本文關(guān)鍵詞：基于EMD和EEMD的自適應(yīng)光譜預(yù)處理方法及其應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： EMD EEMD 拉曼光譜 近紅外光譜 去噪 基線校正 時(shí)頻分析

【摘要】：拉曼和近紅外光譜分析技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展,以其無損、快速測量的特點(diǎn)成為當(dāng)代重要的分析測試手段之一。由于拉曼和近紅外信號(hào)能量弱,易受干擾,所以光譜的預(yù)處理工作非常重要,其直接影響到定標(biāo)模型的質(zhì)量及應(yīng)用范圍。常規(guī)的去噪和基線校正方法,如小波變換、導(dǎo)數(shù)法、插值、多項(xiàng)式擬合等需要根據(jù)不同光譜的特點(diǎn)及時(shí)調(diào)整算法的基函數(shù)、分解層數(shù)以及重構(gòu)信號(hào)的方式等,參數(shù)的設(shè)置不具備先驗(yàn)性,對(duì)于譜峰尖銳、波形變換劇烈的拉曼光譜很難實(shí)現(xiàn)最優(yōu)預(yù)處理。為了解決常規(guī)光譜預(yù)處理方法自適應(yīng)性不強(qiáng)的問題,改善拉曼和近紅外光譜去噪效果,提高光譜基線校正精度,增強(qiáng)光譜模型測量準(zhǔn)確性,本文主要進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的研究工作:首先,針對(duì)拉曼光譜高頻信號(hào)與噪聲易出現(xiàn)模態(tài)混疊的問題,將總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法應(yīng)用到拉曼光譜高頻去噪。在驗(yàn)證拉曼光譜EEMD過程具備近似完備性基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一種基于歸一化指標(biāo)尋優(yōu)的EEMD去噪方法,該方法以歸一化去噪指標(biāo)的全局最優(yōu)點(diǎn)為去噪過程的停止條件,去噪過程無需參數(shù)設(shè)置、可以自適應(yīng)完成。通過對(duì)拉曼光譜數(shù)據(jù)去噪處理的結(jié)果表明,該方法提高了拉曼光譜去噪精度、降低了去噪過程的操作難度,簡單有效。其次,為了進(jìn)一步提高低信噪比情況下基于歸一化指標(biāo)尋優(yōu)的EEMD方法的近紅外光譜去噪精度,提出了近紅外“3R”去噪方法。該方法針對(duì)同一樣品的近紅外透射譜和吸收譜,計(jì)算疑似噪聲本征模態(tài)分量(Intrinsic Mode Function,IMF)與其對(duì)應(yīng)透射譜和吸收譜之間相關(guān)性、透射譜分量與吸收譜分量之間相關(guān)性、IMF分量自相關(guān)性,根據(jù)三組相關(guān)性數(shù)據(jù)判斷出噪聲分量并濾除。將該方法應(yīng)用于玉米葉綠素含量測量建模中,結(jié)果表明,其去噪精度優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)低通濾波、小波分解和基于歸一化指標(biāo)尋優(yōu)的EEMD方法。然后,針對(duì)拉曼和近紅外光譜由于基線漂移引起的譜線傾斜問題,提出一種殘余相關(guān)EEMD基線校正方法,實(shí)現(xiàn)了拉曼和近紅外光譜自適應(yīng)基線校正。通過對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)去基線仿真研究的結(jié)果表明,該方法優(yōu)于小波校正,遜于多項(xiàng)式全局?jǐn)M合,與非線性最小二乘法擬合效果相似;對(duì)玉米葉片拉曼光譜去基線實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明,該方法校正后數(shù)據(jù)所建模型具有最優(yōu)校正集和預(yù)測集指標(biāo)并對(duì)特征峰影響最小。上述結(jié)果表明,對(duì)于基線背景不明確的真實(shí)拉曼光譜,殘余相關(guān)EEMD基線校正方法的自適應(yīng)特性凸顯,取得了優(yōu)化的基線校正效果。最后,提出了一種基于EMD時(shí)頻方法分析近紅外光譜,進(jìn)而定性檢測堿成分的方法,該方法通過分析比對(duì)近紅外和拉曼光譜的IMF分量時(shí)頻屬性,從分量的比重、調(diào)制方式闡述了EMD去除玉米葉片近紅外光譜噪聲和分解拉曼光譜時(shí)發(fā)生模態(tài)混疊的原因,并應(yīng)用希爾伯特變換處理堿脅迫玉米葉片近紅外光譜,得到波數(shù)頻率分譜,進(jìn)而求得和譜,通過和譜特征頻率實(shí)現(xiàn)了堿成份的定性檢測,從而驗(yàn)證了EMD時(shí)頻定性分析近紅外光譜的可行性。
【關(guān)鍵詞】：EMD EEMD 拉曼光譜 近紅外光譜 去噪 基線校正 時(shí)頻分析
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O433.4
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-25
• 1.1 光譜分析技術(shù)概述11-15
• 1.1.1 近紅外光譜分析技術(shù)11-13
• 1.1.2 拉曼光譜分析技術(shù)13-15
• 1.2 光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法綜述15-22
• 1.2.1 噪聲處理方法研究狀況15-18
• 1.2.2 基線校正方法研究狀況18-22
• 1.3 課題背景及研究目的和意義22-23
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容23-25
• 第2章 基于歸一化指標(biāo)尋優(yōu)的自適應(yīng)拉曼光譜EEMD去噪方法及應(yīng)用研究25-42
• 2.1 引言25
• 2.2 基于EMD法分解拉曼光譜的不足25-29
• 2.3 基于歸一化指標(biāo)尋優(yōu)的自適應(yīng)拉曼光譜EEMD去噪方法的提出29-33
• 2.3.1 EEMD分解拉曼光譜過程分析29-32
• 2.3.2 歸一化評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建32-33
• 2.4 基于歸一化指標(biāo)尋優(yōu)的自適應(yīng)EEMD去噪方法的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用33-40
• 2.5 本章小結(jié)40-42
• 第3章 自適應(yīng)的近紅外雙譜“3R”去噪方法及應(yīng)用研究42-54
• 3.1 引言42
• 3.2 EEMD閾值法和能量法去噪缺陷分析42-45
• 3.3 雙譜自適應(yīng)“3R”去噪方法設(shè)計(jì)45-47
• 3.3.1 噪聲IMF分量的相關(guān)性分析45-46
• 3.3.2 基于“3R”法則的自適應(yīng)雙譜去噪方法的實(shí)現(xiàn)46-47
• 3.4 “3R”方法仿真驗(yàn)證及實(shí)驗(yàn)研究47-53
• 3.4.1 基于“3R”方法的仿真光譜去噪47-50
• 3.4.2 “3R”法在玉米葉片近紅外光譜去噪中的應(yīng)用研究50-53
• 3.5 本章小結(jié)53-54
• 第4章 自適應(yīng)的殘余相關(guān)EEMD基線校正方法及應(yīng)用研究54-74
• 4.1 引言54
• 4.2 殘余相關(guān)EEMD基線校正方法設(shè)計(jì)54-60
• 4.2.1 殘余量擬合基線思想的提出54-57
• 4.2.2 殘余相關(guān)基線校正方法的實(shí)現(xiàn)57-60
• 4.3 近紅外仿真光譜的基線校正效果分析60-63
• 4.4 殘余相關(guān)EEMD方法在玉米葉綠素測量模型中的應(yīng)用63-72
• 4.4.1 基于殘余相關(guān)方法的玉米葉片拉曼光譜基線校正63-70
• 4.4.2 葉綠素光譜測量模型的基線校正效果分析70-72
• 4.5 本章小結(jié)72-74
• 第5章 近紅外光譜和拉曼光譜EMD時(shí)頻性質(zhì)分析74-84
• 5.1 引言74
• 5.2 近紅外光譜FM及拉曼光譜AM性質(zhì)分析74-79
• 5.3 拉曼光譜模態(tài)混疊現(xiàn)象的時(shí)頻分析79-81
• 5.4 應(yīng)用Hilbert變換處理近紅外光譜及在定性檢測玉米葉片堿成份中的應(yīng)用81-83
• 5.5 本章小結(jié)83-84
• 結(jié)論84-86
• 參考文獻(xiàn)86-94
• 攻讀博士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果94-96
• 致謝96-97
• 作者簡介97

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：843712