基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外-可见光谱数据的去噪研究

消除噪声影响对提高直接光谱法水质检测系统的测量稳定性和精度都具有重要意义。直接光谱法在线水质检测系统通常采用长寿命、无需预热的脉冲氙灯和适用于复杂检测环境的工业级光谱探测装置。针对整个光谱探测系统受到光源、光路和光电转换器件的严重影响,测定的光谱数据含有大量噪声这一实际问题,提出了基于小波变换的压缩感知去噪算法,并与传统小波阈值去噪方法进行了比较实验。针对化学需氧量为200 mg·L-1的邻苯二甲酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪处理,采用压缩感知去噪算法,将信号在小波域内分解,得到含噪高频系数;采用随机高斯矩阵作为压缩感知算法的观测矩阵,压缩比设置为2,对高频系数进行观测;选择正交匹配追踪算法恢复高频小波系数的稀疏性,从而达到去噪目的。同时针对传统的小波阈值去噪,采用daubechies4作为小波基的软阈值滤波方法对光谱数据进行去噪处理。为验证去噪算法的可行性,采集某溪水和城市生活污水的光谱信号分别采用以上两种方法进行去噪处理,实验结果表明：基于小波变换的压缩感知去噪算法适用于紫外-可见光谱法在线水质检测系统,该方法能在保留水样原始光谱信号的吸收特征的前提下有效地去噪,且去噪效果优于小波阈值去噪算法。与小波阈值去噪算法相比,信噪比提高了12.201 5 dB,均方根误差减小了0.009 3,峰值信噪比增加了5.299 dB。不仅避免了小波阈值去噪过程中阈值的选取依靠主观判断问题,而且在重构过程中有效地抑制了噪声,为直接光谱法检测水质参数提供了一种新的解决方案。     

基于FFT奇异值分解的光谱信号去噪算法

微型光谱仪在采集光谱信号过程中,光谱数据经常受到来自仪器光学系统和电子电路中的干扰出现噪声和光源特征峰,严重干扰了真实光谱信号的图谱特征,因此需要使用合理的预处理方法保留光谱信号中有用信号并尽可能过滤噪声信号同时将光源特征峰滤除,从而提高光谱信息定量分析的稳健性和准确性。并且在线检测系统要求尽可能减少人为参数选择对去噪效果的影响,奇异值分解经常应用于由系统电路引起的噪声去噪,奇异值降噪阶次的选取对提高信号信噪比十分关键,但是往往参数选取主要依赖经验调试和实验验证。因此,提出了一种基于奇异值重构信号分量频率的光谱信号去噪算法。该算法首先重构原始光谱信号单个奇异值分量信号,然后对每个奇异值分量信号作快速傅里叶变换,得到每个奇异值分量信号快速傅里叶变换结果中振幅最大所对应的频率值,最后按照奇异值递减方式对相应分量信号频率值进行一阶滞后差分,得到频率差分谱,研究表明,差分谱第一个谱峰值在大于设定阈值处所对应的奇异值即为奇异值分解降噪的有效阶次。结果表明：对包含多种重金属离子的溶液在线测量的紫外可见光谱信号,添加不同强度的随机噪声,并进行去噪处理,使用信噪比和均方根误差两个性能指标进行对比。所提算法相较于SG滤波算法和小波变换去噪算法信噪比分别提高了22.05%,10.88%,均方根误差分别降低了74.28%,41.29%。所提算法完全基于数据驱动,在处理真实紫外可见光谱信号中不仅抑制了噪声影响,而且将微型光谱仪的光源特征峰有效滤除,在紫外可见光谱信号的定量分析中具有较好的应用前景。     

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。     

改进LMS的光谱信号去噪算法

微型光谱仪在检测高浓度比背景下多种痕量重金属离子浓度时,光谱吸收信号易受外部环境和内部电路的随机噪声干扰,多种痕量重金属离子的光谱吸收信号微弱易被噪声所淹没,严重影响了光谱定量分析结果的准确性和重复性,需要对光谱吸收信号进行去噪预处理。然而,大多数光谱去噪算法的一些关键细节参数的设置不仅需要通过反复的实验进行测试验证,还取决于研究者的现有经验和待解决对象的特征。针对这些关键参数对滤波效果影响大、选择难的问题,提出了一种基于sigmoid误差约束的改进型LMS自适应去噪算法。首先对标准LMS算法原理进行了分析,并结合微型光谱仪的数据干扰情况对标准LMS算法的滤波器结构进行优化改进,利用sigmoid函数具有误差约束的特性,对标准LMS算法的误差计算模块进行优化改进,降低算法对噪声敏感性;然后针对改进后的最小均方误差损失函数是一个非凸函数,提出了一种类交叉熵损失函数,将非凸问题转化为一个凸优化问题,在利用梯度下降法逐步最小化损失函数时,保证了局部最优解也是全局最优解,同时结合Adam算法来自适应地调整学习率因子,保证了算法具有较快的收敛速度;最后为了验证改进后的自适应去噪算法具有较强的去噪性能,通过交叉验证进行实验验证。对四种金属离子混合溶液的实测光谱吸收信号,添加不同信噪比的随机噪声后使用该改进的算法进行测试验证,实验结果表明:在处理信噪比低的吸收光谱信号过程中,所提方法相对于标准LMS算法、 SG去噪算法、小波软阈值算法、小波硬阈值算法,信噪比分别提高了9.225%, 19.678%,7.591%和12.042%;均方误差分别降低了59.647%, 63.070%, 53.600%和57.793%。该方法不仅能够有效地抑制强噪声,还原了光谱信号中的一些重要真实细节特征,而且也避免了关键细节参数需要依靠主观判断选择的问题,为分析低信噪比下的光谱信号提供了一种新的解决思路。     

基于提升小波变换的阈值改进去噪算法在紫外可见光谱中的研究

在紫外可见光谱定量分析中,由于分光光度计内部的光学系统、光源、检测器、电子元器件,电路设计以及外部环境干扰等因素产生的随机噪声,严重影响光谱定量分析结果的准确性,为提高紫外可见光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪预处理。由于小波分析具有多分辨率,低熵性、去相关性等特点,基于小波分析的去噪算法优于传统的去噪算法,目前基于小波去噪的方法主要有模极大值去噪算法,系数相关去噪算法,阈值去噪算法,工程实际应用以Donoho的阈值去噪法最为常用。根据Donoho阈值消噪原理,提出一种基于提升小波变换的阈值改进算法,一方面使用提升小波变换,提升小波变换是第二代小波变换,继承了小波的多分辨率特性,并且不需要进行傅里叶变换,从而具有算法简单,速度快,实现简单的优点;另一方面提出了一种新的阈值函数,克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的问题,同时对阈值估计进行了调整,有利于信号小波系数的保留和噪声小波系数的剔除。对三组多金属离子混合溶液的实测紫外可见光谱信号,添加随机噪声后使用该方法进行去噪处理,并使用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)进行去噪性能评价。试验结果表明,提出的算法优于Donoho的软硬阈值去噪算法,能够有效提高光谱信噪比和降低均方根误差,从而更好地消除光谱信号中的噪声和保留光谱信号中一些重要的细节特征,比较适合用于紫外可见光谱数据建模之前的去噪预处理,在紫外可见光谱信号分析中具有较好的应用前景。     

基于稀疏分解的轨道移频信号去噪算法研究

随着我国铁路的高速发展,轨道移频信号的检测译码技术受到广泛关注;然而实际采集的轨道移频信号不可避免地会混入大量的背景噪声和干扰,因此译码前需要去噪以提高译码的准确性;提出一种基于稀疏分解的轨道移频信号去噪算法,利用移频信号特点构建过完备原子库,采用粗细二阶段匹配追踪算法实现移频信号的噪声去除;将文章算法应用到主流的ZPW-2000轨道移频信号中,结果表明,该算法具有比小波阈值、经验模式分解算法更好的去噪性能,能够有效地去除低信噪比移频信号的噪声,且去噪后译码信噪比可提高10 dB,另外,采用粗细二阶段原子搜索算法显著降低了匹配追踪的运算量,满足实时性要求。     

短数据量动态光散射颗粒测量信号去噪方法

在动态光散射测量中,采用自相关法对测量信号进行去噪,其去噪效果受数据量影响。根据噪声和信号的不同特点,采用小波包变换对信号进行去噪,能够提高信噪比,改善粒径反演结果。采用两种去噪方法,对粒径为100 nm颗粒的散射信号进行去噪并反演,小波包去噪法能够改善粒径误差0.88％～6.41％。在不同数据量下,由两种去噪法的反演结果对比看出,在短数据量时,小波包去噪效果更好,当数据量大于1×106时,两种去噪法效果相差不大。因此,小波包去噪法更适合于短数据量的动态光散射颗粒测量。     

短数据量动态光散射颗粒测量信号去噪方法

在动态光散射测量中,采用自相关法对测量信号进行去噪,其去噪效果受数据量影响。根据噪声和信号的不同特点,采用小波包变换对信号进行去噪,能够提高信噪比,改善粒径反演结果。采用两种去噪方法,对粒径为100 nm颗粒的散射信号进行去噪并反演,小波包去噪法能够改善粒径误差0.88%~6.41%。在不同数据量下,由两种去噪法的反演结果对比看出,在短数据量时,小波包去噪效果更好,当数据量大于1×106时,两种去噪法效果相差不大。因此,小波包去噪法更适合于短数据量的动态光散射颗粒测量。     

提升小波变换与中值滤波结合的红外光谱消噪

在光谱数据的定量分析中,噪声的存在常常会影响结果的准确性。为提高红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪处理。将一种光滑阈值函数和一种分层阈值选取方法应用到提升小波域光谱信号的去噪处理中,并对提升小波重构信号进行中值滤波。对某小麦品种的实测光谱信号,添加信噪比为21.17 dB的噪声后采用该方法进行去噪处理,并利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、峰值平均相对误差(AREPV)以及峰位平均误差(AEPP)四项指标对去噪效果进行评价。结果表明,与软阈值法与硬阈值法相比,该方法能更有效地去除光谱信号中的噪声,保留光谱中的有用信息,提高光谱信噪比,降低均方根误差、峰值平均相对误差以及峰位平均误差,提高光谱的分析能力。     

基于提升小波变换的雷达生命信号去噪技术

对于噪声干扰严重、非线性、非平稳、多奇异点的微弱雷达生命信号而言,去噪是对有用信号进行分析前的必要手段。基于多普勒效应原理和雷达噪声的统计特性,建立了雷达生命信号的模型,分别用传统小波变换和提升小波变换对强噪声干扰下的生命雷达信号进行了去噪处理,结果表明被强噪声污染的雷达生命信号可以用传统小波变换的方法和提升小波变换法对其有效去噪,提升小波变换去噪效果优于传统小波变换去噪效果,其信噪比(SNR)和均方误差(MSE)两个性能指标均高于传统小波去噪。对雷达生命信号进行去噪处理时,使用的小波基函数是sym8,分解层数为3层。     

基于FPGA的多通道同步数字锁相放大器

针对多通道弱信号检测的需求,提出了基于FPGA的多通道数字锁相同步检测技术方案。锁相放大器的相敏检波和低通滤波功能采用数字互相关算法实现。通过理论分析,优化了系统设计参数,减少了离散化效应和量化误差对锁相高次谐波抑制能力和动态储备的影响,并用仿真程序对互相关算法和选定的参数进行了验证。所研制的基于FPGA的四通道同步数字锁相放大器具有体积小和成本低等特点,其动态储备达100 dB,极限检测灵敏度达到10 nV,输入噪声密度为■,通道隔离度大于80 dB。     

小波阈值去噪的一种改进方法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。本文在Donoho的软、硬阈值去噪方法基础上,提出了一种新的阈值函数,并把它们应用在图像的去噪上。该阈值函数具有物理意义清晰、表达式简单、计算方便等优点。实际噪声图像测试结果表明,这种经改进的方法可以有效地去除白噪声干扰,无论是在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值去噪算法以及改进的软硬阈值折中算法。     

基于提升小波改进型阈值函数的雷达生命信号去噪技术

通过引入生物电理论,完善了连续波雷达生命信号的理论模型;采用提升小波变换和改进型阈值函数去噪技术对强噪声干扰的雷达生命信号进行去噪处理,将166.67mm波长雷达生命信号的信噪比由2.046 8优化到6.696 9,均方误差由1.763 9优化到0.909 9;8.57mm波长雷达生命信号的信噪比由0.942 6优化到2.541 8,均方误差由1.980 6优化到1.286 0.结果表明:本文建立的连续波雷达生命信号理论模型与实际情况相符,采用的去噪方案适用于雷达生命检测系统不同波长的雷达波.     

基于小波域可导阈值函数与自适应阈值的脉冲星信号消噪

脉冲星辐射信号具有极低的信噪比, 传统降噪方法难以在抑制噪声的同时保留其细节信息. 为此, 提出了一种小波域脉冲星信号消噪方法. 在小波域, 利用一种可导的阈值函数和一种自适应阈值选取方法, 对含噪脉冲星信号进行小波域阈值去噪处理, 并利用信噪比(SNR)、 均方根误差(RMSE)、 峰值相对误差(REPV) 以及峰位误差(EPP) 四项指标来对去噪效果进行评价. 实验结果表明, 与软阈值与硬阈值法相比, 该方法能在有效去除含噪脉冲星信号中的噪声、 显著提高其信噪比的同时, 更有效地保留原始信号中的有用信息, 同时可以获得更小的均方根误差、 脉冲峰值相对误差与峰位误差.     

激光主动探测中回波信号的小波去噪方法

在分析激光主动探测中回波信号的噪声特性和小波变换去噪原理的基础上，提出了一种基于最大信噪比准则的小渡阈值去噪方法。首先用最大信噪比准则对小波变换系数进行阈值选取，然后采用软阂值方法对小波系数进行量化处理后再重构。仿真结果表明最大信噪比准则小波去噪方法改善信噪比效果十分显著，检测下限达到-16．2dB。证明了该方法在激光主动探测系统回波信号检测中的有效性。     

功能性近红外光谱系统及锁相放大器算法的研究

功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)技术是一种新兴的非侵入式光学技术,该技术可以测量脑皮层的功能性活动信息。介绍了单通道fNIRS系统的开发,为了验证系统的性能,2人参与了算数运算任务,获得了氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度变化。锁相放大器在fNIRS系统中可以很好地提取淹没在噪声中微弱的光强信号,但是模拟锁相放大器价格昂贵,对多通道系统来说是很大的负担。设计了数字锁相放大器算法,通过与模拟锁相进行比较,结果表明设计的数字锁相放大器可以取代价格昂贵的模拟锁相放大器。     

K-SVD和OMP算法在超声信号去噪中的应用

针对在线采集时超声波检测信号中存在大量噪声,降低了材料内部缺陷诊断准确性的问题,提出了一种基于广义K+奇异值分解算法(K-SVD)和正交匹配追踪算法(OMP)相结合的超声回波信号去噪算法。该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典,然后基于训练完成的超完备字典,用OMP算法把一定数量的字典原子进行线性组合来构成原始信号,从而实现信号的去噪。通过仿真实验将本文方法与传统的小波阈值去噪方法进行了对比研究。实验结果表明,该方法对超声回波信号的去噪效果优于小波阈值去噪方法,且噪声越大对比越明显,不仅可更有效地滤除信号中的高斯白噪声,提高信噪比,且尽可能保留了原始信号有用信息。     

双向反射率测量中锁相放大器的设计

均匀材料表面除镜反射方向的其他散射方向光辐射强度都较微弱.采用信号参量估计中行的最大似然估计,应用相关检测技术,利用被测信号与背景噪声不相关特性,设计了适于微弱光电信号检测的装置--锁相放大器.对金刚砂反射天顶角-55°～55°范围测量的实验结果与双向反射率(BRDF)模型比较显示,在可见光0.632 8 μm波段,误差为3.43%;近红外1.34 μm波段,误差只有0.01%.该锁相放大器适用于材料表面双向反射率的测量.     

基于小波去噪算法的全天时大气水汽拉曼激光雷达探测与分析

提出了一种基于小波阈值去噪算法的白天太阳背景光滤波抑制方法,实现对拉曼回波信号中真实信号与噪声的分离,并有效滤除白天背景噪声。基于西安理工大学大气水汽探测拉曼激光雷达系统的全天时实测数据,详细讨论了分解层数、小波基函数、阈值函数以及阈值选取方法等因素对白天探测回波信号去噪结果的影响,对去噪前后信号进行分析并对去噪评价函数进行对比,当利用小波基sym6、分解层数为5层,并采用改进阈值函数和改进通用阈值方法的最优条件时,可实现对白天水汽拉曼散射信号和米-瑞利散射信号较好的去噪效果。讨论了小波去噪前后大气水汽混合比反演廓线和激光雷达水汽探测信噪比(SNR)的结果,分析表明利用该去噪系统得到的白天激光雷达水汽探测SNR提高约3.4倍,水汽探测距离可从1.5~2km提高到3km以上。开展全天时激光雷达连续探测实验和去噪处理,获得了24h边界层内大气水汽混合比的连续变化特性,并得到与近地面气象站数据的较一致的结果,充分验证了小波去噪算法应用于全天时大气水汽探测的可行性和有效性。     

DNA测序信号去噪分析的一种新方法

在DNA荧光测序中,噪声会影响分析的准确度和检出限。相比其他滤波方法,小波分析具有良好的时频域分辨特性。在小波去噪处理中,正确选择合适的小波基函数、去噪阈值和分解层数直接关系到信号去噪处理的质量。为了真实构建噪声模型并准确评价去噪算法的有效性,实验中通过实际系统中采集到的噪声信号叠加理想荧光信号构建DNA测序仿真信号,去噪分析的结果表明：选择sym7小波基函数、分解层数(lev＝5)与使用固定格式软阈值,有效去除了DNA测序信号的噪声;处理后,信号的信噪比提高了5倍以上。将其用于处理实际的DNA电泳荧光信号,相比基于随机噪声模型的算法,去噪后的信号更加真实可靠。