基于EMD-LWT的低浓度石油类污染物荧光光谱去噪法

发布时间：2017-08-17 09:00

  本文关键词：基于EMD-LWT的低浓度石油类污染物荧光光谱去噪法

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【摘要】：石油类污染物是造成雾霾等空气污染问题的重要原因.去噪处理的有效性是石油类污染物荧光光谱检测中的热点问题.提出一种基于经验模态分解-提升小波变换(EMD-LWT)相结合的低浓度石油类污染物荧光光谱去噪方法.经验模态分解法(EMD)可自适应地滤除微弱荧光信号中的噪声,但去噪过程中第一个本征模态函数(IMF)包含的频率范围过宽,影响了去噪准确性和有效性.引入提升小波变换(LWT)对IMF1实现更精细的分解,有效分离出IMF1的有用信息,改善信噪分离效果.将EMD-LWT联用方法和传统的EMD或LWT去噪法分别运用于煤油荧光光谱检测中,仿真结果表明,与只用EMD或LWT相比,EMD-LWT相结合的光谱去噪法得到的信噪比和均方根误差均显著提高,验证了该方法的有效性和可行性.
【作者单位】： 燕山大学河北省仪器科学与技术重点实验室;
【关键词】： 光谱学 经验模态分解-提升小波变换 去噪 荧光信号 信噪比
【基金】：国家自然科学基金(61471312) 河北省自然科学基金(F2015203240;F2015203072)
【分类号】：X830;O657.34
【正文快照】： 0530001-11引言荧光分析法以其灵敏度高、选择性好、易于设计等优点成为分析化学、污染物质监测等众多领域的重要研究方法[1-4]。在荧光监测石油类污染物含量过程中,因为被测矿物油含量很低,发出的微弱荧光信号淹没在来自光电转化仪器和外界环境的噪声中[5]。所以,从检测信号

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本文编号：688116