一种基于交叉验证的傅里叶变换去噪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于交叉验证的傅里叶变换去噪方法，首先利用交叉验证和傅里叶变换相结合确定最优阈值，再利用该最优阈值基于傅里叶变换去噪，本方法能比较准确的确定最优阈值，使傅里叶变换去噪能自动进行，有效滤除噪声。

A method of Fourier transform de-noising based on cross validation

The invention discloses a Fu Liye transform denoising method based on cross validation, the combination of the optimal threshold is determined by cross validation and Fu Liye transform, then the optimal threshold denoising based on Fu Liye transform, this method can more accurately determine the optimal threshold, the Fourier transform denoising can effectively filter out the noise automatically.

【技术实现步骤摘要】
一种基于交叉验证的傅里叶变换去噪方法
本专利技术公开了一种基于交叉验证的傅里叶变换去噪方法，用于滤除光谱中的高频噪声，属于谱处理

技术介绍
X射线荧光分析在冶金、考古、探矿等领域有着广泛应用，具有快速、准确、不破坏样本的优点。根据荧光光谱中X射线的荧光强度可以对待测样品进行定性和定量分析，但由于统计涨落、电子学噪声等的影响，荧光光谱含有高频噪声，影响光谱的基线校正、峰的识别等。因此，光谱的去噪技术在光谱分析中具有重要作用。以往采用的去噪方法多为Savitzky-Golay滤波器法，对多个连续数据点进行多项式拟合，用拟合后的数据作为去噪后的数据。该方法具有简单、快速的优点，但去噪效果一般。近年来，基于小波变换的去噪方法被广泛应用于光谱去噪领域，由于小波变换具有时频域局部化特性和多分辨率分析特性，其去噪效果较好。但小波变换去噪方法需要确定的参数过多，比如小波函数的选取、分解层数的确定、阈值的计算等，对使用者的经验要求高，不利于光谱数据的自动化处理。傅里叶变换去噪方法是基于噪声频率和有用信号频率的分布差异的去噪方法，具有去噪效果好、使用简单的优点，但去噪阈值的选取往往依靠使用者的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于交叉验证的傅里叶变换去噪方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、将采样频率为fs、长度为N的含噪信号x(n)按照奇偶序号分为两组，原偶数序号序列记为xe(n)，原奇数序号序列记为xo(n)，每组长度均为N/2，N为偶数；S2、对奇数序号序列xo(n)进行插值，得到偶数序号序列的估计序列

【技术特征摘要】
1.一种基于交叉验证的傅里叶变换去噪方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、将采样频率为fs、长度为N的含噪信号x(n)按照奇偶序号分为两组，原偶数序号序列记为xe(n)，原奇数序号序列记为xo(n)，每组长度均为N/2，N为偶数；S2、对奇数序号序列xo(n)进行插值，得到偶数序号序列的估计序列插值公式为：其中，规定S3、对估计序列做快速傅里叶变换FFT，得到频域信号S4、用阈值t对频域信号进行阈值处理，滤除频率大于阈值t的高频噪声，得到去噪后的频域信号式中，表示频域信号第m个点对应的频率；S5、对频域信号做快速傅里叶逆变换IFFT，得到去噪后的时域信号

【专利技术属性】
技术研发人员：王爱民，袁昌旺，霍耀璞，朱晨超，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32