近红外“3R”法双谱自适应去噪

摘要：

针对近红外透射和吸收双光谱提出一种自适应的去噪方法。同步采集样品的近红外透射谱和吸收谱，在相同分解原则下总体经验模态法分解两组光谱，得到单组分特征模态分量。计算特征模态分量与原透射谱、吸收谱之间相关性，以及两组特征模态分量之间相关性，相关性最小模态分量初判为噪声分量。分析该分量在光谱中点处自相关性，若中点处很大，其他点几乎为零或很小，可以判断该分量为噪声。这种基于模态分量相关性的噪声判别方法称为“3R”法则。剔除噪声分量，重构光谱信号，循环上述分解过程，直到不满足“3R”法则，降噪过程结束。构造理想光谱，叠加噪声，“3R”法降噪效果优于 EMD和 EEMD低通滤波器，略逊于小波分解。真实光谱实验中，经过上述方法降噪处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型，“3R”法处理模型具有最大校正相关系数和预测相关系数，最小校正标准差和预测标准差。在四种降噪方法中，“3R”法对光谱谱峰位置和峰高的影响最小。实验表明，“3R”双谱去噪方法无需预设迭代次数，不用考虑分解层数，没有基函数，是自适应的，该方法适合近红外光谱去噪。

关键词：总体平均经验模态分解、相关性、近红外、双谱、去噪

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：国家青年基金项目31200390;黑龙江省教育厅科学技术研究项目12521378，12541897;黑龙江省自然科学基金项目F201329

在线出版日期：2015-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1146-1150