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基于EEMD方法的火花光譜信號(hào)處理研究

發(fā)布時(shí)間:2021-05-21 09:25
  基于電荷耦合器件(CCD)的火花光譜儀是一種用于元素成分分析的光譜儀,其輸出信號(hào)是高頻的CCD有效信號(hào)和低頻的背景噪聲疊加在一起的復(fù)合信號(hào),火花光譜的有效信息主要集中在信號(hào)的較高頻段,很容易被背景噪聲淹沒(méi)和干擾,因此獲取完整有效的光譜信息,需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行有效處理。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法可以自適應(yīng)分析信號(hào),不需要設(shè)置參數(shù),但存在模態(tài)混疊的問(wèn)題,信號(hào)中不同頻率的成分可能會(huì)混淆;集合平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)成功地解決了EMD方法中模態(tài)混疊的問(wèn)題,能更加清晰地將信號(hào)中的不同頻率成分分解出來(lái),因此更加適合光譜信號(hào)的研究。使用火花光譜儀對(duì)不銹鋼標(biāo)準(zhǔn)樣品(選取短波段、中波段和長(zhǎng)波段代表性元素碳C、錳Mn、鎳Ni、鉻Cr和鋁Al)進(jìn)行采集,獲得了標(biāo)準(zhǔn)樣品的火花光譜原始信號(hào)。通過(guò)EEMD方法進(jìn)行自適應(yīng)的分析和處理,每個(gè)CCD信號(hào)均獲得了11階固有模態(tài)函數(shù)(IMF),根據(jù)信號(hào)的幅頻特性, IMF1—IMF2表征為特征信號(hào)部分,最后一階IMF11為背景噪聲成分。通過(guò)重構(gòu)上述處理信號(hào),結(jié)合基于連續(xù)小波變換的懲罰最小二乘法進(jìn)行了二次處理,獲得了最終處理后的信號(hào)。將處理后的信號(hào)導(dǎo)入儀器處理軟件中,獲得了碳... 

【文章來(lái)源】:光譜學(xué)與光譜分析. 2020,40(06)北大核心EISCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)

【文章目錄】:
引 言
1 理論部分[3]
2 實(shí)驗(yàn)部分
    2.1 樣品
    2.2 儀器與參數(shù)設(shè)置
    2.3 方法
3 結(jié)果與討論
    3.1 CCD信號(hào)的EEMD處理
    3.2 信號(hào)的重構(gòu)及二次處理
    3.3 元素濃度分析
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的拉曼光譜信號(hào)特征研究[J]. 李明,趙迎,崔飛鵬,劉佳.  光譜學(xué)與光譜分析. 2020(01)
[2]基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的拉曼光譜信號(hào)處理研究[J]. 李明,趙迎,崔飛鵬,劉佳.  冶金分析. 2019(05)
[3]激光波長(zhǎng)測(cè)量CCD信號(hào)自適應(yīng)EEMD降噪研究[J]. 張愷.  光電技術(shù)應(yīng)用. 2018(06)
[4]基于經(jīng)驗(yàn)小波變換及核概率密度的物體表面變形測(cè)量[J]. 肖啟陽(yáng),李健,吳思進(jìn),楊連祥,董明利,曾周末.  光子學(xué)報(bào). 2018(03)



本文編號(hào):3199462

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