCT-PLS算法用于填补该地区2001年1月—2017年12月的月值MODIS LST数据缺值,并引入人工模拟缺值对算法进行误差分析与精度验证。算法误差分析结果表明,填补误差主要来源于三维算法对数据集中有偏LST时间信息的使用,并因此产生显著高估或低估的填补结果。基于此,本文提出了利用MODIS LST数据集自身时间序列信息自动计算获取有效辅助LST信息的优化策略,从而实现填补算法计算效率和精度的提升:平均计算时间从12.0 s提高至1.7 s,平均R从0.94提高至0.97,平均RMSE从1.94 K提高至0.74 K(相较于三维算法)。在大湾区的填补结果表明(日间结果:R=0.98、RMSE=0.79 K;夜间结果:R=0.99、RMSE=0.56 K),优化后的DCT-PLS算法可以快速鲁棒地填补MODIS LST月值数据产品中的缺值,并且具有稳定性强、不依赖外部数据集的计算特性,能够适应长时间序列MODIS LST缺值填补。 展开更多

关键词 MODIS 缺值填补 地表温度 长时序 离散余弦变换 惩罚最小二乘 算法优化 粤港澳大湾区

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基于QRS波群独立建模的心电信号降噪方法

8

作者 李远禄 钱仁飞 +1 位作者 刘宝莹 李昆 《现代电子技术》 2022年第15期51-57,共7页

在心电信号(ECG)采集过程中,噪声的干扰将极大地影响心电图信号的分析和处理,为了提取正确的生理信息,需要消除心电图信号中存在的噪声,心电信号中QRS波群包含了大量细节信息,常用去噪方法在消除噪声的同时会模糊QRS波的细节部分。因此... 在心电信号(ECG)采集过程中,噪声的干扰将极大地影响心电图信号的分析和处理,为了提取正确的生理信息,需要消除心电图信号中存在的噪声,心电信号中QRS波群包含了大量细节信息,常用去噪方法在消除噪声的同时会模糊QRS波的细节部分。因此,提出一种基于QRS波群独立建模的心电信号降噪方法。为了有更好的降噪效果,将心电信号划分为QRS波群和低频信号两部分,分别建立去噪模型。首先,利用连续小波变换(CWT)峰检测方法提取信号的QRS波群,选择惩罚最小二乘法(PLS)对其进行处理;然后使用分段分类协同滤波方法(SCCS)处理其他部分。当添加的噪声信号为5 dB,10 dB,15 dB,20 dB的高斯白噪声时,去噪后的心电信号的平均信噪比提升为11.46 dB,10.73 dB,9.87 dB,8.53 dB,平均均方根误差为0.0033,0.0014,0.0005,0.00033,平均PRD为15.25,9.26,5.69,3.74。实验数据来源于MIT⁃BIH心律异常数据库,最后的仿真实验结果表明提出的方法可以对心电信号进行有效去噪。 展开更多

关键词 心电信号降噪 QRS波群 连续小波变换 分段分类协同滤波 惩罚最小二乘 高斯白噪声

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基于广义SELO惩罚的高维变量选择（英文） 被引量：1

9

作者 石跃勇 曹永秀 +1 位作者 余吉昌 焦雨领 《数学杂志》 2018年第6期990-998,共9页

本文考虑高维线性模型中的变量选择和参数估计.提出了一种广义的SELO方法求解惩罚最小二乘问题.一种坐标下降算法结合调节参数的一种连续化策略和高维BIC被用来计算相应的GSELO-PLS估计.模拟研究和实际数据分析显示了提出方法的良好表现.

关键词 连续化策略 坐标下降 高维BIC 局部线性逼近 惩罚最小二乘

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基于平滑样条回归的方差变点检测模型

10

作者 李扬 胡尧 杨超 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第14期15-19,共5页

文章对均值函数是平稳变化而方差存在显著跳跃情形的数据进行探究,首先同时考虑曲线的拟合优度和粗糙惩罚度,通过广义交叉验证对光滑参数自动搜索,然后利用平滑样条构造惩罚最小二乘对均值函数进行估计,进一步对去均值趋势的残差序列构... 文章对均值函数是平稳变化而方差存在显著跳跃情形的数据进行探究,首先同时考虑曲线的拟合优度和粗糙惩罚度,通过广义交叉验证对光滑参数自动搜索,然后利用平滑样条构造惩罚最小二乘对均值函数进行估计,进一步对去均值趋势的残差序列构建似然比检验统计量检测存在的方差变点,并结合二分法对多变点情形进行估计。数值模拟表明,平滑样条估计均值函数拟合效果较好,对方差变点发生位置和变点前后方差的估计也较准确,随样本量的增大,估计的精确度及变点检测功效也随之提高。最后通过实例分析进一步说明了方法的有效性。 展开更多

关键词 惩罚最小二乘 平滑样条 均值函数平稳变化 方差变点

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带有松弛因子和惩罚项的最小二乘PET图像重建

11

作者 刘祎 桂志国 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期225-231,共7页

最小二乘重建算法是经典的PET重建算,该算法虽然能够得到较好的重建图像,但是重建图像有明显的噪声,而且收敛速度慢。本研究从最小二乘目标函数出发,为平滑图像和抑制噪声加入惩罚项,并利用修正的SOR迭代方法求解最优解。同时为加速收... 最小二乘重建算法是经典的PET重建算,该算法虽然能够得到较好的重建图像,但是重建图像有明显的噪声,而且收敛速度慢。本研究从最小二乘目标函数出发,为平滑图像和抑制噪声加入惩罚项,并利用修正的SOR迭代方法求解最优解。同时为加速收敛速度,结合可变有序子集方法,得到带有松弛因子和惩罚项的最小二乘算法。使用Matlab中Sheep-Logan模型进行仿真,通过信噪比、归一化均方误差和相关系数等参数来估计重建图像质量,并与其他算法进行比较以验证所提出算法的有效性。仿真实验证明:在相同的先验情况下,本算法比有序子集惩罚最小二乘(OS-LS)算法更能有效地抑制噪声,图像质量评价参数都优于OS-LS算法;收敛速度也比OS-LS算法快,它需要的迭代次数只是OS-LS算法迭代次数的2/3。 展开更多

关键词 正电子断层成像 可变有序子集 SOR迭代 惩罚最小二乘

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具有变点的AR-ARCH模型的估计

12

作者 王敏 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第16期27-31,共5页

文章提出了可以利用稀疏组Lasso方法对AR-ARCH模型中的变点进行估计。讨论了SGL方法的良好性质,并通过一个模拟分析,说明了在有变点的情况下,与前后向无窗估计方法相比得到更好结果的最小二乘方法对数据进行了更高阶的估计。有效的做法... 文章提出了可以利用稀疏组Lasso方法对AR-ARCH模型中的变点进行估计。讨论了SGL方法的良好性质,并通过一个模拟分析,说明了在有变点的情况下,与前后向无窗估计方法相比得到更好结果的最小二乘方法对数据进行了更高阶的估计。有效的做法是先将数据的变点估计出来,通过一个Dirichlet过程对数据进行分类确定变点数,再利用SGL方法得到变点估计,这一做法是有效且精确的。 展开更多

关键词 Lasso变点估计 惩罚最小二乘 自回归条件异方差 Dirichlet过程

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具有AR(p)误差的半参数回归模型的参数估计

13

作者 吕敏红 张惠玲 《价值工程》 2012年第20期301-302,共2页

近年来,半参数模型是处理回归问题的有力工具,进年来,已经成为当今回归分析的热点,引起了众多学者的关注。文章研究了具有AR(p)误差的半参数回归模型,首先对其误差的相关性进行了消除,然后将模型转变成为经典的半参数回归模型,运用惩罚... 近年来,半参数模型是处理回归问题的有力工具,进年来,已经成为当今回归分析的热点,引起了众多学者的关注。文章研究了具有AR(p)误差的半参数回归模型,首先对其误差的相关性进行了消除,然后将模型转变成为经典的半参数回归模型,运用惩罚最小二乘估计方法对模型参数进行了估计。 展开更多

关键词 半参数回归 AR(p) 惩罚最小二乘

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参数约束下的半参回归模型的一种新估计

14

作者 代金辉 《青岛理工大学学报》 CAS 2008年第4期117-119,共3页

半参数模型保留了参数模型和非参数模型好的性质,具有广泛的实用价值,故对半参数模型的研究具有重要意义,是目前研究的热点问题。笔者主要采用惩罚最小二乘方法,给出了对带非参平滑项的半参模型在线性部分受约束条件下的一种新的估计方... 半参数模型保留了参数模型和非参数模型好的性质,具有广泛的实用价值,故对半参数模型的研究具有重要意义,是目前研究的热点问题。笔者主要采用惩罚最小二乘方法,给出了对带非参平滑项的半参模型在线性部分受约束条件下的一种新的估计方法,并且得到在平滑矩阵S为对称及任意两种情况下的估计,及新估计量的协方差.并对比了新方法与传统方法的异同. 展开更多

关键词 半参回归模型 惩罚最小二乘 平滑估计 向后算法

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对部分线性模型用惩罚最小二乘估计时最优光滑化的注记(英文)

15

作者 许王莉 李再兴 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2007年第2期179-187,共9页

部分线性模型也就是响应变量关于一个或者多个协变量是线性的,但对于其他的协变量是非线性的关系．对于部分线性模型中的参数和非参数部分的估计方法,惩罚最小二乘估计是重要的估计方法之一．对于这种估计方法,广义交叉验证法提供了一... 部分线性模型也就是响应变量关于一个或者多个协变量是线性的,但对于其他的协变量是非线性的关系．对于部分线性模型中的参数和非参数部分的估计方法,惩罚最小二乘估计是重要的估计方法之一．对于这种估计方法,广义交叉验证法提供了一种确定光滑参数的方法．但是,在部分线性模型中,用广义交叉验证法确定光滑参数的最优性还没有被证明．本文证明了利用惩罚最小二乘估计对于部分线性模型估计时,用广义交叉验证法选择光滑参数的最优性．通过模拟验证了本文中所提出的用广义交叉验证法选择光滑参数具有很好的效果,同时,本文在模拟部分比较了广义交叉验证和最小二乘交叉验证的优劣． 展开更多

关键词 广义交叉验证 部分线性模型 惩罚最小二乘 光滑参数.

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缺失数据下部分线性模型的变量选择

16

作者 杨维珍 赵培信 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第23期166-167,共2页

文章结合基函数逼近以及惩罚最小二乘技术,对响应变量随机缺失下的部分线性模型,给出了一个变量选择方法.并结合局部二次逼近,得到了一个迭代算法.数据模拟表明该变量选择方法是可行的。

关键词 部分线性模型 变量选择 缺失数据 惩罚最小二乘

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基于可变有序子集的惩罚最小二乘算法

17

作者 张丽 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2011年第1期110-113,共4页

传统算法不能有效的抑制噪声且收敛速度慢。为了解决这些问题,在最小二乘算法中引入中值先验,并结合可变有序子集(MOS)技术用于PET图像重建,形成了基于可变有序子集的惩罚最小二乘算法(MOS-PLS-Median)。仿真结果表明,MOS-PLS算法相对... 传统算法不能有效的抑制噪声且收敛速度慢。为了解决这些问题,在最小二乘算法中引入中值先验,并结合可变有序子集(MOS)技术用于PET图像重建,形成了基于可变有序子集的惩罚最小二乘算法(MOS-PLS-Median)。仿真结果表明,MOS-PLS算法相对于最小二乘(LS)等传统算法,不仅能够有效的抑制噪声,重建出质量更好的图像,而且较大地提高了收敛速度。 展开更多

关键词 图像重建 可变有序子集 惩罚最小二乘

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非参数混合效应模型的估计

18

作者 阙烨 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2017年第1期10-13,共4页

针对非参数混合效应模型提出估计方法,通过B样条的方法估计非参数函数,使用惩罚(非加权)最小二乘方法估计随机效应,然后通过构造正态似然函数得到方差的估计,并且证明了方差分量的相合性和函数部分的渐近正态性;最后给出数字模拟来展示... 针对非参数混合效应模型提出估计方法,通过B样条的方法估计非参数函数,使用惩罚(非加权)最小二乘方法估计随机效应,然后通过构造正态似然函数得到方差的估计,并且证明了方差分量的相合性和函数部分的渐近正态性;最后给出数字模拟来展示所提出方法的估计效果,结果表明:该方法给出的估计效果良好,且在数值上是稳定的。 展开更多

关键词 非参数混合效应模型 B样条 惩罚最小二乘 正态似然函数

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拉曼光谱结合背景扣除化学计量学方法用于汽油中MTBE含量的快速测定研究 被引量：15

19

作者 房承宣 李建华 梁逸曾 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期541-545,共5页

应用便携式拉曼光谱仪测量了汽油样本的拉曼光谱,以自适应迭代惩罚最小二乘方法(airPLS)对光谱进行了背景扣除和平滑处理,并选取特征峰区间利用偏最小二乘方法(PLS)建立了预测甲基叔丁基醚(MT-BE)的校正模型。以训练集相关系数和拟合误... 应用便携式拉曼光谱仪测量了汽油样本的拉曼光谱,以自适应迭代惩罚最小二乘方法(airPLS)对光谱进行了背景扣除和平滑处理,并选取特征峰区间利用偏最小二乘方法(PLS)建立了预测甲基叔丁基醚(MT-BE)的校正模型。以训练集相关系数和拟合误差及测试集相关系数和预测误差作为判定依据,确定了最佳建模条件。最终训练集相关系数为0.996 0,拟合误差为0.316 1,测试集相关系数为0.996 6,预测误差为0.490 1。结果表明采用便携式拉曼光谱结合化学计量学方法处理,可以满足对汽油中MTBE含量快速检测的要求。 展开更多

关键词 拉曼光谱 甲基叔丁基醚 背景扣除 自适应迭代惩罚最小二乘 化学计量学

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基于惩罚最小二乘算法的土壤重金属检测光谱基线校正 被引量：4

20

作者 江晓宇 李福生 +3 位作者 王清亚 郝军 徐木强 罗杰 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期205-212,共8页

针对X射线荧光光谱分析技术在检测土壤重金属过程中由于土壤背景复杂、包含大量噪声和干扰信息而易受基体效应影响的问题,为了提高定量分析模型的精度,利用惩罚最小二乘算法拟合基线与真实基线之间的保真度和平滑度,对X射线荧光光谱进... 针对X射线荧光光谱分析技术在检测土壤重金属过程中由于土壤背景复杂、包含大量噪声和干扰信息而易受基体效应影响的问题,为了提高定量分析模型的精度,利用惩罚最小二乘算法拟合基线与真实基线之间的保真度和平滑度,对X射线荧光光谱进行基线校正,从而减小基线漂移的影响。选用无基线扣除、非对称最小二乘(ASLS)、自适应迭代重加权惩罚最小二乘(AIRPLS)、非对称重加权惩罚最小二乘(ARPLS)、局部对称重加权惩罚最小二乘(LSRPLS)和多约束重加权惩罚最小二乘(DRPLS)等6种处理方法对土壤重金属元素铅和砷的测量光谱进行基线校正;结合偏最小二乘(PLS)算法建立相应的校正模型,以选择最优基线校正算法;与神经网络(BP)和支持向量机(SVR)建立的校正模型进行比较,对模型进行评价。结果显示,铅元素的最佳模型为DRPLS-PLS,模型的R^(2)达到0.982,预测均方根误差(RMSEP)为0.056 mg/kg;砷元素的最佳模型为DRPLS-PLS模型,模型的R^(2)达到0.985,RMSEP为0.796 mg/kg。与PLS和BP模型相比,铅、砷两种元素的SVR模型建模均最优,模型的R^(2)分别达到0.998和0.993,RMSEP分别为0.015、0.596 mg/kg。实验表明,通过基线校正后模型的预测精度、检出限和稳定性均有所提高,该方法可有效提高X射线荧光光谱在土壤中的定量分析能力。 展开更多

关键词 X射线荧光光谱 基线校正 惩罚最小二乘算法 重金属

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