分数傅里叶变换啁啾滤波

针对常规傅里叶变换所不能解决的啁啾噪声滤除问题，利用Wigner分布函数分析分数傅里叶变换的空域和频域特性，提出在分数傅里叶变换域进行啁啾滤波的方法。并将该方法应用到图像处理中，对分数傅里叶变换滤除一维和二维图像的啁啾噪声进行了计算机仿真，获得了满意的效果，结果表明该方法在图像处理中的有效性。     

ICP-AES-CID二维光谱的频率特性研究

本文对电感耦合等离子体原子发射光谱分析（ICP－AES）中电荷注入检测器（CID）得到的二维光谱的频率特性作了研究。测量光谱经过傅里叶变换得到其光谱的频率分布。结果表明,测量光谱在频域中的信号可被分为两部分：即低频信号和高频信号。前者代表有用的分析信号而后者代表背景和噪声。然而,不能采用简单滤除高频信号的方法来去除噪声,因为这样虽然高频信号没有明显改变但会使背景变形。     

改进阈值提升小波和自适应滤波器的开放光路红外光谱去噪

大气污染物的主要组成成分为挥发性有机物(VOCs),傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)是现阶段应用广泛的挥发性有机物在线测量方法。开放光路获取到的大气红外光谱(OP-FTIR)易受各种噪声污染,如何有效、快速的去除红外光谱中的噪声是大气在线实时监测系统研究的热点。综合利用提升小波变换结构简单、运算量低的优点以及最小均方误差自适应滤波器的自动调节参数以达最优化滤波的性能,提出了一种改进阈值提升小波结合自适应滤波的红外光谱去噪算法。该算法先通过改进阈值小波系数的提升小波去噪,在去噪的同时保留更多光谱特征信息,然后使用提升小波变换分解出的高频系数重构出噪声相关信号,将其作为最小均方误差自适应滤波器的参考输入进行二次滤波处理,最终获得的去噪信号很好的去除了与特征光谱频谱重叠的噪声信号。分别对人工添加噪声的标准红外光谱和合肥市市区上空实测开放光路红外光谱进行去噪处理,结果显示使用该算法处理后的光谱信噪比(SNR)较离散小波传统阈值去噪方法高出3db,均方根误差(RSME)平均减少30%左右,运行时间减少46%。表明该算法计算简单、运行速度快,对于大气环境监测实时消噪系统具有重要的实际应用意义。     

啁啾脉冲频域干涉仪相位重建方法的理论研究

理论研究了啁啾脉冲频域干涉仪的时域相移重建技术,对于接近实际的频谱干涉条纹,分别采用傅里叶变换和小波变换的方法完成了时域相位扰动信号的重建。傅里叶变换方法产生的重建误差受到滤波参数的影响,相对而言,小波变换方式解谱过程中,不需要进行特意的滤波操作,从而避免了重建结果存在误差不确定性的问题。     

基于反向传播神经网络的拉曼光谱去噪方法

拉曼光谱技术作为一种典型的光学检测方法,因其独特的非侵入性、快速、原位和极高的特异性,在生物分析、疾病诊断及分子识别等众多领域得到广泛应用。拉曼光谱的指纹特性使其成为生物医学分析领域的重要工具,但拉曼散射信号微弱,数据处理分析大量依赖分析人员、自动化处理能力低等因素都会极大影响该技术在实际中的应用。实验设备、环境产生的噪声、待测生物样本的自发荧光等各种干扰因素使得高质量拉曼光谱数据的获得变得较为困难,各种随机噪声会干扰拉曼光谱图中指纹谱峰信息的识别,增大拉曼特征提取的难度,因此,噪声抑制在拉曼光谱预处理中显得十分重要。采用反向传播算法,从数据本身的特征出发,基于理想光谱片段和含噪光谱片段的线性差异,分别构建噪声判定神经网络和光谱去噪神经网络模型。以随机生成的一系列洛伦兹峰数学模型叠加生成拉曼光谱,对生成的拉曼光谱分别加入不同强度的噪声,以此为实验数据,对比新方法和经典滑动窗口均值法、Savitzky-Golay滤波法、傅里叶变换法、小波阈值变换方法去噪的结果。对均方根误差和信号噪声比两个指标进行分析,结果显示,在低噪声干扰下所有去噪方法都能较好地完成任务,但滑动窗口均值方法在光谱的边缘去噪效果会出现下降。随着噪声信号的增大,滑动窗口均值方法、S-G滤波方法、傅里叶变换方法去噪性能都出现明显下降。而基于反向传播神经网络的去噪方法要优于傅里叶变换法、滑动窗口均值法、S-G滤波器法,同时该方法在避免复杂参数寻优设置的同时,获得了和最优阈值小波变换方法近乎一致的去噪效果,大大简化了参数设置,更适合拉曼光谱去噪的自动化实现。     

应用区域光谱库及分段滤波方法改进矿物识别精度的研究

针对当前利用高光谱数据进行矿物识别精度较低的问题,根据研究区地质背景建立区域端元光谱库,提出了对原始光谱进行分段滤波的预处理方法。首先应用连续统快速傅里叶变换方法分别去除2 000～2 200 nm,2 250～2 300 nm,2 350 ～2 500 nm范围内的随机噪声,之后利用加入区域端元库的矿物快速定量提取模型提取预处理后光谱中的矿物类型。本方法识别矿物的最高有效率为80%,正确率最高可达67%。与未滤波的光谱识别结果对比,平均正确率提高了17.7%,平均有效率提高了5.1%;与全波段滤波的光谱识别结果对比,平均正确率提高了5.8%,平均有效率提高了39.8%,可保证在尽量多识别出正确矿物的基础上有效减少结果中的错误组分数,改进了矿物识别的精度,对野外快速提取矿物信息等工作有重要意义。     

基于FFT奇异值分解的光谱信号去噪算法

微型光谱仪在采集光谱信号过程中,光谱数据经常受到来自仪器光学系统和电子电路中的干扰出现噪声和光源特征峰,严重干扰了真实光谱信号的图谱特征,因此需要使用合理的预处理方法保留光谱信号中有用信号并尽可能过滤噪声信号同时将光源特征峰滤除,从而提高光谱信息定量分析的稳健性和准确性。并且在线检测系统要求尽可能减少人为参数选择对去噪效果的影响,奇异值分解经常应用于由系统电路引起的噪声去噪,奇异值降噪阶次的选取对提高信号信噪比十分关键,但是往往参数选取主要依赖经验调试和实验验证。因此,提出了一种基于奇异值重构信号分量频率的光谱信号去噪算法。该算法首先重构原始光谱信号单个奇异值分量信号,然后对每个奇异值分量信号作快速傅里叶变换,得到每个奇异值分量信号快速傅里叶变换结果中振幅最大所对应的频率值,最后按照奇异值递减方式对相应分量信号频率值进行一阶滞后差分,得到频率差分谱,研究表明,差分谱第一个谱峰值在大于设定阈值处所对应的奇异值即为奇异值分解降噪的有效阶次。结果表明：对包含多种重金属离子的溶液在线测量的紫外可见光谱信号,添加不同强度的随机噪声,并进行去噪处理,使用信噪比和均方根误差两个性能指标进行对比。所提算法相较于SG滤波算法和小波变换去噪算法信噪比分别提高了22.05%,10.88%,均方根误差分别降低了74.28%,41.29%。所提算法完全基于数据驱动,在处理真实紫外可见光谱信号中不仅抑制了噪声影响,而且将微型光谱仪的光源特征峰有效滤除,在紫外可见光谱信号的定量分析中具有较好的应用前景。     

高温窑炉气体红外辐射被动遥测EI北大核心CSCD

基于傅里叶变换红外光谱技术对高温窑炉内气体红外辐射信号进行了遥测研究。根据工业现场条件,利用大气辐射原理建立被动辐射模型,计算了炉膛内高温气体透射率。针对湍流噪声对信噪比的影响,研究了红外干涉信号光谱转换的数据处理方法,以零光程差为基准对齐干涉信号,以实现多次扫描干涉信号的平均,减小了噪声和计算量,并提高了光谱数据率。利用HITRAN数据库和高温参考谱模型法,对谱线线强、线宽修正合成的校准光谱与透射谱进行非线性最小二乘拟合,反演了炉膛内不同吸收波段的高温气体浓度。结果表明该技术在窑炉内及其他工业燃烧过程中对高温气体的在线检测是可行、可靠的。     

光学数据处理的傅里叶变换分光光度计

本文提出了用光学处理器完成干涉图的傅里叶变换,从而实现全光学的傅里叶分光光度计的新技术.主要步骤是:1.获得待测光源时域的干涉图信号;2.利用电光调制技术实现干涉图信号的时-空转换;3.用光学处理器完成空域干涉图信号的傅里叶变换,得到待测光源的光谱.     

高温窑炉气体红外辐射被动遥测

基于傅里叶变换红外光谱技术对高温窑炉内气体红外辐射信号进行了遥测研究。根据工业现场条件,利用大气辐射原理建立被动辐射模型,计算了炉膛内高温气体透射率。针对湍流噪声对信噪比的影响,研究了红外干涉信号光谱转换的数据处理方法,以零光程差为基准对齐干涉信号,以实现多次扫描干涉信号的平均,减小了噪声和计算量,并提高了光谱数据率。利用HITRAN数据库和高温参考谱模型法,对谱线线强、线宽修正合成的校准光谱与透射谱进行非线性最小二乘拟合,反演了炉膛内不同吸收波段的高温气体浓度。结果表明该技术在窑炉内及其他工业燃烧过程中对高温气体的在线检测是可行、可靠的。     

空间外差光谱仪干涉图非均匀性校正研究

空间外差光谱仪在研制加工过程中,由于加工误差及胶合误差会使CCD接收到的干涉图存在光强分布不均匀现象,降低了变换光谱的准确性。基于对空间外差光谱仪干涉图光强非均匀性的产生机制与特点分析基础上,提出了一种干涉图非均匀性校正方法,该方法通过对实际干涉图进行单调分解、分段归一化及重新组合过程求解出光强分布函数,然后将变换光谱与光强分布函数倒数的傅里叶变换结果进行卷积来获得非均匀性校正后的光谱,最后将校正光谱进行逆傅里叶变换从而实现干涉图的非均匀性校正。将此方法应用于空间外差试验仪的近红外实测单色光干涉图的非均匀性校正,结果显示,该方法可以有效改善干涉图光强分布的非均匀性,抑制变换光谱的边频信号,通过与仿真的理想光谱对比,1 571和1 572 nm光谱校正前后噪声的减小率分别达到40.7%和24%,提高了光谱信噪比和准确性。     

运用傅里叶变换对差分吸收光谱的解析

利用差分吸收光谱技术原理,设计了相应的差分吸收光谱监测装置,对环境中存在两种主要污染气体SO₂和NO₂进行了监测。在对所测光谱进行分析时,提出了用傅里叶变换的信号分析方法来解析上述两种气体的吸收光谱。在光谱分析过程中,主要包括光谱信号的去噪处理和慢变化的拟合两大步骤。差分吸收光谱仪所测到的原始光谱经傅里叶变换后,频谱中的低频部分对应的就是原始光谱中的慢变化部分,而噪声谱主要集中在变换后频谱的高频部分,所以可以通过截取一定频率段的频谱后再通过逆傅里叶变换来去除气体吸收光谱中的慢变换部分和噪声部分,进一步处理后可以得到气体的差分吸收光谱,从而反演计算出对应的气体浓度。通过分析比较,该方法是一种新的差分吸收光谱解析方法,可以更好地拟合出原始光谱中的慢变化部分,与此同时,在去除噪声影响,提高信噪比方面有很好的作用。     

空间调制微型傅里叶变换红外光谱仪研究

针对目前环境、医疗、空间、气象、军事及安全等领域对傅里叶变换红外光谱仪微小型化、轻量化及固态化的迫切需求,提出并研究了一种以MOEMS多级微反射镜为核心器件的空间调制微型傅里叶变换红外光谱仪。在理论研究方面,建立了空间调制微型傅里叶变换红外光谱仪的物理模型,探究了该系统的光场分割与空间采样的光学原理;分析了多级微反射镜的衍射效应,提出了一种通过补边抑制衍射噪声抑制方法;进行了多级微反射镜采样误差的分析,并提出了基于最小二乘拟合的修正算法;通过对光源空间相干性、准直系统像差以及入射光场均匀性的分析,确定了光学系统的总体设计指标;通过对多级微反射镜基片加工精度、分束器材料色散特性和膜层透射效率等的计算分析,确定了干涉系统的设计方法与技术参数。在核心技术方面,提出了两个多级微反射镜的3种制作方法,分析了制作误差的来源及对系统性能的影响。通过工艺设计及实验条件探索,分别采用电铸法、真空镀膜法以及斜面倾角叠片法制作了两个多级微反射镜。在系统设计方面,进行了红外准直与缩束系统的光学设计,对整体光机系统进行了建模仿真,分析了杂散光噪声的来源。在图谱处理方面,利用过零采样方式,通过图像分割算法,获取了干涉图采样序列;通过对干涉图序列的插值、补零、延拓与卷积方法,完成了光谱相位误差的校正;通过离散傅里叶变换解调,实现了由干涉图像到信号光谱的数据反演。最后研究了系统光机整体的集成组装技术,并对原理样机进行了实验测试。本文研制的空间调制微型傅里叶变换红外光谱仪的特点在于:取消了动镜驱动机构与采样控制机构,具有微小型与轻量化的特点;干涉图的采样由多级微反射镜完成,其空间采样的方式增加了系统的稳定性与可靠性,实时采样的特点增加了系统的快速性与有效性;多级微反射镜阵列采用MOEMS工艺技术制作,增加了系统的采样精度。该光谱仪系统的结构及制作方法具有自主知识产权,并具有广阔的应用前景。     

基于线性调频Z变换的差分吸收光谱数据处理方法研究

差分吸收光谱法(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)是一种常用的污染气体监测方法,对所监测的光谱数据去噪可以提高反演精度。可采用傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)滤波法滤除光谱数据中的噪声,但该算法本身会引入误差。提出一种线性调频Z变换法(chirp Z transform,CZT),通过对傅里叶变换之后的频谱进行局部细化,能够在保留傅里叶变换滤波法去噪效果的基础上,对算法的误差进行补偿,从而进一步提高反演精度。实验配置了SO₂及NO₂进行浓度反演,结果表明,直接采用相除法反演浓度时误差较大且很不稳定,线性调频Z变换法能够获得比傅里叶变换滤波法更高的反演精度。模拟了SO₂和NO₂混合气体实验,频谱分析结果表明FFT算法无法解决特征吸收结构被扭曲、削弱等问题,CZT算法能完成特定频段频谱的精细化重构。     

Diode-pumped single-frequency Tm:LiLuF(4) ring laser

We report a room-temperature single-frequency Tm:LiLuF(4) laser with a maximum output power of 120 mW, a slope efficiency of 13%, and a wavelength tunability range from 1875 to 1895 nm. Both frequency and relative intensity noise have been investigated, showing an emission linewidth of ~300 kHz over 1 ms observation time and an intensity noise spectrum limited by quantum noise for Fourier frequencies larger than 5 MHz.     

近红外“3R”法双谱自适应去噪

针对近红外透射和吸收双光谱提出一种自适应的去噪方法。同步采集样品的近红外透射谱和吸收谱,在相同分解原则下总体经验模态法分解两组光谱,得到单组分特征模态分量。计算特征模态分量与原透射谱、吸收谱之间相关性,以及两组特征模态分量之间相关性,相关性最小模态分量初判为噪声分量。分析该分量在光谱中点处自相关性,若中点处很大,其他点几乎为零或很小,可以判断该分量为噪声。这种基于模态分量相关性的噪声判别方法称为“3R”法则。剔除噪声分量,重构光谱信号,循环上述分解过程,直到不满足“3R”法则,降噪过程结束。构造理想光谱,叠加噪声,“3R”法降噪效果优于EMD和EEMD低通滤波器,略逊于小波分解。真实光谱实验中,经过上述方法降噪处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型,“3R”法处理模型具有最大校正相关系数和预测相关系数,最小校正标准差和预测标准差。在四种降噪方法中,“3R”法对光谱谱峰位置和峰高的影响最小。实验表明,“3R”双谱去噪方法无需预设迭代次数,不用考虑分解层数,没有基函数,是自适应的,该方法适合近红外光谱去噪。     

香豆素C545T红外光谱的理论计算和实验研究

通过量子化学计算和实验研究了香豆素C545T的红外吸收光谱.采用量子化学密度泛函理论在B3LYP/6-31G(d)基组水平计算了C545T的优化结构参数、红外光谱及其溶剂效应，同时通过傅里叶变换红外光谱仪测量C545T粉末和不同溶剂饱和溶液的红外吸收光谱，计算红外光谱与实验吻合得很好，线性回归相关性系数为0.9996.另外，C545T的红外光谱具有溶剂效应，以C=O为例，其伸缩振动频率随着溶剂极性的增大而减小，即产生红移，实验所测C=O伸缩振动频率与溶剂介电常数线性相关.     

Dynamic spectral filter

Results of the discussions with N.B. Delone on the perturbation of the atomic transition by a strong nonresonant noise field of electromagnetic radiation are presented. Four examples that are conceptually and mathematically close to each other are considered: spectrum of radiation with the diffusion of phase, spectrum of radiation with the sine phase modulation, atomic absorption lineshape in the presence of a strong nonresonant noise field, and the spectral filter whose maximum-transmission frequency is varied with time (dynamic spectral filter). For all of the examples, the counterintuitive scenario of the formation of the resulting spectrum is demonstrated: the instantaneous radiation frequencies (or the instantaneous positions of the perturbed level) are not summarized in the output spectrum. The analysis is based on the limitation that is typical of the Fourier transform and lies in the fact that significant time is needed for the observation of small frequency shifts.     

EEMD自适应去噪在拉曼光谱中的应用

二代小波是公认较好的降噪手段,但是降噪效果依赖于基函数、分解层数和阈值等参数设置。经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)无需参数设定,按照频率特性将信号分解成本征模函数(intrinsic mode function, IMF),对IMF滤波,实现了信号自适应去噪。拉曼光谱中信号和噪声交叠集中在极高频段,EMD产生模态混叠问题,影响去噪效果。应用总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)拉曼光谱克服了模态混叠,有效区分出高频信号和噪声,获得了与小波函数相似去噪效果。文中首先对一段非线性非平稳豆油脂拉曼光谱EMD分解,可见模态混叠,EEMD分解出清晰模态的特征分量。然后分别用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)、小波变换(Wavelet)、EMD和EEMD处理含噪光谱,信噪比、均方根误差、相关系数三个方面指标表明FFT高频去噪效果最差,其次是EMD,恰当的Wavelet同EEMD效果相当,EEMD的优势是降噪过程的自适应。最后提出光谱时频分析方法和IMF噪声属性判别准则研究趋势。