一种提升小波与SG滤波结合的近红外光谱去噪方法技术

本发明专利技术涉及一种提升小波与SG滤波结合的近红外光谱去噪方法，属于近红外光谱信号预处理技术领域。对含噪近红外光谱信号进行提升小波分解得到多层小波系数；对每层高频系数进行硬阈值去噪得到去噪后的小波系数；对去噪后的小波系数进行提升小波逆变换重构得到初步去噪后的近红外光谱信号；最后，再对重构的近红外光谱信号进行Savitzky

【技术实现步骤摘要】
一种提升小波与SG滤波结合的近红外光谱去噪方法


[0001]本专利技术属于近红外光谱信号预处理
，涉及一种提升小波与SG滤波结合的近红外光谱去噪方法。

技术介绍

[0002]近红外光谱是介于780
‑
2526nm的电磁波谱，主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。该谱区频率与有机分子主要基团(CH、NH、OH等含氢基团)各振动频率的倍频与合频相符，因此可以用于对大部分含氢键的有机物分子进行定性分析、识别。使用近红外光谱技术进行样品检测，信息量丰富，而且具有无损、快速、方便、高效等特点，适合多种物态分析，因此被广泛应用于农业、食品、烟草、医药等多个领域。
[0003]但是，原始光谱数据不仅包括被测样品的近红外特征光谱，也包含了诸如高频随机噪声、基线漂移等噪声，噪声的存在对定量分析模型的预测精度有着较大的影响，为提高近红外光谱分析精度，需要对近红外光谱数据进行去噪处理。目前常用的单一去噪方法如中值滤波、小波去噪、均值滤波很难获得较高信噪比、较低均方根误差，去噪效果不佳。因本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提升小波与SG滤波结合的近红外光谱去噪方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1：选取合适的小波基函数，获取该小波基函数的提升方案；步骤2：对含噪近红外光谱信号进行提升小波分解得到多层小波系数；步骤3：对多层提升小波系数中高频系数进行硬阈值去噪得到去噪后多层小波系数；步骤4：将去噪后的小波系数进行提升小波逆变换重构得到去噪后的近红外光谱信号；步骤5：将重构的近红外光谱信号用Savitzky
‑
Golay滤波进行去噪。2.根据权利要求1所述的一种提升小波与SG滤波结合的近红外光谱去噪方法，其特征在于：所述步骤1中，选取的小波基函数为sym3，使用函数liftwave获取该小波基的提升方案，用小波提升方案lifting scheme提升小波。3.根据权利要求2所述的一种提升小波与SG滤波结合的近红外光谱去噪方法，其特征在于：所述步骤2中，对含噪近红外光谱信号进行提升小波分解，分解层数选4层，将近红外光谱信号分解为4层小波系数，提升小波分解过程分为分裂、预测、和更新三个环节，通过预测和更新两个环节实现信号的高低频分离；其中分裂环节将近红外信号s
i
分为两个互不相交子集s
i
‑1和d
i
‑1，按奇偶性分为2组，即s
i
‑1＝s[2n]；d
i
‑1＝s[2n
‑
1]预测环节中，用偶信号s
i
‑1的预测值P(s
i
‑1)去预测或者内插奇信号d
i
‑1，也就是使用滤波器P对偶信号进行处理得到了奇信号的预测值，即d
i
‑1＝d
i
‑1‑
P(s
i
‑1)d
i
‑1比之前包含更少的信息；经过n次重复进行分裂和预测的过程，原信号用{s
n
，d
n
，s
n
‑1，d
n<...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾雯雯，尹欣慧，
申请(专利权)人：西南大学，
类型：发明
国别省市：