基于EMD-LWT的低浓度石油类污染物荧光光谱去噪法

• 作者: 杨哲 潘钊 王玉田
• 来源期刊: 光学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 光谱学 经验模态分解-提升小波变换 去噪 荧光信号 信噪比
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 光谱学
• 页码范围: 290-296
• 页数: 7页
• 分类号: TH744.1|TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS201636.0530001

摘要

石油类污染物是造成雾霾等空气污染问题的重要原因.去噪处理的有效性是石油类污染物荧光光谱检测中的热点问题.提出一种基于经验模态分解-提升小波变换(EMD-LWT)相结合的低浓度石油类污染物荧光光谱去噪方法.经验模态分解法(EMD)可自适应地滤除微弱荧光信号中的噪声,但去噪过程中第一个本征模态函数(IMF)包含的频率范围过宽,影响了去噪准确性和有效性.引入提升小波变换(LWT)对IMF1实现更精细的分解,有效分离出IMF1的有用信息,改善信噪分离效果.将EMD-LWT联用方法和传统的EMD或LWT去噪法分别运用于煤油荧光光谱检测中,仿真结果表明,与只用EMD或LWT相比,EMD-LWT相结合的光谱去噪法得到的信噪比和均方根误差均显著提高,验证了该方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玉田		187	2131	24.0	35.0
2	潘钊		23	106	6.0	9.0
3	杨哲		12	31	4.0	4.0