基于EMD和数学形态学的多环芳烃光谱去噪EI北大核心CSCD

基于多环芳烃中苯并[k]荧蒽(BkF)的强荧光特性,构建了荧光检测实验系统,并制备了10个不同浓度的BkF甲醇溶液样品,分析了样品荧光特性。为了更好地进行定性和定量分析,采用经验模态分解(EMD)改进阈值法结合数学形态学对荧光光谱信号进行去噪处理,并与EMD阈值去噪法进行对比。结果表明,提出的方法使去噪后的荧光光谱更加平滑,荧光强度与样品浓度的线性相关系数更高,达到0.99746;信噪比有所提高;原始信号与去噪后信号的均方误差由0.0053降低至0.0012。提出的方法去噪效果显著,有效地提高了光谱的分析精度,为荧光光谱预处理提供了一种新方法。