近红外漫反射光谱的小波变换的去噪方法

以测定的紫丁香醛近红外漫反射光谱信号为标准,随机加入了一噪音信号,采用Daubechies小波系中的DB5小波函数,以4种阈值选取方法(最小最大准则阈值、Stein无偏似然估计阈值、混合阈值和固定阈值)和2种阈值函数(软阈值函数和硬阈值函数)组合对含噪音的光谱信号进行了小波去噪处理试验,以均差MSE评价组合各种阈值选取及阈值函数方法的去噪优劣。结果表明,对于该类型的光谱信号,采用最小最大阈值和软阈值函数组合,得到最优的去噪效果。     

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。     

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.     

基于小波变换的体内外酒精含量近红外光谱检测与分析

应用小波分析对体外和体内的酒精近红外光谱信号进行去噪分析,通过体外光谱分析确定酒精吸收峰特征范围,为体内近红外光谱分析确定有效区间。软阈值和硬阈值下,分别采用缺省阈值、Birge-Massart阈值和最大最小值阈值,比较酒精光谱去噪,信噪比(signal noise ratio,SNR)和均方根误差(root mean square error,RMSE)去噪效果。结果表明:缺省硬阈值方法对酒精近红外光谱去噪的效果较好;小波变换可以有效去除酒精近红外光谱的噪声,提高信噪比,保留有用真实信号。在不同的酒精浓度下,去噪后的近红外光谱能够较好的显示浓度变化规律。小波分析在近红外光谱法对人体酒精无创检测及定量分析方面有较好的应用前景。     

基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外-可见光谱数据的去噪研究

消除噪声影响对提高直接光谱法水质检测系统的测量稳定性和精度都具有重要意义。直接光谱法在线水质检测系统通常采用长寿命、无需预热的脉冲氙灯和适用于复杂检测环境的工业级光谱探测装置。针对整个光谱探测系统受到光源、光路和光电转换器件的严重影响,测定的光谱数据含有大量噪声这一实际问题,提出了基于小波变换的压缩感知去噪算法,并与传统小波阈值去噪方法进行了比较实验。针对化学需氧量为200 mg·L-1的邻苯二甲酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪处理,采用压缩感知去噪算法,将信号在小波域内分解,得到含噪高频系数;采用随机高斯矩阵作为压缩感知算法的观测矩阵,压缩比设置为2,对高频系数进行观测;选择正交匹配追踪算法恢复高频小波系数的稀疏性,从而达到去噪目的。同时针对传统的小波阈值去噪,采用daubechies4作为小波基的软阈值滤波方法对光谱数据进行去噪处理。为验证去噪算法的可行性,采集某溪水和城市生活污水的光谱信号分别采用以上两种方法进行去噪处理,实验结果表明：基于小波变换的压缩感知去噪算法适用于紫外-可见光谱法在线水质检测系统,该方法能在保留水样原始光谱信号的吸收特征的前提下有效地去噪,且去噪效果优于小波阈值去噪算法。与小波阈值去噪算法相比,信噪比提高了12.201 5 dB,均方根误差减小了0.009 3,峰值信噪比增加了5.299 dB。不仅避免了小波阈值去噪过程中阈值的选取依靠主观判断问题,而且在重构过程中有效地抑制了噪声,为直接光谱法检测水质参数提供了一种新的解决方案。     

基于小波变换的Stark展宽算法的优化研究

为了提升Stark展宽计算等离子体电子密度的准确性,基于小波阈值去噪处理方法,对EAST氘原子光谱信号进行了处理,以信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)作为滤波效果的评价依据,通过对比确定了最优小波基db4,最优小波分解4层。根据噪声估计值计算适合的阈值参数进行信号重构,并将经过去噪处理后的数据应用到后期Stark展宽算法计算等离子体密度的分析过程中。结果表明,小波硬阈值去噪能够有效提高光谱信号信噪比、降低均方根误差,在消除光谱信号中噪声的同时,最大程度保留了有用的光谱细节特征信息,进而有利于光谱数据的建模效果,获得更为准确的等离子体电子密度。     

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。     

多菌灵农药的激光拉曼光谱分析

实验采集多菌灵农药的固体和液体拉曼光谱信号,对固体的原始拉曼光谱信号进行小波去噪预处理,利用正交试验方法筛选小波去噪参数的最优组合。结果表明,采用db2小波基函数、分解层数为2、阈值方案选择为rigrsure、重调方式为sln时,去噪效果最好,信噪比为62.483。根据不同官能团的振动模式,对去噪后的拉曼光谱分3个波数段(1 400～2 000,700～1 400,200～700 cm-1)进行谱峰归属和分析,得到了多菌灵农药分子在不同波数范围内的特征振动模式,其中,在619,725,964,1 022,1 265,1 274和1 478 cm-1处的拉曼信号较强,可作为固体多菌灵农药的特征峰。从多菌灵农药的液体拉曼光谱中,找到了629,727,1 001,1 219,1 258和1 365 cm-1特征峰,这些特征峰跟固体多菌灵农药的特征峰基本吻合。研究结果可为拉曼光谱分析技术在食品及农产品中农药残留的快速筛选提供判别依据。     

应用小波分析进行油菜籽红外光声光谱去噪

为探究小波分析对油菜籽红外光声光谱的去噪效果,利用db6小波4尺度分解对其进行去噪研究.对比分析低频系数重构、缺省阈值、Birge-Massart阈值和4种自适应阈值(Rigrsure、Minimaxi、Rigsure和Sqtwolog)模型等模型的去噪效果.同时与Savitzky-Golay卷积平滑和快速傅里叶变换的去噪效果进行比较.研究表明,Birge-Massart阈值模型的综合小波去噪效果最好,同时小波去噪的方法较Savitzky-Golay卷积平滑和快速傅里叶变换去噪可以更好地捕获光谱的尖峰特征.     

激光主动探测中回波信号的小波去噪方法

在分析激光主动探测中回波信号的噪声特性和小波变换去噪原理的基础上，提出了一种基于最大信噪比准则的小渡阈值去噪方法。首先用最大信噪比准则对小波变换系数进行阈值选取，然后采用软阂值方法对小波系数进行量化处理后再重构。仿真结果表明最大信噪比准则小波去噪方法改善信噪比效果十分显著，检测下限达到-16．2dB。证明了该方法在激光主动探测系统回波信号检测中的有效性。     

Influence of thresholding procedures in ultrasonic grain noise reduction using wavelets

Wavelet transform based techniques are used for signal-to-noise ratio (SNR) enhancement in ultrasonic non-destructive testing and evaluation of strong sound scattering materials. The overall denoising performance of a wavelet signal processor is conditioned by several processing parameters, including the type of wavelet, thresholding method, and threshold selection rules. Different thresholding procedures and threshold selection rules are analysed in this paper using the discrete wavelet transform and decomposition level dependent thresholds. Global performance is evaluated by means of the SNR enhancement using synthetic grain noise registers with an incrusted flaw signal, with different values of the input SNR, and experimental ultrasonic traces acquired from a carbon fibre reinforced plastic composite block.     

Noise reduction for lidar returns using self-adaptive wavelet neural network

Lidar has been widely applied in many fields, such as meteorology and environment. However, because lidar returns are very weak, the influence of noise on useful signal is very serious. To obtain useful lidar return signals from raw data, a self-adaptive method combining wavelet analysis and a neural network that suppresses noise is proposed, in which the orthogonal Daubechies wavelet family serves as node functions in the hidden layer of the neural network, a search algorithm is selected to optimize the parameters and thresholds, and the Levenberg–Marquardt algorithm is adopted in the neural network gradient algorithm. Some comparative experiments were carried out to verify the feasibility of the noise reduction method and the results showed that the signal-to-noise ratio (SNR) of the common wavelet threshold denoising method is about 10, while that of the self-adaptive wavelet neural network denoising method is more than 20. From the experimental results, it can be seen that the wavelet neural network denoising method has less distortion and a higher SNR value than other methods, giving it superior performance.     

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。     

用于分子测量的光学相干法的信号处理

放大自发辐射(ASE)光源是非高斯型光谱光源, 干涉时不可避免地产生旁瓣信号, 特别在测量大小与分辨率相差不大的细胞分子时影响尤为明显。利用小波变换去噪功能, 采用Daubechies 10小波对干涉信号进行3层分解, 各层频率信号分别采用不同阈值进行去噪, 不仅可大大减少旁瓣影响, 还能保留大部分主瓣信号, 结果表明该方法有利于提取有用信息。通过对颗粒样品的测量表明, 测量样品厚度大约为30 μm, 证明了该系统具有分辨率高的优点。     

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...     

Multiresolution wavelet denoising for ultra-wideband time-of-arrival estimation with regularized least squares

Improving accuracy in wireless localization and ranging is a challenging task which often demands an increase in the signal-to-noise ratio (SNR). Impulsive ultra-wideband (UWB) technology is a promising signaling alternative that is capable of high-resolution ranging with minimal cost on SNR. Unfortunately, typical UWB time-of-arrival (ToA) estimators are complicated and perform poorly in the low SNR environment. In this paper, we propose a regularized least squares (RLS) approach with wavelet denoising to improve the estimator accuracy at low SNR. Our algorithm estimates the ToA as a by-product of the RLS channel estimator based on a thresholding technique, which is simple and can enable fast, on-the-fly, accurate ToA estimation applicable to real-time application. In addition to devising a threshold selection framework based on the constant false alarm (CFA) criterion, we demonstrate the robustness of our algorithm first by computer simulation, then applying it to a realistic situation of range estimation via the UWB impulse radio. In both cases, our algorithm is shown to supersede both high-resolution algorithms and energy detector in ToA estimation and computational complexity when the sampling rate is available. Furthermore, the CFA criterion is shown to improve the estimator performance as compared to the fixed threshold selection strategy.     

空间外差光谱仪光谱降噪方法研究

空间外差光谱仪是一种新式的超高分辨率光谱仪，可用于大气监测、卫星遥感等领域。为了减少空间外差光谱信号中的噪声，提出基于提升小波变换结合中值滤波方法来实现信号的降噪。改进的提升小波变换融合了一种双因子的阈值函数、分层阈值选取。与小波变换的软、硬阈值对比发现，它能提取空间外差光谱，减小峰宽和保留重要的细节特征，降噪效果优于小波变换的软、硬阈值法。最后用信噪比和均方误差两项定量指标来衡量算法的效果。实验结果表明:该算法比软阈值法在处理氙灯和积分球时信噪比提高了24.6%和31%，均方误差减少了43.2%和51.5%；与硬阈值法相比信噪比提高了21.5%和30.6%，均方误差减少了40.2%和51.2%。因此，算法在空间外差光谱降噪方面具有可行性。