EMD结合多相正交矩阵及f检验的光谱信号去噪方法研究

由于受环境、仪器、人为因素的影响,光谱信号测量中往往存在噪声,会直接影响信号的分析结果。为了获得有效的光谱信号,文章提出一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)结合多相正交矩阵及f检验的光谱信号去噪方法。该方法首先对加噪信号进行EMD分解,得到各固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)后和多相正交矩阵相乘以降低信号的非周期自相关值,再通过f检验找到最佳分割点去除IMF分量的高频成分,乘逆矩阵去除噪声。仿真结果表明,原始信号经过EMD和多相正交矩阵结合处理后变成了复信号,成功实现了信号和噪声的有效分离,为后续光谱信号的处理研究奠定了基础。

小波变换在微型光谱仪光谱信号处理中的应用

针对所研制的微型光谱仪的光谱信号与噪声的特点进行了分析,研究了小波变换处理方法对不同半宽高斯谱峰的影响,并对不同的小波基处理结果进行了分析和比较。结果表明:利用Mallat分解算法,采用小波基db6或coif3,对获取的微型光谱仪光谱信号进行8次分解,直接将分解系数中的低频成分a8以及高频成分d1和d2置为零,在重构信号中能较好地去除高频噪声和低频背景。

基于迭代小波变换的光谱信号本底扣除方法研究

本底会对光谱分析结果产生很大的干扰作用,为获取特征峰的有效信息,必须首先去除本底。该文提出了一种基于小波变换的本底扣除算法,通过对光谱及后续光谱迭代进行小波变换,利用逼近系数估计本底,直到本底收敛。提出了判断多次估计的本底最大误差是否足够小的收敛准则。利用该算法去除本底后,即可进行特征峰信息的提取。分别利用仿真光谱和实验能量色散X射线荧光光谱对算法进行了验证,并与传统小波变换和多项式拟合法进行了对比。结果表明,该算法能够更准确扣除光谱本底,对其他光谱的本底扣除也具有借鉴意义。

以电弧光谱信号传感MIG/MAG焊熔滴过渡的工艺适应性

熔滴过渡控制的实现，取决于获得宽工艺适应性的熔滴过渡传感信号。通过试验，获取了熔化极气体保护焊电弧，在不同熔滴过渡形式下的光谱分布、谱线信号的时域波形和频域特征。对试验结果的分析表明，电弧光谱信号在上述诸方面均表现出对不同熔滴过渡形式的适应性，是一种有潜力的高品质熔滴过渡信号源。

熔滴过渡类型光谱信号自动识别软件系统

根据模式识别原理和方法 ,在Windows环境下以VisualBasic为开发语言 ,成功地开发了一套熔化极气体保护焊 (MIG、MAG、CO2 )熔滴过渡模式识别软件系统。通过试验在特征谱线下 ,采集了大量熔化极气体保护焊五种熔滴过渡的光谱信号波形。该软件系统根据熔滴过渡与光谱信号的对应关系 ,以及熔化极气体保护焊五种熔滴过渡的光谱信号波形的几何特征 ,经数据的预处理 ,创造性地抽取了多个关键性的特征参数 ,建立了相应的识别函数和最小距离法分类器。结果表明 ,利用该系统较好地对MIG、MAG和CO2 焊熔滴过渡类型进行自动识别 ,具有较高的准确性和识别精度 。

有机溶剂对镧和钇ICP光谱信号的增敏机理研究

本文考察了有机溶剂 (乙酸丁酯 )及有机试剂 ( PMBP)引入 ICP- AES对稀土元素镧和钇光谱信号的影响。实验结果表明 ,有机溶剂的引入明显增大了待测物的传质效率 ,从而导致分析灵敏度的改善。与水相相比 ,有机相的引入对 ICP激发温度未产生明显影响 ,但使线对强度比 ( L og I+/I)增强 。

一种高精度光谱信号采集系统的设计及应用

介绍一种高精度光谱信号采集系统的设计方法及其在连续分光式生化分析仪中的应用。系统以基于ARM技术的S3C2440为控制核心,采用基于数字电位器的柔性增益放大电路设计技术,并选用16位高分辨率A/D对光谱信号进行数据采集,实现了生化分析仪吸光度准确度偏差不大于0.01Abs的性能指标。生化分析仪的临床应用表明,系统具有运行稳定、抗干扰能力强和精度高等优点。

熔化极气体保护焊熔滴过渡光谱信号模式识别系统的研究

为实现熔化极气体保护焊熔滴过渡类型的自动识别 ,开发了熔滴过渡光谱信号模式识别系统 ,利用此系统 ,获得了大量各种熔滴过渡类型的光谱信号。以此为样本 ,根据模式识别的原理和方法 ,在 Windows环境下 ,以 Visual Basic为开发语言 ,设计了熔滴过渡光谱信号模式识别软件 ,成功地对各种熔滴过渡类型进行了自动识别。

基于多分辨率分析的光谱信号处理方法

本文介绍了一种基于子波变换的光谱信号处理方法．论述了离散二进子波变换的快速算法．利用子波变换的多分辨率技术，达到信号滤波，数据压缩，去除低频扰动等目的．用本文方法，对野外实测光谱数据进行了识别检验．结果表明，该方法是十分有效的．

薄膜宽带监控中光谱信号随机噪音处理的研究

利用小波变换在时频域具有一定时间和频率多分辨率的特性,设计了小波阈值优化方法.根据信号与随机噪音在小波变换下各尺度不同的性质,同时减小拒真概率和虚报概率,在有效抑制随机噪音基础上,很好地保留了信号的细节成分.峰值误差为0.7%～1.0%,峰位误差为0.1%～0.3%.提高了光谱信号分析的准确性及系统的判停准确度.

熔滴过渡光谱信号模式识别分类器的设计

以熔化极气体保护焊电弧光谱信号作为样本,设计了一种熔滴过渡模式识别分类器。首先对光谱信号进行预处理并抽取了多个关键性的特征参数,通过降维分析得到一组新的特征向量。随后建立了相应的识别函数和最小距离法分类器。最后利用检验样本对分类器的性能进行了检验和评价。判别结果表明,利用该分类器能够较好地对MIG焊和CO_2焊熔滴过渡类型进行自动识别,具有较高的准确性和识别精度,为实现熔化极气体保护焊熔滴过渡自动控制奠定了基础。

激光诱导击穿光谱信号增强技术研究进展

激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)是一种具有诸多独特优势的物质成分分析技术,但该技术灵敏度低,限制了其在痕量元素定量分析方面的应用。提高LIBS的信号强度,改善其检测灵敏度,有利于拓宽该技术的应用领域。基于国内外学者对LIBS信号增强技术的研究,简述并总结了目前广泛应用的双脉冲法、火花放电法、微波增强法、空间约束法、磁场约束法、表面沉积纳米颗粒、加热样品和改变气氛这八种信号增强技术,在此基础上深入探讨了各技术的增强机理和内在增强因素,为更好地选用现有增强技术或为研究新的增强技术提供了参考。

以电弧光谱信号传感MIG/MAG焊熔滴过渡的工艺适应性

熔滴过渡控制的实现 ,取决于获得工艺适应性宽的熔滴过渡传感信号。通过试验 ,获取了熔化极气体保护焊电弧在不同熔滴过渡形式下的光谱分布、谱线信号的时域波形和频域特征。对实验结果的分析表明 ,电弧光谱信号在上述诸方面均表现出对不同熔滴过渡形式的适应性 ,是一种有潜力的高品质熔滴过渡信号源。

不同焊接参数下GMAW电弧光谱信号的研究

利用自制双通道传感器,将选定谱段的电弧光辐射信号转化为电压信号,再用研华PCI-1716采集卡对GMAW不同参数(电流、电压)下的电压信号进行采集并输入到计算机,经过自主开发的软件画出电压-时间曲线,研究不同焊接参数下焊接电弧特征光谱信号的变化规律。结果表明,不同的焊接参数对应不同的焊接电弧光辐射分布,熔滴过渡频率和过渡方式在电弧光辐射曲线图上均有所表示,对比不同参数下的焊接电弧特征光谱信号得到电弧光辐射随着焊接参数变化的规律与理论分析基本吻合。

弦积分光谱信号的处理

讨论了弦积分的光谱信号的处理 ,由谱线的强度分布 ,通过阿贝尔变换得出谱线的体发射系数和离子密度的径向分布 ,由谱线的线型分布 。

小波阈值去噪在偏滤器光谱信号处理中的应用

等离子体发射光谱是研究托卡马克等离子体物理过程的重要诊断手段之一。边界等离子体中存在着复杂的原子分子物理过程,部分较弱的粒子光谱信号混杂着大量噪声,能否有效去除噪声、提高信号质量对后续利用其分析理解实验中相关物理过程具有重要意义。以仿真信号和真实托卡马克实验中钨原子光谱数据作为研究对象,采用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)作为滤波效果的评价依据,对小波阈值去噪处理方法的去噪效果进行了研究。仿真实验对比分析表明:选取sym8小波基、4层小波分解、启发式阈值计算以及渐进半软阈值函数进行小波去噪时,可获得最大信噪比19.2166,最小均方根误差0.0290。进而将这些最佳匹配参数应用于实测偏滤器钨原子光谱信号处理中,也取得较好的去噪效果。结果表明:小波阈值去噪能够有效地消除偏滤器钨原子光谱信号中的噪声,同时较好地保留有用信号,避免信号失真,显著提高了信号质量。

基于MATLAB的光纤Fabry-Perot干涉仪光源光谱信号的仿真计算

根据低反射率光纤Fabry-Perot 干涉仪反射光强与腔长变化的关系,利用Matlab求解了光源的光谱信号。通过实例运算了632.8 nm波长的He-Ne激光光源光谱,说明该方法简单、方便且计算精度高,为实验测量提供有益参考。

基于统计特征和显著度的光谱信号提取算法

各类光谱信号都会受到噪声和基线畸变的影响,在提取光谱信号过程中若不考虑基线畸变和噪声的影响,将会严重影响信号提取的精度和准确性,所以需要在信号提取前消除噪声和基线畸变的影响。大多数信号提取算法的步骤是先提取整体基线,再提取信号,这样难以保证基线的提取精度。为了降低信号提取过程中背景噪声、基线畸变等不利因素的影响,根据信号的存在总是会导致该区域的统计特征不同于背景的特点,提出了一种基于显著度和统计特征的光谱信号检测与提取算法(SSD算法)。首先,在待测数据的不同尺度空间中计算出信号在各尺度下的显著度,将检测出的显著信号点作为候选信号点;其次,利用信号特征去除候选信号点中的伪信号点;最后,对候选信号点所在区域采用二次多项式进行基线拟合以剔除伪信号区域并实现最终的信号提取。为验证SSD算法的综合性能,首先,通过仿真的方法对高斯信号和矩形信号在不同基线类型、不同信噪比下进行实验;然后将该算法与AirPLS算法、Wavelet算法以及DoG算法对两种信号在不同信噪比,不同基线类型下的提取结果进行比较。仿真实验结果表明:与其他算法相比,SSD算法信号提取结果基本不受信号类型和基线畸变类型的影响,且当信噪比大于40时基本不受信噪比的影响;在不同基线畸变类型下,SSD算法对两种信号提取结果的准确度、稳定性、离散度均较好,其他算法则只适用于某种基线畸变类型。从总体提取结果上看,SSD算法提取结果的绝对误差的均值仅为AirPLS算法的8.71%、Wavelet算法的3.52%、DoG算法的2.01%;绝对误差的均方根也仅为AirPLS算法的13.08%、Wavelet算法的5.45%、DoG算法的3.11%。因此,所提出的SSD算法在提取信号时具有良好的综合性能,能够在不同的信噪比及基线畸变情况下准确的提取出信号。

基于边界定位算法的光谱信号采集系统软件设计与实现

工程测量、化学工业等领域对光谱分析数据的精度要求不断提高,通过QT Creator平台的多线程特点,针对从主线程、CCD采集线程、光谱仪采集线程和串口收发数据线程功能,设计了光谱信号采集系统,并根据光谱信号采集系统中电机运动的特点提出了一种边界定位算法。当PC上位机发送定位指令给下位机时,下位机依据边界定位算法控制电机运动,进而定位出所要测量的量子点阵列中各个点的位置坐标。该方法在保持系统微型化的同时,提高了定位的准确性,从而提高了系统检测数据的精度。

微型近红外光谱仪的光谱信号采集系统设计

基于工业、农业、医药检测以及航空航天领域对微型近红外光谱仪的便携化使用需求,本文针对微型近红外光谱仪的嵌入式系统开展设计研究。光谱信号采集系统是微型近红外光谱仪嵌入式系统的一个重要组成部分,包括数据采集、存储以及实时传输等部分。本文以现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)为主控芯片,同步动态随机存取存储器(Synchronous Dynamic Random Access Memory,SDRAM)为数据存储芯片,配合FPGA芯片内的先进先出存储器(First Input First output,FIFO)进行数据的读写缓存。相对于传统的光谱信号采集方案,本论文提高了数据的存储容量、减小了系统的硬件体积便于近红外光谱仪的微型化。同时,SDRAM作为数据存储芯片相对于传统方案来说价格更为低廉,因此整个系统的硬件成本大大降低。通过编写相应的功能测试文件对系统的控制逻辑进行了验证,结果表明光谱信号采集系统的时序控制逻辑可行,能够正确控制光谱信号采集、大容量存储和实时传输等操作。