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小波中值近紅外光譜去噪方法和裝置制造方法

文檔序號:6232058閱讀:300來源:國知局
小波中值近紅外光譜去噪方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種小波中值近紅外光譜去噪方法和裝置。該方法包括:步驟1,對光譜信號進行小波變換,從而得到各層的小波系數(shù);步驟2,根據(jù)設(shè)定的上閾值和下閾值對近紅外光譜進行小波閾值去噪;步驟3,將經(jīng)過去噪后的小波系數(shù)根據(jù)小波逆變換進行重構(gòu);步驟4,對重構(gòu)后的光譜進行極值中值濾波,從而得到去噪后的光譜。本發(fā)明結(jié)合了小波變換的層內(nèi)相關(guān)性,可以更好的保留信號點的小波系數(shù);改進的極值中值濾波,可以有效的保留極值點的光譜信號,濾除極值點的脈沖噪聲。經(jīng)過上述處理,可以提高光譜的信噪比,提高模型的穩(wěn)健性。
【專利說明】小波中值近紅外光譜去噪方法和裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及近紅外光譜信號預(yù)處理技術(shù),特別涉及一種小波中值近紅外光譜去噪方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]近紅外光譜分析技術(shù)是在分析化學(xué)領(lǐng)域迅速發(fā)展的高新分析技術(shù),其具有無破壞、無污染、分析重現(xiàn)性好、成本低等優(yōu)點,廣泛應(yīng)用于石油化工、農(nóng)業(yè)、食品等行業(yè)。近紅外光譜是指近紅外的吸收光譜在波長780nm-2500nm范圍內(nèi),近紅外光譜可以有效的反映出樣品中有機分子含氫基團的特征信息。因此,可以用近紅外光譜分析技術(shù)對化合物中C-H、
0-H、N-H等含氫原子團進行定量分析。
[0003]然而,探測器采集到的原始光譜信號存在一定的噪聲。其中主要是由于環(huán)境、儀器等的影響而造成的,而噪聲對定量分析模型的預(yù)測精度有著較大的影響。目前常用的信號去噪方法有均值濾波、中值濾波、小波閾值去噪等。其中小波閾值對于高斯噪聲去噪的效果明顯優(yōu)于均值濾波和中值濾波。但是對于脈沖噪聲的去噪效果不佳。而中值濾波可以有效的去除脈沖噪聲。專利(2 01210138387.8)中采用使用平穩(wěn)小波變換對光譜信號去噪。該方法中沒有考慮到小波變換存在的層內(nèi)相關(guān)性和小波去噪不能很好的去除脈沖噪聲的不足。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了克服小波閾值去噪中對脈沖噪聲不能很好濾波的不足,本發(fā)明提出了小波中值近紅外光譜去噪方法和裝置。
[0005]作為本發(fā)明的第一方面,提供了一種小波中值近紅外光譜去噪方法,包括:步驟1,對光譜信號進行小波變換,從而得到各層的小波系數(shù);步驟2,根據(jù)設(shè)定的上閾值和下閾值對近紅外光譜進行小波閾值去噪;步驟3,將經(jīng)過去噪后的小波系數(shù)根據(jù)小波逆變換進行重構(gòu);步驟4,對重構(gòu)后的光譜進行極值中值濾波,從而得到去噪后的光譜。
[0006]進一步地,步驟2包括:步驟21,將大于上閾值的小波系數(shù)保留,小于下閾值的小波系數(shù)置零。
[0007]進一步地,步驟2還包括:步驟22,判斷所述上閾值和下閾值之間的小波系數(shù)的鄰域是否存在大于所述上閾值的小波系數(shù),如果有,則判斷該小波系數(shù)為有用信號的小波系數(shù),并保留;否則判斷該小波系數(shù)為噪聲的小波系數(shù),并置零。
[0008]進一步地,步驟4包括:步驟41,根據(jù)光譜數(shù)據(jù)點是否為其鄰域的極大或極小值點、及該光譜數(shù)據(jù)點的方差判斷該光譜數(shù)據(jù)點是否為脈沖噪聲點;步驟42,對信號點集的光譜保留,對脈沖噪聲點集的光譜進行中值濾波。
[0009]進一步地,步驟41具體包括:
[0010](I)當(dāng) minO^IX]) < Xi < max(Wtxi])時,
[0011]Xi e S
[0012](2)當(dāng) minO^IX]) = Xi 或 Xi = max (Mxi])[0013]
【權(quán)利要求】
1.一種小波中值近紅外光譜去噪方法,其特征在于,包括: 步驟1,對光譜信號進行小波變換,從而得到各層的小波系數(shù); 步驟2,根據(jù)設(shè)定的上閾值和下閾值對近紅外光譜進行小波閾值去噪; 步驟3,將經(jīng)過去噪后的小波系數(shù)根據(jù)小波逆變換進行重構(gòu); 步驟4,對重構(gòu)后的光譜進行極值中值濾波,從而得到去噪后的光譜。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟2包括: 步驟21,將大于所述上閾值的小波系數(shù)保留,小于所述下閾值的小波系數(shù)置零。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述步驟2還包括: 步驟22,判斷所述上閾值和下閾值之間的小波系數(shù)的鄰域是否存在大于所述上閾值的小波系數(shù),如果有,則判斷該小波系數(shù)為有用信號的小波系數(shù),并保留;否則判斷該小波系數(shù)為噪聲的小波系數(shù),并置零。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟4包括: 步驟41,根據(jù)光譜數(shù)據(jù)點是否為其鄰域的極大或極小值點、及該光譜數(shù)據(jù)點的方差判斷該光譜數(shù)據(jù)點是否為脈沖噪聲點; 步驟42,對信號點集的光譜保留,對脈沖噪聲點集的光譜進行中值濾波。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述步驟41具體包括:
(1)當(dāng)minOVlX]) < Xi < max(Wtxi])時,
Xi ^ S
(2)當(dāng)minOVlX]) = Xi 或 Xi = max(W[xi])
[NVarixi) > variA;,)或 var(x,) > var(x7,,)

X1- G <
[Sothers 其中,S為信號點集,N為脈沖噪聲點集,Var(Xi)是以Xi為中心的窗口內(nèi)光譜數(shù)據(jù)的方差,Var(XH)^ar(Xw)是Xi左右相鄰窗口內(nèi)光譜數(shù)據(jù)的方差,WDU是以Xi為中心的窗口內(nèi)的小波系數(shù),min (Wlixi])是Wlixi]中的最小值,max (Wlixi])是Wlixi]中的最大值。
6.一種小波中值近紅外光譜去噪裝置,其特征在于,包括: 變換模塊,用于對光譜信號進行小波變換,從而得到各層的小波系數(shù); 閾值去噪模塊,用于根據(jù)設(shè)定的上閾值和下閾值對近紅外光譜進行小波閾值去噪; 重構(gòu)模塊,用于將經(jīng)過去噪后的小波系數(shù)根據(jù)小波逆變換進行重構(gòu); 濾波模塊,用于對重構(gòu)后的光譜進行極值中值濾波,從而得到去噪后的光譜。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置,其特征在于,所述閾值去噪模塊包括: 第一閾值去噪模塊,用于將大于所述上閾值的小波系數(shù)保留,小于所述下閾值的小波系數(shù)置零。
8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的裝置,其特征在于,所述閾值去噪模塊還包括: 第二閾值去噪模塊,用于判斷所述上閾值和下閾值之間的小波系數(shù)的鄰域是否存在大于所述上閾值的小波系數(shù),如果有,則判斷該小波系數(shù)為有用信號的小波系數(shù),并保留;否則判斷該小波系數(shù)為噪聲的小波系數(shù),并置零。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置,其特征在于,所述濾波模塊包括: 第一波濾模塊,用于根據(jù)光譜數(shù)據(jù)點是否為其鄰域的極大或極小值點、及該光譜數(shù)據(jù)點的方差判斷該光譜數(shù)據(jù)點是否為脈沖噪聲點;第二波濾模塊 ,用于對信號點集的光譜保留,對脈沖噪聲點集的光譜進行中值濾波。
【文檔編號】G01N21/359GK104020136SQ201410293139
【公開日】2014年9月3日 申請日期:2014年6月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月25日
【發(fā)明者】趙健, 劉永福, 何國田, 徐澤宇, 林遠(yuǎn)長, 朱曉強, 何驥鳴, 吳姣嬌, 何瑞英, 石珍 申請人:中國科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院
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