基于EMD分解的拉曼光谱小波去噪方法

论文摘要

拉曼光谱中尖峰及其临近信号频率极高,常规去噪方法难以区分高频噪声与特征峰信号,所以拉曼光谱去噪一直是该领域内研究热点和难点。针对该问题,提出临界分量判别法,该方法通过计算经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)分量的归一化自相关函数,将固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)划分为噪声主导分量和信号主导分量两部分。根据噪声主导分量和信号主导分量的不同特点,分别使用模极大值方法、软阈值滤波方法处理各分量的小波系数,实现光谱信号去噪。仿真数据去噪实验表明,小波去噪法(1、2阶IMF为噪声主导分量)去噪效果优于其他方法(1阶IMF为噪声主导分量,1、2、3阶IMF为噪声主导分量),说明临界分量判别法可以正确识别噪声主导分量和信号主导分量。光谱数据去噪实验表明,应用小波去噪法处理拉曼光谱,信噪比以及均方误差均优于对整条光谱进行模极大值、软阈值和空域相关方法去噪,光谱中噪声几乎得到了完全抑制,突变特征峰信号得到完整保留,获得了最优滤波效果。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵肖宇,贺燕,佟亮,蔡立晶,尚廷义

关键词: 经验模态分解,小波分析,去噪,拉曼光谱分析

来源: 黑龙江八一农垦大学学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学

专业: 物理学

单位: 黑龙江八一农垦大学,齐齐哈尔大学

基金: 黑龙江省科学基金(QC2015071),国家留学基金委(201508230120),中国博士后基金面上项目(2017M620123),黑龙江八一农垦大学博士科研启动基金(XDB-2016-19),黑龙江八一农垦大学科研团队计划项目(TDJH201807),黑龙江博士后资助(LBH-Z18230)

分类号: O433

页码: 81-86+114

总页数: 7

文件大小: 396K

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