發(fā)布時(shí)間：2021-03-27 04:14

　　水環(huán)境富營(yíng)養(yǎng)化問題是當(dāng)今世界面臨的最主要水污染問題之一，氮的過量是造成水體富營(yíng)養(yǎng)化的重要原因，水體中總氮濃度的檢測(cè)是水環(huán)境質(zhì)量研究的重要內(nèi)容，本文以水體中氮濃度的檢測(cè)為研究目標(biāo)，針對(duì)自然水環(huán)境的特性，在對(duì)被測(cè)水樣進(jìn)行氧化消解后，建立了結(jié)合小波去噪和支持向量回歸機(jī)的水質(zhì)檢測(cè)模型，研究了水質(zhì)檢測(cè)方法。論文的主要工作如下：1針對(duì)國(guó)標(biāo)所規(guī)定的氧化消解方法中需要消耗化學(xué)氧化試劑，會(huì)對(duì)環(huán)境造成二次污染等缺陷，設(shè)計(jì)了一套利用臭氧、紫外光、超聲波、高壓靜放電等氧化技術(shù)集一體的高級(jí)氧化消解裝置。2針對(duì)經(jīng)典軟閾值濾波去噪法和空間域?yàn)V波去噪法在信號(hào)去噪過程中存在的不足，把空域相關(guān)小波濾噪法的思想引入軟閾值消噪法，提出了一種改進(jìn)的閾值小波濾噪法；同時(shí)又對(duì)空域相關(guān)小波濾噪法進(jìn)行了優(yōu)化，并把兩種方法在不同參數(shù)下的去噪效果進(jìn)行對(duì)比。3針對(duì)單一模型建模方法的缺陷和水質(zhì)光譜數(shù)據(jù)的高維輸入特點(diǎn)，提出了通過半監(jiān)督近鄰傳播算法、無信息變量消除方法、偏最小二乘投影波段選擇和連續(xù)投影算法等波段選擇方法，對(duì)高維光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行波段選擇，建立其檢測(cè)模型；并在此基礎(chǔ)上，利用支持向量機(jī)建立水質(zhì)檢測(cè)融合模型。4針對(duì)傳統(tǒng)的水質(zhì)連續(xù)光譜檢測(cè)方法存... 

【文章來源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：105 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

高級(jí)氧化消解裝置

得閾值W 太小，由于噪聲在各個(gè)尺度上的幅度是隨機(jī)的，部分噪聲可能呈同的特性，閾值太小就可能保留部分噪聲。若h太小，微調(diào)效果不明顯，無噪聲相近或小于噪聲的信號(hào)得于保留。h可根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)合通過實(shí)驗(yàn)的。 基于改進(jìn)閾值小波濾噪法的信號(hào)去噪仿真實(shí)驗(yàn)為了衡量各種去噪方法的去噪效果，采用去噪后的信號(hào)與原始信號(hào)差值的SEV ）作為去噪效果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，其定義如式(3.14)所示。去噪效果越好，號(hào)與原始動(dòng)態(tài)信號(hào)越相近,RMSEV 越小�！�== niiiSSnRMSEV120()1對(duì)于本章提出的改進(jìn)的小波閾值去噪方法中，參數(shù)β 和常數(shù)h會(huì)影響去噪效參數(shù)β 和常數(shù)h，本文利用 Matlab 軟件中小波工具箱里的動(dòng)態(tài)’bumps’信號(hào)白噪聲，所形成信號(hào)的信噪比為 10db，原始動(dòng)態(tài)信號(hào)與加入噪聲后的信號(hào)如示。

圖 3-2 加噪‘bumps’信號(hào)Fig.3-2 Noisy ‘bumps’ signal利用本章提出的改進(jìn)的小波閾值去噪方法對(duì)圖 3-2 所示加噪信號(hào)進(jìn)行去噪處理的取值范圍為 β∈[ 1,1000]，間隔為 100，常數(shù)h的取值范圍為 h[0,1]∈，間隔為 0采用 db 4小波函數(shù)，分解層數(shù)為 5，采用自適應(yīng)閾值選擇 Stein 的無偏風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)sure)估計(jì)閾值T 。去噪后得到 RMSEV 與β、h三者之間的關(guān)系如圖 3-3 所示可以看出，在β = 300， h=0.4時(shí)，RMSEV 為最小，這時(shí)RMSEV ＝0.162。

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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