本文選題：激光誘導(dǎo)擊穿光譜　切入點(diǎn)：基線校正　出處：《紅外與激光工程》2014年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于分段光譜特征值提取法和小波變換算法等多個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,分別針對(duì)分段基線差異及光譜噪聲等嚴(yán)重影響激光誘導(dǎo)擊穿光譜(LIBS)信號(hào)質(zhì)量的主要影響因素,開展光譜信號(hào)預(yù)處理研究�；趯�(shí)驗(yàn)室LIBS實(shí)驗(yàn)裝置,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,基于多通道光譜儀不同波段光譜特征值提取,提出了一種簡(jiǎn)單易行的多組數(shù)據(jù)中特征值點(diǎn)連接的方法,有效地提高了LIBS光譜信號(hào)的基線平直度,并得出以小波變換算法進(jìn)行LIBS譜線信號(hào)去噪的最佳算法參數(shù)。在上述工作的基礎(chǔ)上,使用基于誤差反向傳播的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,實(shí)現(xiàn)了純銅和不銹鋼等物質(zhì)種類的有效識(shí)別,研究結(jié)果表明,綜合利用多數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行LIBS技術(shù)中光譜信號(hào)處理可以有效提高譜線分析和識(shí)別的質(zhì)量。
[Abstract]:Based on segmented spectral eigenvalue extraction method and wavelet transform algorithm, the main influencing factors such as segmented baseline difference and spectral noise, which seriously affect the quality of laser-induced breakdown spectrum (LIBS) signal, are analyzed. The spectral signal preprocessing is studied. Based on the laboratory LIBS experimental device and the experimental verification, based on the extraction of spectral eigenvalues in different bands of multichannel spectrometer, a simple and easy method to connect eigenvalue points in multi-group data is proposed. The baseline flatness of LIBS spectral signal is improved effectively, and the optimal algorithm parameters of LIBS spectral signal denoising by wavelet transform algorithm are obtained. On the basis of the above work, an artificial neural network method based on error back propagation is used. The effective identification of pure copper and stainless steel is realized. The results show that the spectral signal processing in LIBS technology can effectively improve the quality of spectral line analysis and recognition.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)電子信息工程學(xué)院;北京交通大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61177082,61205074) 北京市自然科學(xué)基金(4122063)
【分類號(hào)】：TN911.74

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1606916