【技术实现步骤摘要】
一种光谱数据预处理方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本专利技术实施例涉及光谱数据处理
,尤其涉及一种光谱数据预处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]光谱分析具有分析速度快、操作简便、结果重现性好等优点,被广泛应用于各个行业的研究中,例如农业、食品、烟草、遥感、军工等领域。但光谱分析存在仪器本身和外界杂散光的噪声干扰,以及采集的光谱数据存在基线漂移、信息冗余等问题。为了得到合理且准确的分析结果,光谱数据的预处理是非常必要的,在信息提取、降噪、模型维护和传递中都扮演了重要角色。
[0003]常见的光谱预处理方法包括:多元散射校正(MSC)、去趋势(DT)处理、标准正态变量(SNV)、归一化(Normalization)、导数光谱(常用一阶导数1D和二阶导数2D),平滑(常用Norris
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Williams(NW)滤波和Savitzky
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Golay(SG)多项滤波)、小波变换(WT)、正交信号校正(OSC)和净分析信号。其中,小波变换本质是通过 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种光谱数据预处理方法,其特征在于,包括:获取待处理的原始光谱数据,并对所述原始光谱数据进行小波分解,得到初始小波细节系数;根据所述初始小波细节系数确定基于分位数比的修正因子;根据所述修正因子确定自适应修正阈值;采用软阈值函数,根据所述自适应修正阈值对所述初始小波细节系数进行处理,得到目标小波细节系数;根据所述目标小波细节系数进行光谱的小波重构,得到去噪后的目标光谱数据。2.根据权利要求1所述的光谱数据预处理方法,其特征在于,所述对所述原始光谱数据进行小波分解,得到初始小波细节系数,包括:确定小波变换的小波基;计算所述原始光谱数据中的有用信号的最小频率与对应的所述小波基的中心频率的最大分解层数;根据所述最大分解层数对所述原始光谱数据进行离散小波分解,以得到所述初始小波细节系数。3.根据权利要求2所述的光谱数据预处理方法,其特征在于,所述确定小波变换的小波基,包括:将光谱分析中的Daubechies系、Coifets系或Symmlets系的小波基函数作为所述小波基。4.根据权利要求1所述的光谱数据预处理方法,其特征在于,所述根据所述初始小波细节系数确定基于分位数比的修正因子,包括:其中,F
j
表示第j层的修正因子,Quantile表示分位数函数,d
j
表示第j层的初始小波细节系数,d
j,k
表示第j层第k个初始小波细节系数,i=1,
…
,N,N表示信号长度。5.根据权利要求1所述的光谱数据预处理方法,其特征在于,所述根据所述修正因子确定自适应修正阈值,包括:其中,λ
j
表示第j层的自适应修正阈值,σ表示噪声标准方差,N表示信号长度,F
j
表示...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈明晹,卢光明,王罡,姚志东,卢佳祁,
申请(专利权)人:中冶建筑研究总院深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:
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