自适应形态滤波器用于色谱信号的处理

建立了一种能自适应地调整尺度的形态滤波器对色谱信号中混杂的离散冲型噪声加以滤除的方法。结果表明,自适应形态滤波器在滤除脉冲型噪声进,比目前文献报道的中值滤波方法呈现出更好的效果,它能保存高度完整的信号信息,是处理色谱信号脉冲型噪声的有力工具。     

模式滤波器在色谱信号除噪中的应用

提出一种模式滤波器方法,用于解决色谱信号中宽带噪声的除噪问题。模式滤波器的应用原理是基于色谱信号与宽带噪声之间的形态差异。工作过程：先采用模式匹配方法识别宽带噪声,再识别各种噪声的起始点与终止点,最后采用线性插值方法重构含噪声的色谱信号。方法具有实现简单、运算速度快、去除噪声能力强等特点。由实际采集的色谱信号经除噪处理后所得的结果表明：模式滤波器比一般滤波器具有更好的除噪效果。     

高精度色谱数据采集系统

由双电压频率转换器(VFC)构成高精度色谱数据采集的方法,与常用的由变量程提高分辨率的方法相比,它不存在因信号突变而引起VFC无法快速响应的问题,系统采用双VFC同步工作机制,能在10Hz采样频率下达到2×10⁶的分辨率,具有实施简单、精度高、噪声小、价格低等特点,可广泛应用于各种分析化学信号采集。     

用分段训练的Elman递归神经网络滤除色谱数据中的噪声

分析了色谱信号噪声的分形特征,采用分段训练的Elman递归神经网络除噪.实验结果表明,此方法在滤除噪声时具有一般神经网络和中值滤波器所没有的优点,精度明显提高.