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拉曼光谱小波阈值去噪最佳分解层数自适应确定方法的研究

Research on Adaptive Determination of Optimal Decomposition Layers for Wavelet Threshold Denoising of Raman Spectroscopy

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拉曼光谱技术是一种广泛应用于食品检测、环境监测和化学分析等领域的高新技术,噪声是影响分析结果准确性的主要原因,因此消除检测过程中的噪声干扰尤为重要.小波阈值去噪具有计算速度快、选基灵活的优点被广泛运用到信号去噪中,最佳分解层数的确定是该方法最重要内容之一.对白噪声与实际噪声的差异性和共性进行研究与分析,结合小波分解原理和小波系数变化规律,提出基于小波细节系数能量比值的最佳分解层数自适应确定方法,在整个小波阈值去噪过程中,只需要进行一次阈值处理和小波重构.通过仿真和实验验证了该方法的可行性和正确性,结果表明该方法可以更快速、更准确地找到最佳的分解层数,可以缩短拉曼光谱仪等光学检测仪器的分析时间、提高分析结果的准确性和仪表的智能化、自动化程度.

何小宇、张霖、唐德东、周德

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重庆科技学院 电气工程学院,重庆400000

西南油气田川西北气矿,绵阳 621000

拉曼光谱 小波阈值去噪 最佳分解层数 细节系数 能量比值 信噪比

重庆市技术创新与应用发展专项项目

cstc2019jscxmsxmX0054

2023

10.19557/j.cnki.1001-9944.2023.06.013

自动化与仪表
天津市工业自动化仪表研究所 天津市自动化学会

自动化与仪表

CSTPCD
影响因子：0.548
ISSN：1001-9944
年,卷(期)：2023.38(6)
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