一种基于窗口竞争性自适应重加权采样策略的近红外特征光谱变量选择方法，其将m个样品在n个近红外波长下采集的近红外光谱数据X建立m×n的矩阵，矩阵的每一列代表了m个样品在一波长下的光谱变量；沿着波长方向将n个光谱变量均等分为N个窗口。随机选取m×80％样品的光谱变量和对应的样品目标组分数据y建立PLS模型，得到回归系数，统计每个窗口内的回归系数，使用其绝对值的均值作为是否保留该窗口的依据指标。依次删除回归系数绝对值均值最小窗口的光谱变量，直到保留窗口数为停止。使用剩余光谱变量和样品目标组分数据y建立PLS模型并计算交互验证均方根误差RMSECV。将RMSECV最小值对应的光谱变量作为近红外特征光谱变量建立最终模型和分析。