The Application of Complex Wavelet Transform to Spectral Signals Background Deduction

The accuracy of spectrograms may be affected by baseline excursion or drift when infrared spectrometers are used in the analyses of gases. Background deduction or baseline correction is one of the effective pretreatment methods that can improve measurement accuracy. This paper presents a novel methodology based on complex wavelet transform algorithm to perform background deduction. The complex wavelet transform methodology establishes a complex wavelet filter to decompose the spectral signals first, and set the decomposition coefficients in the high-frequency section to zero, and then reconstruct the background signals; finally, the background deduction can be realized by deducting the background signals. In this study, the complex wavelet established by Daubechies was selected to demonstrate background deduction aiming at simulative spectral signals with different backgrounds and the real spectral signal of SF6 decomposition gases. Compared with the results done by the real wavelet transform in the same conditions, the results indicate that complex wavelet transform methodology can perform background deduction more efficiently than real wavelet transform methodology, thus improving the effectiveness and precision of spectrogram measurements greatly, which is useful for SF6 gas decomposition compositions analysis     

基于提升格式的小波变换用于处理化学信号

将提升haar小波变换应用于对不同类型含高噪声化学信号的处理,提出1种用于高噪声化学信号中滤除噪声的快速新方法——提升小波滤噪法,并使之与重叠峰分辨技术联用;以优选的小波分解层数对低信噪比的分析化学信号进行基于提升格式的小波变换处理,取得满意的结果;方法简单、快捷、准确、易行．运算速度是传统小波变换的一半,对高噪声化学信号的处理结果信噪比提高几百倍,峰位置相对误差小于1．5％;应用于氨基酸体系毛细管电泳检测信号的处理,有效降低了实验噪声的影响,分辨提取了难以察觉的信号．结果峰形变窄,峰高增加．大大提高了峰的分辨率．验证和显示了方法的可行性和优越性。     

利用二进样条小波模极大方法消除毛细管电泳信号噪声的研究

根据毛细管电泳信号中噪声与真实信号的模极大值特性之间存在较大差异的特点，提出了一种利用二进样条小波模极大值法去噪的方法研究了信号的半峰宽、不同信噪比以及阈值的选取对去噪结果的影响，并对模拟含噪信号和含噪毛经电泳信号去噪前后的结果进行了比较，实验结果表明，该法能效地消除谱带较宽的毛细管电泳等信号中存在的噪声。     

小波变换方法的比较──红外光谱数据压缩

介绍了小波变换和多分辨分析的基本理论以及常用小波变换压缩数据的3种方法:(1)只保留模糊信号;(2)全部保留模糊信号及锐化信号中的较大值;(3)保留模糊信号及锐化信号中的较大值.将紧支集小波和正交三次B-样条小波压缩4-苯乙炔基-邻苯二甲酸酐的红外光谱数据进行了对比,计算表明正交三次B-样条小波变换方法效果较好,而在全部保留模糊信号及只保留锐化信号中数值较大的系数时,压缩比大而重建光谱数据与原始光谱数据间的均方差较小.     

The Application of Wavelet Transform in 3-D HPLC

The application of wavelet analysis is an international forward field in recent years. It is anew mathematical technology developed from Fourier transform.     

小波变换用于近红外光谱数据压缩

近红外光潜数据量大,需要较大数据存储空间和较长的建模时间、本文以成品柴油性质分析为例．将小波变换用于近红外光谱数据压缩处理,详细考察了小波压缩参数,比较了压缩前后潜图差异以及性质分析偏差的变化。研究结果表明．采用Daubechies小波函数(N=2)为母函数．进行3次分解,直接采用其逼近系数(Ca3)作为谱图压缩数据,其重构光谱与原始光谱基本一致直接利用逼近系数进行性质分析,其分析精度与原始光谱数据基本相当,存储空间减少至原来的1／8,且能够明显缩短其建模时间和分析时间。     

小波变换在重叠化学信号解析中的应用

将小波变换应用于重叠化学信号的分辨与处理,由于在噪声较大的情况下二阶导数法很难从噪声中区分出微弱信号峰,故通过小波卷积法确定各个组成峰的位置.在信噪比相对较低的情况下明显优于二阶导数法,然后利用小波滤波器处理数据,处理后的峰可达到基线分离,峰位置和面积基本不变.将此方法应用于单一成分的正丁酮、正丁醛以及乙醇、正丙醇、异丙醇、正丁醇、正戊醇和仲辛醇6种醇类物质的混合物处理,得到了满意结果.     

利用小波变换检测电化学噪声信号波形

简述了应用小波变换检测点蚀电化学噪声信号的基本原理,对在3.5％ NaCl溶液中工业纯铝发生点蚀的电化学噪声信号检测分析表明：小波变换能够提取发生点蚀的电化学噪声信号和测量系统噪声在多惊讶分辨空间中的波形特征,根据表征该特征的小波系数模极大值在不同尺度下的传播特性,可实现对点蚀电化学噪声信号波形的检测。     

Application of Spline Wavelet Transform in Potentiometric Titration

Wavelet analysis is a new mathematical subject that has been developed at the end of the 1980s. Because of its properties including orthogonality, orientation, flexible time-frequency windows and governed localized support, it is unique in signal processing.     

基于迭代小波变换的光谱信号本底扣除方法研究

本底会对光谱分析结果产生很大的干扰作用,为获取特征峰的有效信息,必须首先去除本底。该文提出了一种基于小波变换的本底扣除算法,通过对光谱及后续光谱迭代进行小波变换,利用逼近系数估计本底,直到本底收敛。提出了判断多次估计的本底最大误差是否足够小的收敛准则。利用该算法去除本底后,即可进行特征峰信息的提取。分别利用仿真光谱和实验能量色散X射线荧光光谱对算法进行了验证,并与传统小波变换和多项式拟合法进行了对比。结果表明,该算法能够更准确扣除光谱本底,对其他光谱的本底扣除也具有借鉴意义。     

在线小波变换用于伏安分析仪的研制

将在线小波变换应用于伏安信号的在线处理,研制了具有小波变换功能的伏安分析仪。该系统利用在线小波变换对采集到所数据进行实时处理,具有控制灵活,分辨率高,数据处理方便等特点。通过对低浓度Ｃｙ＾２＋和Ｆｅ＾３＋混合样品的阶梯斜坡扫描伏安珠滤噪及定性,定量分析,结果表明可获得满意的分析结果。     

小波包分析用于重叠分析化学信号的处理

对小波包分析的算法进行了改进,并将此算法成功地应用于多组分重叠色谱信号的解析.结果表明,本文提出的算法解决了MRSD算法的不足,更适合处理分析化学信号,用于重叠信号的解析时不需重构(逆变换),简化了数据处理步骤,加快了数据解析速度,具有较强的解析能力.对于重叠色谱信号的解析,小波包分析比小波分析具有更强的解析能力.     

基于复小波能量谱的蛋白质活性位点识别新方法

蛋白质活性位点的识别对于理解蛋白质的功能及计算机辅助药物设计具有重要的意义. 基于复小波能量谱建立蛋白质活性位点识别新方法, 采用Morlet复小波对数字化的蛋白质序列进行一维连续小波变换. 结果表明, 通过时-频分析, 能量集中区域往往与蛋白质的活性位点具有密切联系, 并且同源蛋白质序列的复小波能量最大值通常分布于相同的频率处, 表明小波功率谱在预测蛋白质活性位点方面具有广阔的应用前景.     

小波变换用于近红外光谱性质分析

以汽油研究法辛烷值分析为例,研究了小波变换在近红外光谱分析中的应用。对近红外光谱的小波特性、小波变换参数以及变量提取方法进行了详细研究。研究结果表明：光谱噪音、有用信息和背景分别分布在小波高、中和低频区域;母小波函数对性质分析结果影响很大;小波变换可以同时扣除光谱背景、去除噪音和压缩变量,具有运算速度快、分析精度高以及无需去噪后处理等优点,在近红外光谱分析中具有很好的应用前景。     

Wavelet Derivative: Application in Multicomponent Analysis of Electrochemical Signals

The wavelet derivative was developed for resolving overlapped signals in electrochemical analysis. It has been shown that the wavelet derivative could be used as an effective tool in resolution enhancement of the electrochemical signals. Since signal‐to‐noise ratio (SNR) does not degrade significantly at high order derivatives, the wavelet derivative is much better than the conventional numerical derivative in resolving practical signals with low SNR, particularly in the case when the overlapped degree of complex is high and high order derivatives are required for the further resolution enhancement. In this article, applications of the wavelet derivative in the voltammetric determination of small mounts of substances in the presence of large mounts of potentially interfering species are presented, and the advantages of this technique are discussed as well.     

Using Sub-Band Reconstruction in Wavelet Space and Fourier Transform to Extract Local Features from Analytical Signals Exactly and Straightforwardly

To cope with the problem of frequency aliasing in Mallat algorithm, which makes traditional discrete wavelet transform (DWT) inappropriate for feature extraction in some cases, an improved algorithm composed of sub-band reconstruction and Fourier transform is suggested through which the original signal could be split into a series of sub-bands of different frequencies with little distortion both in time and frequency domains. This strategy is developed to extract local features from analytical signals accurately as well as straightforwardly. Some NIR spectra have been selected as examples to demonstrate the availability and application of the proposed method.     

小波变换及其在化学中的应用

简介了小波变换的原理，综述了从１９９２年到１９９８年９月小波变换在化学中的应用。引参考文献６５篇。     

小波变换在差分脉冲伏安法数据处理中的应用

本文根据小波变换不改变信号线性关系的性质，用ＤＯＧ小波函数处理了Ｃｕ－ＫＮＯ３中Ｃｕ＾２＋的差分脉冲伏安法实验数据，结果延长了测定的线性范围。     

小波变换法在X射线能谱去噪声中的应用

阐述了二进小波变换法的去噪声原理和方法,并将其应用于X射线能谱分析中噪声的去除。实验结果表明,该去噪方法能够解决传统平滑方法的滑方法的不足,改善X射线能谱的定性、定量分析结果。