一种低失真的光谱降噪滤波方法技术

本发明专利技术公开一种低失真的光谱降噪滤波方法，包括以下步骤：步骤1，选定待降噪处理的光谱信号S；步骤2，对所述带降噪处理的光谱信号S执行确定降噪执行模块BF，得到优化的降噪结果S

【技术实现步骤摘要】
一种低失真的光谱降噪滤波方法
本专利技术涉及光谱仪器领域，尤其涉及一种低失真的光谱降噪滤波方法。
技术介绍
光谱信号中包含的白噪声是影响信号质量的重要原因。除了从硬件上提高仪器性能来降低噪声水平，在数据处理中的滤波也是很常用的方法。在常用的滤波方法中主要是采用不同的滤波器设计来改进降噪效果。评价滤波效果，一方面是滤除噪声强度，另一方面是真实信号保留程度即失真程度，这两方面是矛盾的。通常采用调整确定滤波器参数后，选取优化值，通过一次滤波完成操作。然而，固定参数的滤波器无法适应频率分布宽的信号，即使是按照多项式优化后的S-G滤波，对于不同频率信号的失真程度也是不同的，也就是说，对于实际信号，固定参数的滤波器难以达到优化条件。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供一种低失真的光谱降噪滤波方法，该方法采用多次不同参数的滤波器取代固定参数滤波器，依据判据对每次滤波的参数进行调整，逼近滤波的优化效果，提高降噪强度和输出信号的保真程度。本专利技术的一种光谱仪器的降噪方法是这样实现的：一种低失真的光谱降噪滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，选定待降噪处理的光谱信号S；步骤2，对所述带降噪处理的光谱信号S执行确定降噪执行模块BF，得到优化的降噪结果S1；步骤3，对步骤2所述的降噪执行模块BF进行递进降噪，得到最优的降噪结果S1*。优选的，所述降噪执行模块BF包括以下步骤：a.模块开始，输入被滤波信号S0和预定义的窗宽参数m；b.选择滤波器；c.选择窗宽参数m作为变量；d.以m对被降噪信号S0滤波，得到F1；e.S0-F1得到残留的RS1；f.以小于m的最小窗宽m0开始，依次增大窗宽，每次对RS1滤波得到F2，计算残差N1＝RS1-F2，按照N1的优化指标，判断N1优化值出现时的m1，然后输出优化条件下的F2；g.将F2与F1相加，定义S1＝F1+F2；h.此模块结束，输出优化的降噪结果S1。优选的，所述递进降噪包括以下步骤：a).定义初始m，输入S0；b).执行BF模块，输出S1；c).令S0＝S1，m＝m+1，回到第一步a)开始递进循环；d).根据优化指标，判断循环终点；e).到达终点后，停止循环，最终的S1作为结果输出，最终的S1即为最优的降噪结果S1*。优选的，所述滤波器包括移动平均滤波、最小二乘线性滤波和S-G滤波。优选的，步骤c所述窗宽参数m按照以下方法进行选择：对于单参数滤波器，选择窗宽参数m作为变量；对于多参数滤波器，固定其他参数，窗宽参数m作为变量。优选的，所述优化指标包括N1的“残差均方差-峰度比”值。优选的，所述优化指标包括：S1的“残差均方差-峰度比”值和S1的熵值；优选的，所述“残差均方差-峰度比”值是按照以下步骤得到的：步骤1)，选定滤波算法，对原始测量信号xb，进行平滑降噪得到输出信号xa；步骤2)，求取xb与xa的残差值x步骤3)，计算残差值x的均方差-峰度比VFR；步骤4)，调整滤波参数，计算不同参数对应的VFR；步骤5)，找出VFR的最优值，VFR的最优值相对应的滤波参数即为最优化的滤波参数。优选的，所述残差值x按照以下公式进行计算：x＝xb-xa；式中xb为原始测量信号，xa为进行平滑降噪得到输出信号。优选的，所述VFR值是按照以下公式进行计算：式中σ为均方差，g为峰度比。本专利技术提供了一种低失真的光谱降噪滤波方法，解决了目前降噪效果评价的难题，为光谱仪器的开发和使用提供了基础支持；本专利技术的光谱降噪滤波方法采用多次不同参数的滤波器取代固定参数滤波器，依据判据对每次滤波的参数进行调整，逼近滤波的优化效果，提高降噪强度和输出信号的保真程度。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。图1是采用Voigt峰模拟的光谱信号；图2是叠加10％强度的高斯白噪声的模拟光谱信号；图3是直接采用移动平均滤波器的滤波效果(m＝7)；图4是直接采用移动平均滤波器的滤波残差(m＝7)；图5是采用移动平均滤波器的残差滤波效果(优化m1＝5)；图6是本专利技术的降噪结果；图7是直接移动平均滤波和采用本专利技术BF模块滤波结果对比图；图8是采用BF模块递进降噪结果；图9是布洛芬药片的拉曼光谱信号；图10是采用本专利技术方法(选择S-G作为基础滤波器)的滤波效果图11是最优S-G滤波和本专利技术滤波的残值对比。具体实施方式以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点及功效。一种低失真的光谱降噪滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，选定待降噪处理的光谱信号S；步骤2，对所述带降噪处理的光谱信号S执行确定降噪执行模块BF，得到优化的降噪结果S1；步骤3，对步骤2所述的降噪执行模块BF进行递进降噪，得到最优的降噪结果S1*。所述降噪执行模块BF包括以下步骤：a.模块开始，输入被滤波信号S0和预定义的窗宽参数m；b.选择滤波器；c.选择窗宽参数m作为变量；d.以m对被降噪信号S0滤波，得到F1；e.S0-F1得到残留的RS1；f.以小于m的最小窗宽m0开始，依次增大窗宽，每次对RS1滤波得到F2，计算残差N1＝RS1-F2，按照N1的优化指标，判断N1优化值出现时的m1，然后输出优化条件下的F2；g.将F2与F1相加，定义S1＝F1+F2；h.此模块结束，输出优化的降噪结果S1。优选的，所述递进降噪包括以下步骤：a).定义初始m，输入S0；b).执行BF模块，输出S1；c).令S0＝S1，m＝m+1，回到第一步a)开始递进循环；d).根据优化指标，判断循环终点；e).到达终点后，停止循环，最终的S1作为结果输出，最终的S1即为最优的降噪结果S1*。优选的，所述滤波器包括移动平均滤波、最小二乘线性滤波和S-G滤波。优选的，步骤c所述窗宽参数m按照以下方法进行选择：对于单参数滤波器，选择窗宽参数m作为变量；对于多参数滤波器，固定其他参数，窗宽参数m作为变量。优选的，所述优化指标包括N1的“残差均方差-峰度比”值。优选的，所述优化指标包括：S1的“残差均方差-峰度比”值和S1的熵值；优选的，所述“残差均方差-峰度比”值是按照以下步骤得到的：步骤1)，选定滤波算法，对原始测量信号xb，进行平滑降噪得到输出信号xa；步骤2)，求取xb与xa的残差值x步骤3)，计算残差值x的均方差-峰度比本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种低失真的光谱降噪滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，选定待降噪处理的光谱信号S；/n步骤2，对所述带降噪处理的光谱信号S执行确定降噪执行模块BF，得到优化的降噪结果S

【技术特征摘要】
1.一种低失真的光谱降噪滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，选定待降噪处理的光谱信号S；
步骤2，对所述带降噪处理的光谱信号S执行确定降噪执行模块BF，得到优化的降噪结果S1；
步骤3，对步骤2所述的降噪执行模块BF进行递进降噪，得到最优的降噪结果S1*。


2.如权利要求1所述的一种低失真的光谱降噪滤波方法，其特征在于，所述降噪执行模块BF包括以下步骤：
a.模块开始，输入被滤波信号S0和预定义的窗宽参数m；
b.选择滤波器；
c.选择窗宽参数m作为变量；
d.以m对被降噪信号S0滤波，得到F1；
e.S0-F1得到残留的RS1；
f.以小于m的最小窗宽m0开始，依次增大窗宽，每次对RS1滤波得到F2，计算残差N1＝RS1-F2，按照N1的优化指标，判断N1优化值出现时的m1，然后输出优化条件下的F2；
g.将F2与F1相加，定义S1＝F1+F2；
h.此模块结束，输出优化的降噪结果S1。


3.如权利要求1所述的一种低失真的光谱降噪滤波方法，其特征在于，所述递进降噪包括以下步骤：
a).定义初始m，输入S0；
b).执行BF模块，输出S1；
c).令S0＝S1，m＝m+1，回到第一步a)开始递进循环；
d).根据优化指标，判断循环终点；
e).到达终点后，停止循环，最终的S1作为结果输出，最终的S1即为最优的降噪结果S1*。


4.如权利要求2所述的一种低失真的光谱降噪滤波方法，其特征在于，所述滤波器包括移动...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚志湘，粟晖，洪刚，尧伟峰，
申请(专利权)人：苏州沓来软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32