基于EMD和数学形态学的多环芳烃光谱去噪

发布时间：2018-02-14 17:13

  本文关键词： 光谱学 多环芳烃 经验模态分解 数学形态学 去噪　出处：《光学学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：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。
[Abstract]:Benzo [k] fluoranthene of polycyclic aromatic hydrocarbons (BkF) based on the strong fluorescence, fluorescence detection experiment system is constructed, and prepared 10 different concentrations of BkF methanol solution samples were analyzed. The fluorescence characteristics in order to better the qualitative and quantitative analysis, using empirical mode decomposition (EMD) method of improved threshold fluorescence signal denoising based on mathematical morphology, and EMD threshold denoising method were compared. The results show that the proposed method makes the fluorescence spectrum after denoising is more smooth, the linear correlation coefficient of fluorescence intensity and the concentration of the sample is higher, reaching 0.99746; signal-to-noise ratio increased; the mean square error of the original signal and the the denoised signal decreases from 0.0053 to 0.0012. the proposed denoising method has significant effect, can effectively improve the accuracy of spectral analysis, which provides a new method for fluorescence spectrum pretreatment.

【作者单位】： 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61471312,61201110) 河北省自然科学基金(F2015203240)
【分类号】：O621.22

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本文编号：1511197