于基小波分析的光谱数据去噪正文-学位论文.doc
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2023-07-02
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基于小波分析的光谱数据去噪
1.1 课题背景及意义
光谱分析法是以辐射能与物质组成和结构之间的内在联系及表现形式—光谱的测量为基础，利
用光谱来分析样品的物质组成，属性或者物态信息的技术。由于光谱分析技术具有分析速度快，精
度高，结果稳定，无破坏等优点，在化工、农业、医学等领域得到越来越广泛的应用
[1],[2]
。
由于在光谱测量过程会中受到仪器，样品背景，各种干扰等随机因素的影响，得到的光谱数据
中不可避免的含有噪声，如果不加以处理，会影响校正模型建立的质量和未知样品预测结果的准确
性。通过对光谱数据的去噪预处理，可以减少噪声的影响，提高模型的稳定性。通常采用的去噪方
法包括平滑，傅立叶分析等。其中光谱平滑的目的是消除高频随机误差，其基本思路是在平滑点的
前后各取若干点来进行“平均”或“拟合”，以求得平滑点的最佳估计值，消除随机噪声，这一方法
的基本前提是随机噪声在处理“窗口”内的均值为零。这种平滑的方法可有效地平滑高频噪声，提
高信噪比，但是它对有效信号也进行平滑，容易造成信号失真，降低了光谱分辨率，而且光谱的两
端不能进行平滑，因此存在一定的局限性。傅立叶分析对数据处理应用的主要目的是加快信息的提
取过程，通过压缩数据使得信息提取更加有效，同时去除干扰和噪声。在传统的信号处理中，傅立
叶分析是数据预处理的主要手段，但是傅立叶分析只能获得信号的整个频谱，不能得到信号的局部
特性，不能充分刻画动态的非平稳信号的特征
[3]
。而小波分析可以把各种频率组成的混合信号按照
不同的分辨尺度分解成一系列不同频率的块信号。由此可对特殊频率范围内的噪声进行滤波处理，
小波分析灵活滤波的特性是其它方法无法比拟的。小波分析是从傅立叶分析的基础上发展以来的，
通过引入可变的尺度因子和平移因子，在信号分析时具有可调的时频窗口，巧妙地解决了时频局部
化矛盾，弥补了傅立叶分析的不足，为信号处理提供了一种多分辨率下的动态分析手段。由于小波
分析对信号的分时分频的精细表达和多分辨率分析的特点，即有用信号和噪声信号在不同尺度上呈
现不同的视频特征或者传播行为，根据这些特征的不同，可以将有用信号提取出来。小波算法能够
满足各种去噪要求，如低通，高通，随机噪音的去除等
[4],[5]
。
小波分析有效地完成了信号的时间与空间的局部化，对于信号分析而言意义重大。小波分析具
有多分辨率分析和多尺度的特点，可以由粗到精地逐步观察信号，同时还具有品质因数恒定，即相
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