一种基于联合核子空间- ScienceDirect的非线性标定传递方法( A nonlinear calibration transfer method based on joint kernel subspace - ScienceDirect )

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提出了一种非线性策略，利用标准样品的主从光谱组成的联合光谱数据建立校正转移法。其核心思想是在再生核希尔伯特空间(RKHS)中最小化仪器引起的光谱变化，在该空间中，联合光谱数据通过适当的核函数隐式映射。在RKHS中，利用奇异值分解(SVD)重建主从光谱的非线性特征表示。然后，在RKHS中，通过计算传递矩阵来匹配微波激射器和从核特征在联合核子空间中的匹配，以及利用传递的从核特征重建从谱的非线性特征表示，可以获得接近主谱重构特征的从谱的转移特征。作为一种更适合于多元校正的特征表示，在RKHS中导出了主校正谱的重构特征和从测试谱的转移特征。将前者建立的核偏最小二乘(KPLS)模型应用于后者。KPLS主校正模型等价于在联合核子空间中用相应重构的主核特征建立的偏最小二乘(PLS)模型。利用核特征向量表示和核技巧，导出了一系列计算量小且具有线性运算的非线性校准模型，称为基于联合核子空间的校准转移(JKSCT)。将JKSCT与boxcar信号传递(BST)、分段直接标准化(PDS)、多级同时分量分析(MSCA)、基于典型相关分析的校准传递(CCAT)、广义最小二乘(GLS)、斜率和偏差校正(SBC)、谱空间变换(SST)、外参数正交化(EPO)和双竞争自适应加权采样(DCARS)等方法进行了比较。实验结果表明，JKSCT算法的性能至少可以与DCARS和SST算法相媲美，而且往往优于其他方法。

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