煤炭的发热量是评价煤炭品质的重要指标。 首先对比分析了平滑处理、 微分处理、 多元散射校正(MSC)以及标准归一化(SNV)等光谱与处理方法在改善煤粉近红外漫反射光谱信噪比的效果, 然后利用偏最小二乘法(PLS)和主成分分析方法(PCR)分别对采用每种预处理方法处理后的光谱建立煤粉发热量模型, 发现采用5点平滑处理、 多元散射校正和标准归一化处理可使模型的性能有较明显的改观, 5点平滑效果最好, 相关系数、 校正标准差和预测标准差分别为: 0.989 9, 0.0004 9和0.0005 2, 采用25点平滑处理产生了过平滑现象, 导致模型的性能变坏, 采用微分预处理后的光谱建立的模型没有明显变化, 对模型的性能影响不大。

采用近红外光谱结合判别分析（ DA）和主成分分析（ PCA）在不同光谱预处理方法下分别对山西老陈醋醋龄进行定性判别分析，和对陈醋中可溶性固形物（SSC）及 pH值进行定量分析。结果表明：原始光谱、5点平滑以及 SNV校正建立的 DA模型性能良好，校正集判别正确率为 100%，预测集判别正确率为 88.89%；原始光谱建立的可溶性固形物的定量模型最优，校正集和预测集的相关系数 r分别为 0.99988和 0.99960，RMSEC、RMSEP和 RMSECV分别为 0.0421，0.0911和 0.0777；5点平滑建立的 pH值的定量模型最优，校正集和预测集的相关系数 r分别为 0.99733和 0.97411， RMSEC、RMSEP和 RMSECV分别为 0.0151，0.0386和 0.0468，表明采用近红外光谱对老陈醋的 pH值和可溶性固形物进行定量分析以及对老陈醋的醋龄进行定性判别是可行的。

实验中首先采用多元散射校正（ MSC）的方法对煤粉样品的漫反射光谱进行了预处理，然后分别通过偏最小二乘法（ PLS）和主成分分析（ PCR）的方法建立煤粉样品的近红外光谱的全水分、挥发分和灰分的定量分析模型，通过预测集对建立的模型进行验证，发现利用偏最小二乘法建立的煤粉全水分模型最优， r＝0.975，RMSEC＝0.166，RMSEP＝0.169，RPD＝3.22，通过主成分分析方法建立的挥发分和灰分的模型最优，最后通过选取验证集样本对建立的模型进行了验证，得出利用近红外光谱分析技术间接对煤质进行定量分析是可行的。

为使可见/近红外漫透射光谱技术用于西瓜品质在线检测, 自行设计加工了运动西瓜光谱采集系统, 并进行了样品光谱采集。 通过运动状态下西瓜光谱与品质指标的建模与预测结果, 分析由于运动引起的噪声对光谱的影响, 并分别采用最小二乘拟合法、 Norris微分滤波等方法进行了光谱的平滑消噪处理, 分析这些方法对光谱的平滑消噪效果及对建模与预测结果的影响, 发现Norris微分滤波法更适合本系统采集到的西瓜光谱的平滑消噪处理, 改善了光谱的平滑性, 提高了建模与预测精度； 建立了运动西瓜的可溶性固形物含量与可见/近红外光谱的相关关系模型, 校正相关系数为0.895, 均方根校正标准偏差RMSEC为0.549, 均方根预测标准偏差RMSEP为0.760。

针对国内常有瓜农采摘远离成熟期的西瓜, 采用高浓度乙烯利处理, 诱导其快速成熟的现象, 对未经乙烯利处理和经乙烯利处理的西瓜进行了可见/近红外漫透射光谱的分类试验研究, 在判别分析中, 提出一种简单的透过率之比判别分析法, 对未经乙烯利处理样品的误判率为32.5%, 经乙烯利处理样品的误判率为20%； 采用马氏距离判别分析和偏最小二乘法判别分析都可以取得理想的判别结果, 一阶微分光谱经Norris微分滤波处理后, 利用马氏距离判别, 判别结果为未经乙烯利处理样品校正集误判率1.67%, 经乙烯利处理样品校正集、 预测集均没有出现误判的情况； 二阶微分光谱利用偏最小二乘法判别, 没有误判情况发生。 在使用这两种判别方法进行判别分析时, 光谱预处理方法影响判别效果, 应根据采用的判别方法决定所需采用的光谱预处理方法。