基于改进小波阈值的量子点荧光光谱降噪研究

使用光谱仪采集到的信号难免受到不同噪声源的影响。为了提高光谱信号解析的精准度,通过分析小波应用于信号降噪的原理以及经典的软、硬阈值降噪法存在的缺陷,提出了一种改进的阈值降噪法。该方法既克服了硬阈值法产生间断点,软阈值法产生恒定偏差的缺陷,又尽量地保留了有用信号。实验选用的小波基函数为SymletsA,分解层数为4,结合Birge Massart策略模型确定的分层阈值对硒化镉量子点荧光光谱信号进行降噪处理。结果表明,与经典的软、硬阈值降噪法相比,通过改进阈值降噪法得到重构信号的信噪比（SNR=47.550 2）、能量占比（PER=0.973 3）和均方误差（MSE=149.421 3）均有提高和改善。     

小波阈值降噪算法在光电探测器信号 处理中的应用

针对光电探测器传统降噪处理中软、硬阈值函数存在的缺点,提出了一种含参数的阈值函数和逐层变化的阈值相结合的小波阈值降噪算法.该算法可以调整参数使生成的阈值函数于软、硬阈值函数之间,且在临界阈值处平滑过渡,保留部分有用信号.应用过程中阈值可随着分解层数的改变而改变,对各个分解层有自适应特征,减少小波系数阈值处理中的固定偏差,从而在保留原有信号的同时减除不必要噪声.仿真及实测结果表明,采用该小波阈值降噪算法处理的信号信噪比较高、均方误差较小,有效地抑制噪声对光电探测器输出信号的干扰.     

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。     

基于提升小波变换的阈值改进去噪算法在紫外可见光谱中的研究

在紫外可见光谱定量分析中,由于分光光度计内部的光学系统、光源、检测器、电子元器件,电路设计以及外部环境干扰等因素产生的随机噪声,严重影响光谱定量分析结果的准确性,为提高紫外可见光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪预处理。由于小波分析具有多分辨率,低熵性、去相关性等特点,基于小波分析的去噪算法优于传统的去噪算法,目前基于小波去噪的方法主要有模极大值去噪算法,系数相关去噪算法,阈值去噪算法,工程实际应用以Donoho的阈值去噪法最为常用。根据Donoho阈值消噪原理,提出一种基于提升小波变换的阈值改进算法,一方面使用提升小波变换,提升小波变换是第二代小波变换,继承了小波的多分辨率特性,并且不需要进行傅里叶变换,从而具有算法简单,速度快,实现简单的优点;另一方面提出了一种新的阈值函数,克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的问题,同时对阈值估计进行了调整,有利于信号小波系数的保留和噪声小波系数的剔除。对三组多金属离子混合溶液的实测紫外可见光谱信号,添加随机噪声后使用该方法进行去噪处理,并使用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)进行去噪性能评价。试验结果表明,提出的算法优于Donoho的软硬阈值去噪算法,能够有效提高光谱信噪比和降低均方根误差,从而更好地消除光谱信号中的噪声和保留光谱信号中一些重要的细节特征,比较适合用于紫外可见光谱数据建模之前的去噪预处理,在紫外可见光谱信号分析中具有较好的应用前景。     

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。     

空间外差光谱仪干涉图滤波方法研究

在分析空间外差光谱仪干涉图生成及特点的基础上,提出了基于改进旋滤波的干涉图降噪方法。该方法是在干涉条纹的切线方向进行滤波,能够在不改变干涉图条纹细节的基础上减少干涉图中的随机噪声和暗斑噪声的影响。同时该方法还能有效降低平均光谱的背景噪声,提高特征光谱与背景噪声的信噪比,结果显示旋滤波方法对加入噪声前后干涉图的平均光谱背景噪声信噪比改善分别为47%和240%,能够将一些峰值较小的特征谱从背景噪声中提取出来,提高空间外差光谱技术对一些弱特征光谱的识别率。     

小波阈值去噪的一种改进方法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。本文在Donoho的软、硬阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数,并把它们应用在图像的去噪上。该阈值函数具有物理意义清晰、表达式简单、计算方便等优点。实际噪声图像测试结果表明,这种经改进的方法可以有效地去除白噪声干扰,无论是在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值去噪算法以及改进的软硬阈值折中算法。     

提升小波变换与中值滤波结合的红外光谱消噪

在光谱数据的定量分析中,噪声的存在常常会影响结果的准确性。为提高红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪处理。将一种光滑阈值函数和一种分层阈值选取方法应用到提升小波域光谱信号的去噪处理中,并对提升小波重构信号进行中值滤波。对某小麦品种的实测光谱信号,添加信噪比为21.17 dB的噪声后采用该方法进行去噪处理,并利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、峰值平均相对误差(AREPV)以及峰位平均误差(AEPP)四项指标对去噪效果进行评价。结果表明,与软阈值法与硬阈值法相比,该方法能更有效地去除光谱信号中的噪声,保留光谱中的有用信息,提高光谱信噪比,降低均方根误差、峰值平均相对误差以及峰位平均误差,提高光谱的分析能力。     

用于远程探测的空间外差拉曼光谱技术研究

空间外差拉曼光谱技术是一种新型拉曼光谱探测技术,具有光通量大、高分辨率、无移动部件等技术优势,非常适用于行星探测任务中,对行星表面的矿物及有机物进行分析,探寻可能存在的生命标志物。作者将这一技术运用于远程拉曼光谱探测中,对远程空间外差拉曼光谱仪的光谱分辨率、光谱范围及信噪比等主要特性进行了分析与实验验证。文章对远程空间外差拉曼光谱探测的基本原理进行了简述,设计搭建了一套实验平台,并进行了定标,验证了其性能参数。在此基础上,获取了10 m处部分无机固体样品、有机样品及天然矿物的拉曼散射信号,对系统信噪比进行了估计。由于装调精度不高、光学器件缺陷等原因,系统远非理想。但测试结果表明,对于大部分样品的主要拉曼散射峰,系统信噪比优于5,基本可以满足清楚分辨典型拉曼谱峰的要求,依然可以证明这一技术的可行性。空间外差拉曼光谱技术可以弥补色散型光栅光谱仪与傅里叶变换型光栅光谱仪的主要技术缺陷,在行星表面物质探测与分析领域具有较大的应用前景。作者对于这一技术的研究一定程度上证明了空间外差拉曼光谱技术在远程探测方面的潜力,可为远程空间外差拉曼光谱仪的工程实现提供参考。     

改进LMS的光谱信号去噪算法

微型光谱仪在检测高浓度比背景下多种痕量重金属离子浓度时,光谱吸收信号易受外部环境和内部电路的随机噪声干扰,多种痕量重金属离子的光谱吸收信号微弱易被噪声所淹没,严重影响了光谱定量分析结果的准确性和重复性,需要对光谱吸收信号进行去噪预处理。然而,大多数光谱去噪算法的一些关键细节参数的设置不仅需要通过反复的实验进行测试验证,还取决于研究者的现有经验和待解决对象的特征。针对这些关键参数对滤波效果影响大、选择难的问题,提出了一种基于sigmoid误差约束的改进型LMS自适应去噪算法。首先对标准LMS算法原理进行了分析,并结合微型光谱仪的数据干扰情况对标准LMS算法的滤波器结构进行优化改进,利用sigmoid函数具有误差约束的特性,对标准LMS算法的误差计算模块进行优化改进,降低算法对噪声敏感性;然后针对改进后的最小均方误差损失函数是一个非凸函数,提出了一种类交叉熵损失函数,将非凸问题转化为一个凸优化问题,在利用梯度下降法逐步最小化损失函数时,保证了局部最优解也是全局最优解,同时结合Adam算法来自适应地调整学习率因子,保证了算法具有较快的收敛速度;最后为了验证改进后的自适应去噪算法具有较强的去噪性能,通过交叉验证进行实验验证。对四种金属离子混合溶液的实测光谱吸收信号,添加不同信噪比的随机噪声后使用该改进的算法进行测试验证,实验结果表明:在处理信噪比低的吸收光谱信号过程中,所提方法相对于标准LMS算法、 SG去噪算法、小波软阈值算法、小波硬阈值算法,信噪比分别提高了9.225%, 19.678%,7.591%和12.042%;均方误差分别降低了59.647%, 63.070%, 53.600%和57.793%。该方法不仅能够有效地抑制强噪声,还原了光谱信号中的一些重要真实细节特征,而且也避免了关键细节参数需要依靠主观判断选择的问题,为分析低信噪比下的光谱信号提供了一种新的解决思路。     

电力设备红外图像的小波阈值去噪方法研究

对于电力设备的红外图像自动检测系统,图像去噪是非常关键的。针对传统的小波硬、软阈值函数在去噪时存在的不足,在传统小波硬、软阈值函数的基础上对其进行了改进。改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺陷,改善了软阈值函数具有恒定偏差的不足,并引入了两个变量,具有一定的灵活性。同时还使用了一种新的分层阈值选择函数代替统一阈值方法,以改善实际应用的效果。实验结果表明:改进的小波阈值去噪方法在视觉效果、峰值信噪比和均方误差方面都优于传统的硬、软阈值去噪方法;改进的小波阈值去噪方法可以运用到红外图像自动检测系统中,使系统具有更好的去噪效果。     

基于小波域可导阈值函数与自适应阈值的脉冲星信号消噪

脉冲星辐射信号具有极低的信噪比, 传统降噪方法难以在抑制噪声的同时保留其细节信息. 为此, 提出了一种小波域脉冲星信号消噪方法. 在小波域, 利用一种可导的阈值函数和一种自适应阈值选取方法, 对含噪脉冲星信号进行小波域阈值去噪处理, 并利用信噪比(SNR)、 均方根误差(RMSE)、 峰值相对误差(REPV) 以及峰位误差(EPP) 四项指标来对去噪效果进行评价. 实验结果表明, 与软阈值与硬阈值法相比, 该方法能在有效去除含噪脉冲星信号中的噪声、 显著提高其信噪比的同时, 更有效地保留原始信号中的有用信息, 同时可以获得更小的均方根误差、 脉冲峰值相对误差与峰位误差.     

一种新的基于小波变换的图像去噪方法

根据图像小波分解的特点和小波分解后高频小波系数的统计特性,构造了一种新阈值函数的去噪算法。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,新阈值函数考虑了图像能量分布的特点,对于每一小波系数乘以一个与自身大小相关的降噪因子,并且新阈值函数简单易于计算,具有较强的自适应性。实验结果表明,采用新阈值函数的去噪结果能够有效地抑制图像的马赛克效应,无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的软、硬阈值方法。     

噪声模态单元预判的经验模态分解脉冲星信号消噪

为了改善脉冲星辐射脉冲信号的消噪效果, 提出了一种基于噪声模态单元预判的经验模态分解(EMD) 消噪声方法. 该方法首先利用EMD将含噪辐射脉冲信号分解为一组内蕴模态函数(IMF), 根据IMF系数的统计特性采用局部均方误差准则进行噪声模态单元预判, 并将噪声模态单元置零; 然后对噪声模态单元预判处理后的IMF以模态单元为基本单位进行最优比例萎缩消噪, 从而达到抑制噪声、保留信号的目的. 实验结果表明: 与Sure Shrink小波阈值法、Bayes Shrink小波阈值法和EMD模态单元比例萎缩法相比, 基于噪声模态单元预判的EMD消噪方法可以更有效地去除脉冲辐射信号中的噪声, 同时更好地保留信号突变处的细节信息特征, 在信噪比、 均方误差、峰值相对误差、峰位误差和相位误差等方面都有一定程度的改善. 关键词： 脉冲星信号消噪 经验模态分解 噪声模态单元预判 局部均方误差     

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在分析软硬阈值去噪特点的基础上,提出一种改进的小波阈值函数。根据Langmuir探针I-V特性曲线的特点,提出一种改进的标准差估算方法来计算小波阈值。采用基于改进标准差和改进阈值函数的小波对探针特性曲线进行去噪,仿真结果表明,改进的方法取得了良好的去噪效果,提高了信号的信噪比,降低了均方误差,去噪效果优于传统阈值去噪方法。     

基于改进小波阈值去噪法处理Langmuir 探针信号

在分析软硬阈值去噪特点的基础上,提出一种改进的小波阈值函数。根据Langmuir 探针I-V 特性曲线的特点,提出一种改进的标准差估算方法来计算小波阈值。采用基于改进标准差和改进阈值函数的小波对探针特性曲线进行去噪,仿真结果表明,改进的方法取得了良好的去噪效果,提高了信号的信噪比,降低了均方误差,去噪效果优于传统阈值去噪方法。     

小波降噪提高时延估计精度的研究

为了估计两个在空间上分离的传感器所接收信号之间的时间延迟,结合小波降噪的特点,提出了一种基于小波降噪的广义相关时延估计算法.鉴于传统阈值降噪的不足,对小波阙值的选取进行改进,研究出一种新的小波阈值降噪技术.该算法克服了传统广义相关法需要信号和噪声先验知识的局限性,放宽了直接互相关法对信号和噪声的假设条件.仿真和实验结果...