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特征提取是对光谱测量数据成分的分解、重组和选择的过程，它是光谱数据挖掘中的一个关键环节，不仅决定着后续处理的质量、效率、系统复杂度和稳健性，也关系到能够挖掘到什么知识和处理结果物理意义的可解释性。按照特征表达方式将已有方法分为3类：统计约简法，特征谱法和谱线法，并对这些方法的基本原理、适用性、优缺点及其在光谱数据挖掘中的应用作了综述和分析。另外，亦从方法的“时”、“频”分析能力方面探讨了不同方法的特点，例如，物理意义的易解释性、对波长定标畸变和流量定标畸变的敏感性等。