基于LCEEMD的低信噪比拉曼光谱自适应去噪方法研究

在生物体拉曼光谱快速采集或低功率采集过程中,往往会获得低信噪比拉曼光谱。针对低信噪比光谱数据,提出应用补充总体经验模态方法(CEEMD)分解拉曼光谱,并且依据特征模态分量的归一化排列熵值(NPE)按比例扣除噪声成分的方法,称为局部补充总体均值经验模分解方法(LCEEMD)。LCEEMD方法不仅解决了经验模态(EMD)分解中高频信号与噪声的模态混叠问题,还有效降低了总体经验模态分解法(EEMD)中的残留噪声。仿真数据实验显示,LCEEMD方法在处理10db信噪比模拟光谱时获得了39.615 0 db信噪比,0.001 17标准差和0.999 9相关系数。在人体皮肤拉曼光谱试验中,LCEEMD方法滤波后数据准确呈现出角质层脂质酰胺I带激发拉曼强谱峰以及甘油三酸酯中(CO)酯微弱谱峰。在水稻叶片可溶性糖定量预测模型中,LCEEMD方法取得了0.871 7预测相关系数和0.912 0预测标准误差,优于EMD和EEMD软阈值去噪(0.511 4,1.647 8和0.638 2,1.508 8)。LCEEMD方法实施过程中,根据去噪性能指标反馈调整归一化排列熵阈值,直至获得最佳去噪效果,滤波过程无需参数设置,可以自适应实现。     

基于EMD的拉曼光谱去噪方法研究

经验模态分解(EMD)方法是一个以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势。文章在介绍EMD分解方法的基础上,结合EMD的多尺度滤波特性,提出了一种新的拉曼光谱去噪方法——EMD阈值去噪法。该方法首先对含噪的拉曼光谱信号做EMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后对高频的IMF分量用阈值法进行处理,把经过阈值处理后的高频IMF分量与低频IMF分量叠加得到重构的信号,即去噪信号。通过处理对二甲苯的拉曼光谱信号,分析了在不同噪声水平上不同去噪方法的处理效果。实验结果表明EMD阈值去噪法有效地去除了噪声,较好地保留了光谱的细节信息,与小波阈值去噪方法相比较具有自适应的优势,在拉曼光谱去噪中有很好的应用前景。     

EEMD在土壤剖面反射光谱消噪中的应用

实测光谱常含有大量干扰信息, 消噪在光谱数据处理和分析中极为重要, 它直接影响后续的定量分析和信息挖掘。因此, 选择适当的消噪方法是改善光谱分析精度, 提升光谱分析能力的一个关键性突破。集合经验模态分解(EEMD)方法是一个以信号固有特征尺度为度量的时空滤波过程, 能充分保留信号本身的非线性和非平稳特征, 在信号的滤波和消噪中具有较大的优势。结合EEMD的多尺度滤波特性, 提出了一种新的EEMD阈值光谱消噪方法, 并应用于新疆塔里木河中游典型绿洲33个土壤剖面反射光谱数据的预处理。为探讨EEMD阈值法在土壤剖面反射光谱消噪中的效用, 对EEMD阈值法和小波阈值法的消噪结果进行了对比分析。结果表明: 与传统的小波阈值法相比, EEMD阈值法消噪结果的信噪比从14.836 6 dB提高到34.275 7 dB, 均方根误差由6.786 1×10-5降到7.240 6×10-6, 相关系数从0.982 5提高到0.999 8, EEMD阈值法的三个消噪效果衡量指标均优于小波阈值法。证明了EEMD阈值法可有效地去除土壤剖面光谱噪声, 较好地保留了光谱的细节信息, 提高了光谱的定量分析精度, 且与小波阈值消噪方法相比具有较强的可靠性和自适应优势, 作为光谱数据预处理的一种新方法, 其应用前景良好。     

EEMD在土壤剖面反射光谱消噪中的应用

实测光谱常含有大量干扰信息,消噪在光谱数据处理和分析中极为重要,它直接影响后续的定量分析和信息挖掘。因此,选择适当的消噪方法是改善光谱分析精度,提升光谱分析能力的一个关键性突破。集合经验模态分解(EEMD)方法是一个以信号固有特征尺度为度量的时空滤波过程,能充分保留信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和消噪中具有较大的优势。结合EEMD的多尺度滤波特性,提出了一种新的EEMD阈值光谱消噪方法,并应用于新疆塔里木河中游典型绿洲33个土壤剖面反射光谱数据的预处理。为探讨EEMD阈值法在土壤剖面反射光谱消噪中的效用,对EEMD阈值法和小波阈值法的消噪结果进行了对比分析。结果表明：与传统的小波阈值法相比,EEMD阈值法消噪结果的信噪比从14.836 6 dB提高到34.275 7 dB,均方根误差由6.786 1×10-5降到7.240 6×10-6,相关系数从0.982 5提高到0.999 8,EEMD阈值法的三个消噪效果衡量指标均优于小波阈值法。证明了EEMD阈值法可有效地去除土壤剖面光谱噪声,较好地保留了光谱的细节信息,提高了光谱的定量分析精度,且与小波阈值消噪方法相比具有较强的可靠性和自适应优势,作为光谱数据预处理的一种新方法,其应用前景良好。     

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。     

近红外“3R”法双谱自适应去噪

针对近红外透射和吸收双光谱提出一种自适应的去噪方法。同步采集样品的近红外透射谱和吸收谱,在相同分解原则下总体经验模态法分解两组光谱,得到单组分特征模态分量。计算特征模态分量与原透射谱、吸收谱之间相关性,以及两组特征模态分量之间相关性,相关性最小模态分量初判为噪声分量。分析该分量在光谱中点处自相关性,若中点处很大,其他点几乎为零或很小,可以判断该分量为噪声。这种基于模态分量相关性的噪声判别方法称为“3R”法则。剔除噪声分量,重构光谱信号,循环上述分解过程,直到不满足“3R”法则,降噪过程结束。构造理想光谱,叠加噪声,“3R”法降噪效果优于EMD和EEMD低通滤波器,略逊于小波分解。真实光谱实验中,经过上述方法降噪处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型,“3R”法处理模型具有最大校正相关系数和预测相关系数,最小校正标准差和预测标准差。在四种降噪方法中,“3R”法对光谱谱峰位置和峰高的影响最小。实验表明,“3R”双谱去噪方法无需预设迭代次数,不用考虑分解层数,没有基函数,是自适应的,该方法适合近红外光谱去噪。     

EMD时频分析拉曼光谱和近红外光谱

用时频方法分析拉曼光谱和近红外光谱。经验模态分解光谱成为特征模态分量,模态分量比重计算显示拉曼光谱能量均匀分布于各个分量,而近红外光谱的低阶特征模态分量只承载了较少的原光谱有效信息。真实光谱和数值实验均显示,经验模态分解视拉曼光谱为调幅信号,具有高频能量吸附特性; 视近红外光谱为调频信号,在一阶特征模态分量中可以较好实现高频窄带解调。一阶特征模态分量希尔伯特变换显示,经验模态分解拉曼光谱时易出现模态混叠现象。进一步在时频域分析玉米叶片近红外光谱,经验模态分解后截掉低能量的一、二阶分量,用剩余特征模态分量重构光谱信号,均方根误差为1.001 1,相关系数为0.981 3,两个指标反映出重构精度较高; 分解趋势项表明在近红外光波段,吸光度随着波长的减小呈现递增趋势; 特征模态分量的希尔伯特变换显示,657 cm-1是碱胁迫光谱特有频率,可作为碱胁迫光谱特征频率来辨识。     

自适应的EEMD残余相关基线校正算法

基线校正是光谱分析的重要环节,现有算法通常需要设定关键参数,不具备自适应性。根据总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)残余量特点,提出用残余量拟合光谱基线。通过残余量与信号相关性、残余量自相关和互相关性(称为残余相关准则)判断残余量是否是基线组成部分,以此为基础提出一种自适应的EEMD残余相关基线校正算法。对叠加曲线背景和线性背景的模拟光谱数据进行实验,结果显示在已知基线数学假设情况下,EEMD残余相关法逊于多项式拟合,同非线性拟合相差不多,优于小波分解。在没有光谱背景知识情况下,对真实拉曼光谱数据进行试验。经过上述方法预处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型,经过残余相关基线校正的模型具有最大校正相关系数和预测相关系数,最小交叉验证标准差和相对分析误差。各种基线校正方法中,残余相关基线校正对特征峰峰位、峰强和峰宽影响最小。实验表明,该算法可用于拉曼谱图基线校正,无需分析样品成分的先验知识,无需选择合适的拟合函数、拟合数据点、拟合阶次以及基函数和分解层数,也无需基线信号分布的数学假设,自适应性很强。     

自适应小波阈值去噪在光谱信号处理中的应用

在光谱数据的多组分定量分析中 ,噪声的存在往往影响分析的准确度。小波变换的多分辨率分析的特性使它成为一种优良的去噪方法。本文基于 Dohono提出的小波阈值去噪和 Mallat,Xu等提出的空域相关去噪法 ,提出了一种新的自适应小波阈值函数滤噪法。与原来方法比较 ,新法能够在有效去除噪声的同时 ,很好地保留了信号的细节。仿真计算和分析表明了此算法的有效性。     

基于反向传播神经网络的拉曼光谱去噪方法

拉曼光谱技术作为一种典型的光学检测方法,因其独特的非侵入性、快速、原位和极高的特异性,在生物分析、疾病诊断及分子识别等众多领域得到广泛应用.拉曼光谱的指纹特性使其成为生物医学分析领域的重要工具,但拉曼散射信号微弱,数据处理分析大量依赖分析人员、自动化处理能力低等因素都会极大影响该技术在实际中的应用.实验设备、环境产生的...     

三维荧光光谱结合EEMD与SWATLD测定水中多环芳烃

多环芳烃（PAHs）类物质具有致畸、致癌、致突变的性质,严重污染生态环境,进而对人类的健康及动植物生长造成威胁。PAHs通过排污、大气沉降、地表径流等各种循环途径进入水环境中,由于种类众多且化学性质相似,常规的检测方法如化学滴定法、电化学法等很难实现快速准确的测定。为实现复杂体系中PAHs的定性与定量,工作中基于三维荧光光谱分析法,结合集合经验模态分解（EEMD）去噪与自加权交替三线性分解（SWATLD）二阶校正,对超纯水以及池塘水环境中的苊（ANA）和萘（NAP）进行分析测定。首先选择合理的浓度配制样本,用FS920荧光光谱仪测得样品的三维荧光光谱,利用空白扣除法将光谱数据中的散射消除,得到真实的光谱数据。然后对去除散射的数据进行EEMD降噪处理,该方法具有自适应性强、参数设置简便的优点,能够去除嘈杂信息,提高数据信噪比,并将去噪参数与快速傅里叶变换、小波滤波和经验模态分解进行比较。最后用SWATLD算法以“数学分离”代替“化学分离”,对超纯水和池塘水环境中光谱重叠的ANA和NAP进行定性识别和定量预测,该算法对组分数的选择不敏感,能够在未知干扰物共存情况下实现多组分目标分析物的同时检测,即具有“二阶优势”,并将预测结果与平行因子分析进行比较。结果表明空白扣除法能够成功将拉曼散射消除。EEMD降噪方法使ANA和NAP的光谱更加规整平滑,有效信息更加突出,该方法去噪后数据信噪比为16.845 2,均方根误差为11.136 6,波形相似系数为0.990 9,三项指标均优于快速傅里叶变换和经验模态分解等其他去噪方法,能达到小波滤波的去噪效果并且不用设置先验参数。利用SWATLD二阶校正方法得到验证样本中ANA与NAP的分解光谱与实际光谱基本吻合,平均预测回收率分别为96.4%和104.2%,预测均方根误差分别为0.105和0.092 μg·L-1;在存在未知干扰物的池塘水样本中,分解出的光谱依然能与实际光谱吻合,ANA与NAP两者的平均预测回收率分别为94.8%和105.5%,预测均方根误差分别为0.067和0.169 μg·L-1;与平行因子分析相比,两项指标均具有优势。     

注射用针剂药物的拉曼散射光谱研究

本文从药品鉴别的角度出发,首先论述了拉曼光谱分析技术并测试了九种针剂药品的拉曼光谱,通过分析讨论相关药品的拉曼光谱得出了几点结论:(1)某些药品的拉曼峰较多,特征峰值较强,频移范围比较广,例如:氟尿嘧啶,依托泊苷,异烟肼,克林霉素磷酸酯。(2)某些药品拉曼峰较弱,或是没有明显的特征峰,例如:硫酸阿米卡星,甲氧苄啶,利巴韦林,葡萄糖依诺沙星,硫酸庆大霉素。(3)在分析频率及其相对强度时发现,在某一频率下正对的峰高和面积较大,则其相对强度较大,例如:氟尿嘧啶,异烟肼,硫酸阿米卡星,甲氧苄啶,葡萄糖依诺沙星。虽然得到的结论还不能满足对药品的品质鉴定,但通过拉曼光谱分析技术在药品鉴别中的应用,给出了一些药品的拉曼特征谱,为药品的鉴别提供了参考依据。可以说利用光谱分析技术对药品进行鉴别是完全可行的。     

1,4-萘醌的太赫兹,远红外及低频拉曼光谱研究

本文对1,4-萘醌进行了太赫兹时域光谱,远红外吸收光谱及低频拉曼散射谱的测试研究。1,4-萘醌的太赫兹吸收光谱与远红外谱仪测得的光谱取得了在1.75 THz(58.3 cm-1)/1.63 THz(54.3 cm-1)等处吸收峰位基本相同、两者相互佐证和补充的结果。将太赫兹和远红外吸收谱与低频拉曼散射谱进行比较,表明两种选择机制不同的光谱在1.04,1.72和4.59 THz等处的峰位基本重合,结合群论的不可约表示理论分析,表明该样品在低频波段具有拉曼活性和红外活性的振动属性(A1、B1或B2)。采用Gaussi-an03软件的密度泛函理论B3LYP函数和6-311基组模拟单分子红外与拉曼光谱,结合实验分析,对部分分子基团或原子振转模式给与了指认。     

拉曼光谱中荧光抑制技术的研究新进展综述

拉曼光谱技术反映了物质的结构特征,可用于分析有机或者无机样品的化学组分。但由于某些被测物的荧光背景远远强于拉曼信号,这些物质的拉曼光谱测量有时十分困难,这限制了拉曼光谱的广泛应用。因此有必要在拉曼检测中对荧光采取抑制措施以准确获取高信噪比的拉曼光谱指纹信息。近些年来,很多的相关研究探讨及发展了多种荧光抑制的新方法。在目前的科研活动中,常用的技术有表面增强拉曼光谱技术、傅里叶变换拉曼光谱技术、共焦显微拉曼光谱技术和高温拉曼光谱技术等。这些技术解决了拉曼光谱早期存在的一些问题,如荧光干扰、灵敏度低等,极大地扩展了拉曼光谱技术在各个领域的应用。而这些新方法可大致归类为物理/化学方法,基于光学性质不同衍生的方法,计算处理方法和其他方法。文章概括性的介绍了上述方法的理论、实现方式,并分析比较了各自的特点。     

拉曼光谱在宝玉石鉴定中的应用

:利用拉曼光谱鉴定宝石越来越受到宝石学界的关注。本文测定了许多宝石的拉曼光谱 ,其中包括宝石、玉石、人造宝石和一些贵重宝石的代用品。这些谱图可以作为宝石鉴定的标准对照谱。文中还讨论了宝石拉曼光谱鉴定的一些特点