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Para mejorar la precisión predictiva del modelo de análisis cuantitativo de glucosa en sangre humana con espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier (FT-IR), este artículo utiliza un método llamado corrección de dispersión multiplicativa extendida mejorada (Im-EMSC), que puede eliminar efectivamente los efectos de dispersión causados por la fuerte dispersión del cuerpo humano. En este algoritmo se utilizan los componentes principales de los espectros diferenciales en lugar de los espectros puros de los analitos. Se calibra la característica física no deseada a través de la forma de la curva de los componentes principales y se extrae la información original de concentración de glucosa. Im-EMSC puede eliminar eficientemente la mayoría de las diferencias de longitud de trayectoria y las influencias de cambio de línea base. En primer lugar, Im-EMSC se utiliza como un método de preprocesamiento, y luego se adopta el método de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS) para establecer un modelo de análisis cuantitativo. En este artículo, se compara el resultado de Im-EMSC con los populares algoritmos de corrección de dispersión de corrección de dispersión multiplicativa (MSC) y corrección de dispersión multiplicativa extendida (EMSC). Los resultados experimentales muestran que la precisión de predicción se ha mejorado considerablemente con el método Im-EMSC, lo cual es útil para la tecnología de detección de concentración de glucosa no invasiva en humanos.
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