基于经验模态分解的SO_2浓度检测信号处理方法

荧光法测量SO2浓度是大气监测中常用的检测手段.双光路技术可以消除光源和光路的噪音干扰,但光电转换器件在激发光照射下产生的背景噪音也会影响定量分析的准确度.本文采用经验模态分解滤波算法降低检测中存在的各种噪音,在实现有效降噪的基础上较好地保存了有用的原始信号.仿真结果表明,针对SO2浓度检测系统,利用经验模态分解去噪后信号的信噪比达到204.273 6,均方误差为0.007 0.与小波去噪法相比,经验模态分解检测效果更佳.最后将经两组不同方法处理后的信号应用于气体检测系统中,实验数据的线性关系更好地验证了经验模态分解方法应用到浓度检测系统的可行性.     

基于光谱吸收法和荧光法的甲烷和二氧化硫检测系统的研究

根据污染气体的光谱吸收特性与荧光特性,设计了一套时分复用检测系统,既可以使用光谱吸收法检测甲烷和二氧化硫又可以使用荧光法检测二氧化硫。系统采用组合可切换光源、共用光路、气室及信号处理部分,首先进行光谱吸收和荧光的特性测量,然后进行光谱吸收法检测甲烷与二氧化硫浓度实验,以及紫外荧光法检测二氧化硫浓度实验。经过光谱吸收和荧光的特性测量得出吸收法测二氧化硫和甲烷的吸收峰处的激发波长分别为280nm和1.64μm,荧光法测二氧化硫最佳激发波长为220nm。经光谱吸收法实验可得甲烷浓度与相对强度的线性关系和二氧化硫浓度与输出电压的线性关系,线性度分别为98.7%,99.2%;经荧光法实验可得二氧化硫浓度与电压成线性关系,线性度达到了99.5%。研究表明,该系统能使用于污染气体的光谱吸收检测和紫外荧光检测。将两种测量方式组合在一起,降低了成本与体积,同时此系统也可用于其他气体的检测,有一定的应用价值。     

基于NLMS滤波器的荧光检测苯并(a)芘光谱信号的去噪研究

根据苯并(a)芘在特定光的照射下能够发出荧光的特性,采用紫外荧光法检测苯并(a)芘的浓度,构建了检测苯并(a)芘浓度的实验系统。为了精确地检测出苯并(a)芘的浓度,需要将实验中所得数据中所包含的噪声滤除掉,得到有效的荧光信号。将归一化最小均方自适应滤波(NLMS)的原理应用到光谱数据的噪声处理中,并将其与小波去噪的效果相比较,用Matlab仿真出去噪效果图,从不同的角度分析去噪效果。经过对比得出,用归一化最小自适应滤波能够继续保持信号的非平稳特性,达到更加理想的去噪效果,去噪性能更优,此种方法适用于荧光法检测物质浓度的信号处理中。