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| 基于经验模态分解的SO_2浓度检测信号处理方法 | |
| 引用本文： | 王书涛,李梅梅,李盼,刘铭华,王丽媛,曾秋菊.基于经验模态分解的SO_2浓度检测信号处理方法[J].光子学报,2014,43(2):228002. |
| 作者姓名： | 王书涛 李梅梅 李盼 刘铭华 王丽媛 曾秋菊 |
| 作者单位： | 王书涛:燕山大学 电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004 李梅梅:燕山大学 电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004 李盼:燕山大学 电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004 刘铭华:燕山大学 电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004 王丽媛:燕山大学 电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004 曾秋菊:燕山大学 电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004 |
| 基金项目： | 基金项目: 国家自然科学基金(No. 61201110)资助 |
| 摘 要： | 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. |
| 关 键 词： | SO浓度检测 经验模态分解 小波分析 信噪比 均方误差 |
| 收稿时间： | 2013/7/3 |
Signal Processing Method Based on Empirical Mode Decomposition in the SO2 Concentration Monitoring |
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| Abstract: | |
| Keywords: | SO2 concentration monitoring Empirical Mode Decomposition (EMD) Wavelet Signal Noise Ratio (SNR) Mean Squared Error (MSE) |
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