Russian roulette优化小波算法在X射线荧光光谱去噪中的应用

小波去噪是效果较好的去噪算法,小波函数和分解等级的选择对去噪质量影响很大,但利用小波函数对X射线荧光光谱去噪存在优化困难。针对这一问题,提出了一种基于Russian roulette优化小波算法用于X射线光谱去噪。以土壤中Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Pb等8个重金属元素定量模型的决定系数(R2)求和为优化目标,通过Russian roulette优化策略更新小波函数和分解等级,经过设定的迭代次数后,选出实际土壤样品光谱较优的小波函数和分解等级。该方法在55个国家标准物质土壤样品的30 s测量的X射线荧光光谱进行验证,优化后8个元素的R2均有所提高,8个元素的定量模型R2之和从7.8383增大到7.8704。这将为小波去噪在X射线光谱的元素快速测量提供一种可选择的方案。