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文檔簡介
1、拉曼光譜分析技術(shù)因其快速無損、無需樣品制備等優(yōu)點(diǎn),在環(huán)境保護(hù)、食品安全、生物大分子等領(lǐng)域正展現(xiàn)出強(qiáng)大的分析能力和應(yīng)用前景。為了提高拉曼光譜檢測系統(tǒng)的時(shí)間分辨率,或是出于對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的被測物質(zhì)的客觀需求,需要采用較短的采樣積分時(shí)間,此時(shí)微弱的帶有分子結(jié)構(gòu)振動(dòng)譜的信號(hào)將淹沒在噪聲中,影響信號(hào)的進(jìn)一步分析,因此需要對(duì)光譜測量信號(hào)進(jìn)行噪聲消除處理。傳統(tǒng)的消噪方法是基于信號(hào)與噪聲在頻域或統(tǒng)計(jì)特性之間的差異,通過平滑濾波或取平均值的方法來消除噪
2、聲,適用于噪聲強(qiáng)度不高的情況,對(duì)于信噪比較低的情況處理效果并不理想,因此有必要進(jìn)行算法研究,以提取淹沒于強(qiáng)背景噪聲的拉曼信號(hào)。
為了驗(yàn)證算法去噪性能,首先對(duì)通用的去噪算法評(píng)價(jià)指標(biāo)和噪聲標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)算法進(jìn)行了研究,并通過加入不同已知噪聲標(biāo)準(zhǔn)差信號(hào)進(jìn)行性能驗(yàn)證,最終確定了基于信噪比的算法質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)。
針對(duì)傳統(tǒng)去噪方法的不足,從信號(hào)重構(gòu)的角度提出了基于特征提取的拉曼信號(hào)去噪算法,利用基于小波變換的譜峰識(shí)別、半峰寬檢測提取光
3、譜特征參數(shù),再利用最小二乘擬合的方法,能夠有效地提取淹沒于強(qiáng)噪聲背景下的有用拉曼信號(hào),采用該算法需要調(diào)整的參數(shù)較少,易于實(shí)現(xiàn);重構(gòu)的拉曼光譜曲線光滑,峰位置準(zhǔn)確,信噪比改善明顯。但是,該方法需要在不同小波變換尺度下峰位置捕獲準(zhǔn)確性不同,需要進(jìn)行遍歷尋優(yōu);且信號(hào)存在基線干擾。
針對(duì)基于特征提取的拉曼信號(hào)去噪算法的不足,提出了基于稀疏表示的去噪算法。該算法采用基于高斯分析字典的信號(hào)稀疏表示從強(qiáng)噪聲背景下的原始測量信號(hào)中重構(gòu)出有用的
4、拉曼信號(hào),能同時(shí)實(shí)現(xiàn)噪聲去除和基線校正;同時(shí),通過計(jì)算字典與殘差的內(nèi)積,能夠加快信號(hào)處理速度并減少內(nèi)存占用;采用本算法從強(qiáng)背景噪聲中重構(gòu)的拉曼信號(hào),峰位移定位準(zhǔn)確,峰面積衰減小,信噪比改善明顯;且無需預(yù)設(shè)參數(shù)、算法處理效率高,可以用于高時(shí)空分辨率的拉曼測量系統(tǒng)信號(hào)預(yù)處理。
分別采用基于特征提取的去噪算法和基于稀疏表示的去噪算法對(duì)不同噪聲強(qiáng)度的仿真信號(hào)、頭孢呋辛酯片及羅紅梅素測量信號(hào)進(jìn)行去噪處理,并與常用去噪算法S-G濾波法及硬
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