光谱测量数据处理与分析方法研究
发布时间：2020-12-21 00:51
本文以光谱测量数据处理与分析为工作内容,对常用的光谱预处理方法从四个方面进行了研究,分别为光谱数据的筛选与处理、光谱数据去噪、消除光谱谱线重叠和固体颗粒等因素的影响以及光谱特征谱线的标定。提出了一种小波自适应阈值去噪方法以及光谱数据去噪评价指标选取。论文主要内容如下:第一章绪论部分。首先介绍了本课题的研究背景、光谱技术发展情况、光谱仪组成结构和光谱技术特点,然后介绍了本文的研究工具、研究内容和创新点。第二章概括总结了现有的光谱预处理方法,分别从数据筛选、噪声滤除、消除多种因素影响,以及特征谱线标定四个方面进行了光谱预处理方法的分析研究。其中数据筛选算法包括异常数据的分析与处理以及为了增加差异性的数据增强算法;噪声滤除算法包括常用的平滑算法、傅里叶变换和小波变换;消除多种因素影响算法包括导数算法、SNV和去趋势算法以及多元散射校正算法;特征谱线标定包括谱线自动寻峰和谱线对应元素标定。第三章以光谱信号处理为背景,对小波去噪方法进行了研究。首先阐述了小波去噪方法的原理,然后总结了常用的三种小波去噪方法,分别为小波变换模极大值去噪方法、小波系数相关性去噪方法和小波阈值去噪方法。然后重点对小波阈...
【文章来源】：天津理工大学天津市
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
第一台光谱仪示意图
图 1-2 罗兰凹面光栅成像系统示意图[8]解放之后，我国的各项事业百废待兴，光谱仪器工业也开始随着祖国的各项事步进行，从无到有，填补了我国在光谱分析行业的空白，随着对光谱仪器的不断研现在已具有一定的规模。1958 年我国开始试制第一台光谱仪器，随后我国的第一台摄谱仪，单色仪相继[10]。随后上海光学仪器厂和北京光学仪器厂开始了对刻制光栅的研究工作。1971—年，我国第一台 WZG 一 200 型全晶体管化多道 2 米真空凹面光栅光电直读光谱仪成功[11]。近年来，我国光谱仪市场需求量在逐年升高，光谱仪相关技术也得到了极大的发仅 2014 年我国光谱仪的市场需求量就高达 17.4 万台，预测我国光谱仪的市场需在 2020 年将达到 37.6 万台[12]。根据外媒最新市场调查报告显示，2014 年，全球光谱市场为 72 亿美元,预计 年将达到 95.5 亿美元，复合年增长率为 5.9%。2014 年,对全球光谱市场来说，美国大的贡献者，市场份额为 42%。具体来说，2014 年，美国光谱市场为 30 亿美元，2019 年将达 39 亿美元,预测期内复合年增长率为 5.3%；欧洲、中东和非洲的光谱
图 3-1 硬阈值和软阈值通过观察图片能够发现，前一类方案可以存留更多的尖峰特征，但会存在一定断问题，后者尽管尖峰相对较少，但能够防止间断问题的产生，进而实现更为光滑果。3.4.5小波分解层数各种信号在对应的信噪比中，有着降噪效果相对理想的分解层数。在层数过多况下，会导致有价值的信息因此而丢失，进而造成信噪比的降低，同时也会导致过任务量；而在层数过小的情况下，信噪比难以得到很大提高。多数情形为 5 层分解案即可实现理想的效果，所以在此次处理中也确定为 5 级。
【参考文献】：
期刊论文
[1]药用植物川东獐牙菜红外光谱分析与鉴别[J]. 狄准,赵艳丽,左智天,龙华,张雪,王元忠,李鹂. 光谱学与光谱分析. 2016(02)
[2]多光谱成像技术分析彩色艺术品的相关基础研究[J]. 王雪培,赵虹霞,李青会,刘卫东,苏伯民. 光学学报. 2015(10)
[3]激光诱导击穿光谱技术检测铀材料中微量杂质元素[J]. 徐钦英,张永彬,王怀胜,贾建平. 中国激光. 2015(03)
[4]基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法[J]. 吴光文,王昌明,包建东,陈勇,胡扬坡. 电子与信息学报. 2014(06)
[5]基于近红外高光谱成像技术的长枣含水量无损检测[J]. 吴龙国,何建国,刘贵珊,贺晓光,王伟,王松磊,李丹. 光电子.激光. 2014(01)
[6]利用近红外高光谱图像技术快速鉴别西瓜种子品种[J]. 张初,刘飞,孔汶汶,章海亮,何勇. 农业工程学报. 2013(20)
[7]数据预处理方法对油页岩含油率近红外光谱分析的影响[J]. 王智宏,刘杰,王婧茹,孙玉洋,于永,林君. 吉林大学学报(工学版). 2013(04)
[8]基于小波分析的改进软阈值去噪算法[J]. 段永刚,马立元,李永军,王天辉. 科学技术与工程. 2010(23)
[9]一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用[J]. 唐进元,陈维涛,陈思雨,周炜. 振动与冲击. 2009(07)
[10]基于阈值法的小波去噪算法研究[J]. 李海东,李青. 计算机技术与发展. 2009(07)
博士论文
[1]高性能FTIR光谱仪数据采集与处理方法研究[D]. 李妍.中国科学技术大学 2017
[2]DMD-HT近红外光谱仪关键技术研究[D]. 全向前.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2016
[3]高光谱分辨率太阳光栅光谱仪的性能分析及实验验证[D]. 郑联慧.电子科技大学 2016
[4]拉曼光谱数据处理与定性分析技术研究[D]. 姜承志.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2014
[5]微型Offner成像光谱仪和光谱数据处理[D]. 吴振洲.中国科学技术大学 2012
[6]激光诱导击穿光谱数据处理方法及在煤分析中的应用研究[D]. 谢承利.华中科技大学 2009
[7]基于机器学习的高维多光谱数据分类[D]. 夏建涛.西北工业大学 2002
硕士论文
[1]基于遗传算法的电力工程多目标优化研究[D]. 章姗捷.华北电力大学 2015
[2]微型光纤光栅光谱仪的研制及在物理实验中的应用[D]. 刘震宇.湖南大学 2008
本文编号：2928876
【文章来源】：天津理工大学天津市
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
第一台光谱仪示意图
图 1-2 罗兰凹面光栅成像系统示意图[8]解放之后，我国的各项事业百废待兴，光谱仪器工业也开始随着祖国的各项事步进行，从无到有，填补了我国在光谱分析行业的空白，随着对光谱仪器的不断研现在已具有一定的规模。1958 年我国开始试制第一台光谱仪器，随后我国的第一台摄谱仪，单色仪相继[10]。随后上海光学仪器厂和北京光学仪器厂开始了对刻制光栅的研究工作。1971—年，我国第一台 WZG 一 200 型全晶体管化多道 2 米真空凹面光栅光电直读光谱仪成功[11]。近年来，我国光谱仪市场需求量在逐年升高，光谱仪相关技术也得到了极大的发仅 2014 年我国光谱仪的市场需求量就高达 17.4 万台，预测我国光谱仪的市场需在 2020 年将达到 37.6 万台[12]。根据外媒最新市场调查报告显示，2014 年，全球光谱市场为 72 亿美元,预计 年将达到 95.5 亿美元，复合年增长率为 5.9%。2014 年,对全球光谱市场来说，美国大的贡献者，市场份额为 42%。具体来说，2014 年，美国光谱市场为 30 亿美元，2019 年将达 39 亿美元,预测期内复合年增长率为 5.3%；欧洲、中东和非洲的光谱
图 3-1 硬阈值和软阈值通过观察图片能够发现，前一类方案可以存留更多的尖峰特征，但会存在一定断问题，后者尽管尖峰相对较少，但能够防止间断问题的产生，进而实现更为光滑果。3.4.5小波分解层数各种信号在对应的信噪比中，有着降噪效果相对理想的分解层数。在层数过多况下，会导致有价值的信息因此而丢失，进而造成信噪比的降低，同时也会导致过任务量；而在层数过小的情况下，信噪比难以得到很大提高。多数情形为 5 层分解案即可实现理想的效果，所以在此次处理中也确定为 5 级。
【参考文献】：
期刊论文
[1]药用植物川东獐牙菜红外光谱分析与鉴别[J]. 狄准,赵艳丽,左智天,龙华,张雪,王元忠,李鹂. 光谱学与光谱分析. 2016(02)
[2]多光谱成像技术分析彩色艺术品的相关基础研究[J]. 王雪培,赵虹霞,李青会,刘卫东,苏伯民. 光学学报. 2015(10)
[3]激光诱导击穿光谱技术检测铀材料中微量杂质元素[J]. 徐钦英,张永彬,王怀胜,贾建平. 中国激光. 2015(03)
[4]基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法[J]. 吴光文,王昌明,包建东,陈勇,胡扬坡. 电子与信息学报. 2014(06)
[5]基于近红外高光谱成像技术的长枣含水量无损检测[J]. 吴龙国,何建国,刘贵珊,贺晓光,王伟,王松磊,李丹. 光电子.激光. 2014(01)
[6]利用近红外高光谱图像技术快速鉴别西瓜种子品种[J]. 张初,刘飞,孔汶汶,章海亮,何勇. 农业工程学报. 2013(20)
[7]数据预处理方法对油页岩含油率近红外光谱分析的影响[J]. 王智宏,刘杰,王婧茹,孙玉洋,于永,林君. 吉林大学学报(工学版). 2013(04)
[8]基于小波分析的改进软阈值去噪算法[J]. 段永刚,马立元,李永军,王天辉. 科学技术与工程. 2010(23)
[9]一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用[J]. 唐进元,陈维涛,陈思雨,周炜. 振动与冲击. 2009(07)
[10]基于阈值法的小波去噪算法研究[J]. 李海东,李青. 计算机技术与发展. 2009(07)
博士论文
[1]高性能FTIR光谱仪数据采集与处理方法研究[D]. 李妍.中国科学技术大学 2017
[2]DMD-HT近红外光谱仪关键技术研究[D]. 全向前.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2016
[3]高光谱分辨率太阳光栅光谱仪的性能分析及实验验证[D]. 郑联慧.电子科技大学 2016
[4]拉曼光谱数据处理与定性分析技术研究[D]. 姜承志.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2014
[5]微型Offner成像光谱仪和光谱数据处理[D]. 吴振洲.中国科学技术大学 2012
[6]激光诱导击穿光谱数据处理方法及在煤分析中的应用研究[D]. 谢承利.华中科技大学 2009
[7]基于机器学习的高维多光谱数据分类[D]. 夏建涛.西北工业大学 2002
硕士论文
[1]基于遗传算法的电力工程多目标优化研究[D]. 章姗捷.华北电力大学 2015
[2]微型光纤光栅光谱仪的研制及在物理实验中的应用[D]. 刘震宇.湖南大学 2008
本文编号：2928876
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