海面溢油三维荧光光谱消除瑞利散射方法的研究

三维荧光光谱分析法以其灵敏度高、选择性好、操作简单和可用于多组分混合物分析等优点成为诸多研究者在海面溢油鉴别中的热点选择。但三维荧光光谱中存在的瑞利散射会对光谱的准确检测产生较大的影响,因此有效地消除瑞利散射对后续光谱的定性鉴别和定量分析具有重要意义。采用仪器校正法、空白扣除法、 Delaunay三角形内插值法和缺损数据重构(MDR)法对海面溢油三维荧光光谱中的瑞利散射进行校正。首先以海水的SDS胶束溶液作为溶剂,将航空煤油和润滑油按不同相对体积分数比配制8个校正样本和3个测试样本;然后利用FS920稳态荧光光谱仪采集11个样本的三维荧光光谱数据,并分别采用仪器校正法、空白扣除法、 Delaunay三角形内插值法和缺损数据重构(MDR)法消除瑞利散射的干扰;再利用核一致诊断法估计出最佳的组分数;最后利用平行因子分析(PARAFAC)对混合油样本的三维荧光光谱数据进行定性鉴别和定量分析。研究结果表明:采用发射波长滞后激发波长以消除瑞利散射的仪器校正法会丢失部分有效光谱信息;采用空白扣除法无法彻底消除瑞利散射,在光谱中仍然存在散射干扰,利用PARAFAC解析后得到的激发、发射光谱会出现失真,且预测的浓度值偏差较大;采用Delaunay三角形内插值法消除瑞利散射后,利用PARAFAC解析所得到的激发、发射光谱与真实光谱吻合度较高,且预测的浓度值偏差较小;而采用MDR消除瑞利散射后,利用PARAFAC解析所获得的激发、发射光谱与真实光谱吻合度最高,且相较于其他几种方法预测的浓度值偏差最小,得到的样本回收率为98.9%和100%,预测均方根误差均小于等于0.130。根据定性鉴别、定量分析的结果, MDR能够在保证原有特征光谱不失真的基础上有效消除瑞利散射带来的影响,是一种消除三维荧光光谱数据中瑞利散射较为理想的方法。     

改进的FastICA-SVR结合荧光光谱技术测定1-萘酚、2-萘酚

水作为生命之源与人类的生存息息相关，近年来关于水环境污染的报道越来越多，不容忽视。实验以萘酚的两种同分异构体1-萘酚、2-萘酚的混合物作为研究对象，提出了一种新的算法，通过对混合物的三维荧光光谱进行分析来实现水中萘酚的定性定量分析。利用FS920稳态荧光光谱仪对配制的混合溶液进行扫描得到荧光光谱数据，并对数据进行一系列的预处理去除拉曼散射和瑞利散射的影响。将解决盲源分离(BSS)问题的独立成分分析(ICA)算法应用到荧光光谱定性定量分析问题当中，盲源分离技术就是将测量得到的混合信号作为处理对象进行分解，实现未知系统中源信号的求解，并得到混合矩阵。对混合物中单一物质的识别与测量与盲源分离问题类似。采用基于负熵最大的快速独立成分分析(FastICA)算法对实验数据进行分解，将所有样本的三维荧光光谱数据沿发射波长方向展开成为向量，得到一个大小为(N×M)的矩阵(N为样本数，M为波长数)，将该矩阵作为快速独立成分分析的输入进行独立分量提取，输出分别为单组分物质的展开荧光光谱和混合矩阵。FastICA算法的关键是利用牛顿迭代算法得到解混矩阵，但迭代过程中复杂的求导问题会使计算量增大、迭代速度减慢，针对该算法存在的问题，提出用差分法(又称为双点弦截法)代替求导的解决方法。为了验证算法的可行性，用改进后的算法和原有算法分别对荧光光谱数据进行了五次独立分量提取实验，原有算法平均运行时间为17.78 s，而改进后的算法平均运行时间为3.22 s，比原有算法提高了14.56 s，有效地减少了计算量，改善了FastICA算法的迭代速度并且使其收敛性更加稳定。通过实验结果可以看出改进后的算法得到的光谱更接近真实的光谱。利用快速独立成分分析算法分解得到的混合矩阵与物质浓度相关，这是物质定量分析的依据，但它们之间的关系可能是非线性的，采用能实现非线性拟合的支持向量回归机(SVR)进行回归预测，将混合矩阵和实际浓度矩阵分别作为SVR的输入和输出，利用遗传算法(GA)对支持向量回归机的参数进行优化选择，并选择径向基核函数(RBF函数)作为SVR的核函数，建立回归模型，实现对荧光光谱的定量分析。1-萘酚的拟合相关系数(r)为0.998 6，样品回收率(Recovery rate)为96.75%～104.2%，预测均方根误差(RMSEP)为0.119 μg·L-1；2-萘酚的拟合相关系数为0.998 8，样品回收率为96.8%～105.5%，预测均方根误差为0.1 μg·L-1，预测结果比较令人满意，符合预测要求。实验证明改进的基于负熵最大的FastICA-SVR算法能实现对混合物中1-萘酚、2-萘酚准确有效的识别和测量，并且改进之后加快了算法的分解速度。     

基于特征区域下凸点提取的藻类荧光光谱波长选择方法

藻华现象的频繁发生严重影响了海洋环境和人类的生产活动,因此对水体浮游植物的监测十分重要。三维荧光光谱被广泛应用于水体浮游植物中藻类的群落组成分析和浓度定量分析,然而三维荧光光谱数据中的信息冗余给藻类定性定量分析带来了一定的影响。针对光谱信息冗余问题,提出了特征区域积分与凸点提取相结合的三维荧光光谱波长选择方法。以抑食金球藻、细长聚球藻、小球藻为研究对象,采用Savitzky-Golay卷积平滑法对三维荧光光谱进行预处理,解决了因外界因素造成的光谱噪声问题,采用马氏距离法剔除三维荧光光谱数据集中的异常光谱样本,运用浓度残差法剔除三维荧光光谱数据集中的异常浓度值样本,然后通过偏最小二乘回归模型的内部交叉验证均方根误差衡量不同特征区域下凸点的可靠性进行波长变量的选择。为验证波长筛选方法的有效性,对三种藻类建立偏最小二乘回归模型,以内部交叉验证决定系数（R2）、内部交叉验证均方根误差（RMSECV）作为模型评价指标。与全光谱数据建立的回归模型进行了比较,抑食金球藻、小球藻、细长聚球藻的波长变量由全谱的1071个分别减少到77个、75个、67个,R2分别提高了0.016 4,0.002和0.032 4,RMSECV分别降低了1.8×105,2.0×105,2.6×105。与UVE方法相比,抑食金球藻、小球藻、细长聚球藻的波长变量分别减少了599个、357个、317个,R2分别提高了0.014 5,0.000 4和0.012 3,RMSECV分别降低了1.6×105,7.0×104和1.6×105。经过该方法进行波长变量选择后,减少了冗余信息,提高了模型预测能力。     

高光谱技术融合图像信息的牛肉品种识别方法研究

高光谱图像包含了大量的光谱信息和图像信息,采用高光谱成像技术对牛肉品种进行识别。获取可见-近红外(400~1000 nm)光谱范围内的安格斯牛、利木赞牛、秦川牛、西门塔尔牛、荷斯坦奶牛五个品种共252个牛肉样本的高光谱图像。在ENVI软件中对高光谱图像进行阈值分割并构建掩膜图像,获取样本的感兴趣区域(ROI),并结合伪彩色图对牛肉样本的反射率指数进行可视化表达;采用Kennard-Stone(KS)法对样本集进行划分以提高模型的预测性能;对原始光谱采用卷积平滑(SG)、区域归一化(Area normalize)、基线校正(Baseline)、一阶导数(FD)、标准正态变量变换(SNV)及多元散射校正(MSC)等6种方法进行预处理;采用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长。然后利用颜色矩对不同牛肉样本的颜色特征进行提取;对原始光谱图像进行主成分分析,结合灰度共生矩阵(GLCM)算法,提取主要纹理特征。最后结合偏最小二乘判别(PLS-DA)算法建立牛肉样本基于特征波长、颜色特征以及纹理特征的识别模型。KS法将牛肉样本划分为校正集190个,预测集62个;将未经预处理的光谱数据与经过6种不用预处理的光谱数据进行建模分析,结果发现经FD法处理后的光谱数据所建模型的识别率最高;结合CARS法对经FD法预处理后的光谱数据进行特征波长提取,共提取出22个波长;利用颜色矩和GLCM算法分别提取出每个牛肉样本的9个颜色特征、48个纹理特征。将特征波长数据与颜色、纹理特征信息进行融合建模,结果表明,基于特征光谱+纹理特征的模型识别效果最佳,其校正集与预测集识别率分别为98.42%和93.55%,均高于特征光谱数据模型识别率,说明融合纹理特征后使样本分类信息的表达更加全面;融合颜色特征后模型的校正集识别率均有所增加,但预测集识别率稍逊,颜色特征虽携带了部分有效信息,但这些信息与牛肉样本的相关性不大。因此,寻找与牛肉样本相关性更大的颜色特征是提高模型识别率的重要途径之一。该研究结果为牛肉品种的快速无损识别提供了一定的参考。     

Zernike矩在橡胶添加剂太赫兹光谱定量分析中的应用研究

近年来,“绿色轮胎”发展备受关注。在绿色轮胎制造过程中需要多种橡胶添加剂,而橡胶添加剂的含量与绿色轮胎能否达标密切相关,因此,对轮胎橡胶中相关橡胶添加剂的定量检测具有重要意义。太赫兹时域光谱（THz-TDS）技术已经成功应用于物质定量分析领域,但当定量分析对象为多组分混合物时,由于混合物光谱出现重叠和失真等原因,会导致定量分析结果不理想。针对此问题,将Zernike矩作为一种光谱预处理技术引入到橡胶添加剂多组分混合物的太赫兹光谱定量分析中,提出了基于Zernike矩结合支持向量回归（Zernike moment-support vector regression, ZM-SVR）的太赫兹光谱定量分析方法。首先,以影响绿色轮胎质量能否达标的三种橡胶添加剂氧化锌、白炭黑和2-巯基苯并噻唑（MBT）为定量检测对象,将3种橡胶添加剂与丁腈橡胶构成多组分混合物实验样本,并通过太赫兹时域光谱系统测得样本的太赫兹光谱;然后,对太赫兹光谱进行分析与处理,得到其吸收系数、消光系数和折射率3种光学参数后,将3种光学参数构建为样本的太赫兹三维光谱,并利用Zernike矩提取太赫兹三维光谱灰度图的特征信息;最后,利用支持向量回归建立样本太赫兹三维光谱灰度图特征信息和目标成分含量之间的定量模型,从而对混合物样本中目标成分含量进行分析。利用该方法得到的定量模型预测集相关系数均大于等于0.952 2,均方根误差均小于等于2.267 2%。为进一步验证该方法的有效性,将定量分析结果与常规方法PLS和SVR的结果进行了对比。对比发现,相比常规方法得到的定量分析结果,Zernike矩结合支持向量回归方法所得结果的准确性和稳定性均得到了明显提升。因此,Zernike矩结合支持向量回归方法为橡胶添加剂多组分混合物的太赫兹光谱定量检测提供了新思路,在绿色轮胎及橡胶的质量检测领域具有广阔应用前景。     

基于SAM-ED光谱匹配的绝缘子污秽类型检测方法研究

污闪是威胁电网安全可靠运行的重要原因之一，污秽类型差异将直接影响闪络电压大小。因此，及时掌握绝缘子污秽类型信息对预防污闪有重要作用。为此提出了一种基于SAM-ED光谱匹配的绝缘子污秽类型检测方法。采集不同污秽类型样本高光谱数据，经黑白校正及多元散射校正(MSC)去除噪声等干扰因素；利用竞争自适应重加权采样法(CARS)对光谱数据进行特征选取，分别在特征波段和全波段范围内通过SAM-ED光谱匹配法将测试组样本光谱与参考光谱进行匹配，根据匹配结果对样本进行分类；实验结果表明：相比于光谱角匹配法和最小距离法，SAM-ED光谱匹配法检测效果更好；基于全波长数据进行SAM-ED光谱匹配准确率可达95%,基于特征波长数据进行SAM-ED光谱匹配准确率可达98.33%。     

基于三维荧光光谱和四元数主成分分析的食醋品牌溯源研究

提出基于四元数主成分分析的三维荧光光谱特征提取新方法,并将其运用于品牌食醋溯源研究。首先利用F7000荧光光谱仪测得不同品牌食醋样本的三维荧光光谱数据,获取样本的等高线图和三维投影图,并进行三维荧光等高线图分析;然后利用激发波长分别为380,360和400 nm下的发射光谱数据建立食醋三维荧光光谱数据的四元数并行表示模型,对四元数荧光光谱矩阵进行四元数主成分特征提取,并基于乘积运算、模值运算和求和运算三种方法对提取出来的四元数主成分特征进行特征融合;最后将融合特征作为K近邻分类器的输入,得到不同食醋品牌的最优分类模型。分别讨论三种不同特征融合方法和四元数主成分个数与最终模型分类正确率之间的关系。针对四个不同食醋品牌120个样本的分析结果可得：基于求和特征融合运算所得到的融合特征可以利用最少的特征数目,建立最优的溯源模型,样本预测集溯源正确率可达100%。研究结果表明：四元数主成分特征提取和特征融合方法能够并行表示三维荧光光谱数据所蕴含的丰富信息,为三维荧光光谱数据分析提供新思路。     

时间序列三维荧光光谱的异常值检测

异常值的存在往往干扰着时间序列三维荧光光谱的定性和定量分析。充分利用时间维和光谱维的内在特性, 提出了一种有效的异常值检测方法。在时间维结合方差提取异常值可能性最大的波长点;通过对异常值存在方式的分析,在任意两个三维荧光光谱的相似度基础上给出了光谱维上的累积相似度;最后利用时间维的校正矩阵对所有三维荧光光谱的每个波长点荧光强度进行修正并计算对应的累积相似度,从而根据累积相似度对异常值进行判断。时间维校正矩阵的采用不仅提高了算法的有效性而且其特征区域的选择大大减少了光谱维相似度的计算量。相关的数值试验表明光谱维选取50%的波长点仍然能有效对异常值进行检测。     

基于人眼视觉特性的光谱降维模型研究

针对传统光谱降维方法其降维重构后的光谱数据仅是对原始光谱的数学逼近,会出现光谱误差较小但颜色色差较大的缺点,创新性的提出三种将人眼视觉特性与光谱降维相结合的方法。其中,VPCA法直接将光谱光视效率函数加权到原始光谱上再进行降维,LMSPCA方法用LMS视稚响应构建加权矩阵对原始光谱加权后再进行降维,在LMSPCA法中加权矩阵的构建有两种方式,其主要区别在于视稚响应偏差的求取方式不同。方式一中,L,M,S视稚响应偏差是各对应波长上的偏差取绝对值,而方式二中,其偏差是各对应波长上的偏差平方。LMSPCAs法在LMSPCA法基础上再采用PCA(主成分分析)方法对损失的光谱进行降维。实验结果表明VPCA法降维效果较差,LMSPCA法的两种加权矩阵降维效果接近,皆可显著提高降维模型的色度精度,但会降低模型的光谱精度,LMSPCAs法由于针对LMSPCA法因光谱加权引起的光谱损失再进行光谱补偿,其在光谱精度、色度精度以及变光照条件下的色差稳定性这三个方面都能较好地表征原始高维光谱反射率,满足光谱颜色复制的要求。     

湖泊水体三维荧光光谱的PARAFAC法在污染源解析中的应用

基于三维荧光光谱矩阵的PARAFAC模型中因子得分反映混合物各因子相对浓度和比例这一特征,将其应用到混合物源解析的研究。对于因子与来源物质光谱不一致的情况考虑将来源物质荧光矩阵和混合物荧光矩阵均作为模型三维数据矩阵的元素进行分析,推导出混合样品与源物质荧光矩阵之间的关系式。该关系式系数由因子得分组成,反映了混合样品各来源物贡献率的相对大小,能够作为来源物量化研究的参考指数。在湖泊污染物源解析的应用中,利用混合水样和污染源水样荧光光谱矩阵建立上述关系式,关系式各系数可作为湖泊水体污染源源解析研究的参考。     

菲的三维荧光光谱特性研究

多环芳烃(简称PAHs)具有高荧光量子产率,利用三维荧光光谱研究了PAHs中菲的荧光光谱特性.菲具有两个荧光峰.通过对菲的三维荧光光谱的分析,选择在激发波长255 nm、发射波长370 nm对菲进行定量分析.菲溶液在5.0～250.0 ng·mL-1的范围内工作曲线呈线性关系,检出限为3.88 ng·mL-1,相对标准偏差为4.23%(n=5),实验还尝试了对自来水样品的测定,测试效果良好,回收率为90.0%～105.4%.该研究为快速检测水源水中痕量PAHs提供了方法基础.     

香蕉贮藏气体3D荧光表征特征选择及早期腐败预警初探

为利用3D荧光技术实现基于贮藏室气体荧光信息的香蕉腐败早期预警,选取两批不同贮藏日期的香蕉贮藏室气体进行三维荧光数据采集。首先对荧光数据进行了预处理：为消除三维荧光仪整体漂移现象,对得到的三维荧光数据进行去除漂移处理;利用matlab中eemscat工具包对瑞利与拉曼散射进行去除处理,有效消除了瑞利散射和拉曼散射的不利影响;运用Savitzky-Golar(SG)进行数据平滑处理,减少了噪声对荧光信号的干扰。同时,对三维荧光数据进行初步筛选,去除了荧光强度接近于0的发射波长,以及利用三阶高斯混合分布对不同激发波长下的发射光谱进行拟合去除了离散性较大的激发波长。然后针对荧光数据的特征表征,提出了一种基于Wilks Λ统计量融合间隔偏最小二乘法(iPLS)的荧光数据特征选择策略。具体是：用Wilks Λ统计量进行特征激发波长的选取,初步选出了5个特征激发波长;根据初选的特征激发波长用iPLS结合pH值及相对电导率进行了特征发射波段的选取,结果每个特征激发波长下均选出包含14个波长的特征发射波段。为进一步减少分析变量个数,根据选出的特征发射波长,运用Wilks Λ统计量再次进行特征激发波长反选,最终得到了3个特征激发波长。考虑到各特征激发波长下对应14个特征发射波长,故可选出42个特征发射波长。最后基于香蕉在贮藏中其品质变化具有时变特点,根据42个特征发射波长使用系统聚类分析法(SCA)进行香蕉腐败基准界定,得到两批香蕉均在贮藏的第5天出现品质突变。因此选用第5天贮藏室气体荧光信息来表征香蕉的腐败情况。另外,利用主成分分析(PCA)初步探索了用第1主成分实现香蕉早期腐败的预警。结果表明：文中提出的三维荧光数据特征波长的选择策略是能够有效降低光谱数据的复杂度,同时给出的早期腐败预警方法是可行的。     

Incoherent digital holographic spectral imaging with high accuracy of image pixel registration

Fresnel incoherent correlation holography(FINCH) is a unique three-dimensional(3 D) imaging technique which has the advantages of scanning-free,high resolution,and easy matching with existing mature optical systems.In this article,an incoherent digital holographic spectral imaging method with high accuracy of spectral reconstruction based on liquid crystal tunable filter(LCTF) and FINCH is proposed.Using the programmable characteristics of spatial light modulator(SLM),a series of phase masks,none of whose focal lengths changes with wavelength,is designed and made.For each wavelength of LCTF output,SLM calls three phase masks with different phase constants at the corresponding wavelength,and CCD records three holograms.The spectral images obtained by this method have a constant magnification,which can achieve pixel-level image registration,restrain image registration errors,and improve spectral reconstruction accuracy.The results show that this method can not only obtain the 3 D spatial information and spectral information of the object simultaneously,but also have high accuracy of spectral reconstruction and excellent color reproducibility.     

Absolute band gaps in two-dimensional graphite photonic crystal

The off-plane propagation of electromagnetic (EM) waves in a two-dimensional (2D) graphite photonic crystal structure was studied using transfer matrix method. Transmission spectra calculations indicate that such a 2D structure has a common band gap from 0.202 to 0.2035 c/a for both H and E polarizations and for all off-plane angles form 0° up to 90°. The presence of such an absolute band gap implies that 2D graphite photonic crystal, which is much easier and more feasible to fabricate, can exhibit some properties of a three-dimensional (3D) photonic crystal.     

基于三维荧光光谱的Krawtchouk图像矩算法在多环芳烃定量分析中的应用

以多环芳烃中的芴和苊为研究对象,提出一种将三维荧光光谱技术与Krawtchouk图像矩、广义回归神经网络相结合的定量分析的方法。利用FS920荧光光谱仪获取样品的三维荧光光谱数据,得到对应的三维光谱灰度图。直接计算三维光谱灰度图的Krawtchouk矩,将得到的Krawtchouk矩经平均影响值筛选后作为广义回归神经网络的输入,建立多环芳烃(PAHs)的定量模型。预测8组混合溶液的测试样本,芴和苊的平均相对误差分别为0.98%和2.15%。研究结果表明,Krawtchouk矩经过筛选后预测结果更为准确,该方法能够有效提取光谱的特征信息,简单、准确的预测PAHs的浓度。     

反渗透膜前预处理工艺去除渗滤液中DOM的光谱分析

考查反渗透(RO)膜处理渗滤液前所采用的预处理工艺对致膜有机污染物的去除效果,为RO膜预处理工艺的选择提供参考,采用同步荧光光谱、三维荧光光谱、紫外-可见全光谱对某垃圾焚烧厂渗滤液原液及其经“生化(UASB+A/O)+超滤”预处理工艺各级出水进行不同分子量分布区间的分析。同步荧光光谱表明,预处理工艺总体能有效去除波长在250～320 nm各分子量区间的以及波长>320 nm、分子量>1KDa的DOM;三维荧光光谱表明,预处理工艺总体能有效去除低激发波长类酪氨酸、低激发波长类色氨酸及高激发波长类色氨酸及分子量>1KDa的类富里酸和高激发波长类酪氨酸;紫外-可见全光谱表明,预处理工艺总体能有效去除分子量>1KDa带π—π*跃迁的DOM和各分子量区间的带多个共轭体系苯环结构的DOM。结果显示,将“生化(UASB+A/O)+超滤”组合工艺作为RO膜法处理焚烧厂渗滤液的预处理工艺时,还需加强同步荧光范围>320 nm、分子量<1 KDa、带π—π*跃迁的类富里酸及高激发波长类酪氨酸的去除。     

基于三维荧光导数光谱的水体有机污染物浓度检测

提出了应用三维荧光一阶导数光谱检测水体中有机污染物浓度的分析方法。在计算三维荧光导数光谱时,采用Savitzky-Golay多项式拟合微分法对激发、发射光谱分别求导。由于在计算导数光谱时所采用的多项式拟合本身具有平滑功能,因此不需要单独进行平滑处理以去除噪声。针对所构成的四维荧光导数光谱(激发波长,发射波长,激发波长的一阶导数,发射波长的一阶导数),采用偏最小二乘方法建立回归模型。实验结果表明,在对水体中总有机碳的检测中,与常规的三维荧光光谱分析方法相比,文章提出的分析方法可较好地提高分析精度。     

基于PLS投影分析的光谱波段选择方法

光谱测量数据需要对其进行波长选择以提高模型预测精度和简化模型。文章提出了一种基于PLS投影相关系数的快速、 准确的波段选择方法,它计算某波长点光谱数据对待测组分浓度向量的影响时,考虑了该波长点光谱数据的变化量与光谱PLS回归系数向量在该波长点的投影分量的共同影响。与传统相关系数方法想比较,该方法明显地改善了分析模型的稳健性并大幅度地压缩了建模所需的波长点数。对208个汽油样本的实验表明,经过PLS投影相关系数方法进行光谱波段选择后的光谱波长点数占全谱的比例下降至30%,交互验证均方根偏差(root mean square error of cross validation, RMSECV)由未经过波长选择时的0.44降至0.34。该方法可广泛应用于各类光谱定量分析中的波长选择与数据压缩。     

蒙特卡罗剂量分布去噪中三维高斯和Savitzky-Golay滤波器的改进与混合

对模拟粒子轨迹数较少模拟时间较短的蒙特卡罗粗糙剂量分布进行三维滤波,可以加速其收敛速度.结合蒙特卡罗剂量分布特征,改进三维高斯和Savitzky-Golay滤波器,建立三维混合滤波方法,并比较并联和级联两种基本混合方式.根据卷积性质,提出用等效卷积核简化混合滤波器结构的方法.结果表明,改进后的高斯和Savitzky-Golay滤波器的整体去噪效果得以增强,混合滤波器进一步降低滤波结果的局部误差,两种混合滤波器都能够大幅度抑制MC粗糙剂量分布中的噪声,级联混合滤波器降噪效果略优于并联混合滤波器.