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。