乙醇含量拉曼光谱检测中噪声与背景同时消除方法研究

乙醇含量拉曼光谱检测中,拉曼光谱信号中的各种噪声及光谱荧光造成的基线漂移和样品池背景等,影响了校正模型的预测精度。利用总体平均经验模态分解,将光谱信号分解成若干无模态混叠的内在模式分量,根据排列熵的信号随机性检测判据判断出代表背景信息和噪声信息的内在模式分量,将其置零即可同时消除拉曼光谱中的噪声与背景。将总体平均经验模态分解与排列熵相结合的预处理方法应用于乙醇含量的拉曼光谱检测中,并与小波变换和平均平滑滤波做了对比。实验结果表明：应用总体平均经验模态分解与排列熵相结合的方法能够有效的同时消除乙醇含量拉曼光谱检测中的噪声和背景信息,提高校正模型的预测精度,且使用简便,无需参数设置,对乙醇含量拉曼光谱检测具有实用价值。     

人体血氧饱和度检测中消除脉搏波信号高频噪声的方法

基于光电容积脉搏波的方法可以用于人体血氧饱和度的无创检测,基于光电容积脉搏波测量时,由于信号采集过程中随机噪声等干扰,脉搏波信号中存在高频噪声,影响最终的血氧饱和度测量精度。提出采用基于连续均方误差(CMSE)准则的经验模态分解(EMD)法消除脉搏波信号中的高频噪声。利用自行研制的光电容积脉搏波采集装置采集脉搏波信号,应用该方法消除信号中高频噪声,并采用信号的频谱进行效果评价。结果表明：该方法有效消除了高频噪声,这将有利于人体血氧饱和度无创检测精度的提高。