经验模态分解和小波包变换的表面等离子体共振光谱降噪方法

摘要：

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)降噪时信号端点处极值不确定和小波变换降噪信号失真的问题,综合经验模态分解自适应性和小波包变换更加精确的数据分析能力,提出一种EMD和小波包变换的表面等离子体共振(Surface Plasmon Resonance,SPR)光谱降噪方法。利用 SPR 系统模型模拟共振光谱信号,借助 E MD对信号进行分解处理,再对低频项及残余项做小波包变换降噪处理得到共振信号。最后将 EMD和小波包变换的方法用于对实际 SPR光谱进行滤波处理。结果表明：EMD和小波包变换方法既能有效去除噪声,又能准确得到 SPR光谱信号中的光强反射率信号,有效提高了共振波长的辨识精度,是一种实效的 SPR光谱信号降噪方法。

关键词：表面等离子体共振、经验模态分解、小波包、光谱信号处理

所属期刊栏目：30

分类号：TP212.1(自动化技术及设备)

资助基金：航空科学基金资助项目201509T7001

在线出版日期：2016-11-28（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：406-410