CN107610055B - 傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法 - Google Patents
傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107610055B CN107610055B CN201710633051.1A CN201710633051A CN107610055B CN 107610055 B CN107610055 B CN 107610055B CN 201710633051 A CN201710633051 A CN 201710633051A CN 107610055 B CN107610055 B CN 107610055B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sequence
- turning
- fourier transform
- interference
- setting
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
Abstract
一种傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法,包括:1,输入原始干涉数据序列Ii;2,滤除干涉序列的直流分量,获得干涉序列Xi;3,计算自适应阈值,获得对应干涉序列每一点的阈值Yi;4,设置当前索引i=1;5,判断i是否为1、2、N‑1或N,是转6,不是转8;6,判断|Xi|是否小于Yi,是转10,不是转7;7,设置Xi=0,转10;8,判断|‑0.1875Xi‑2+0.6875Xi‑1+0.6875Xi+1‑0.1875Xi+2‑Xi|是否小于Yi,是转10,不是转9;9,设置Xi=‑0.1875Xi‑2+0.6875Xi‑1+0.6875Xi+1‑0.1875Xi+2,10;10,设置当前索引i=i+1;11,判断i是否小于等于N,是转5,不是转12;12,输出更新后的干涉序列Xi。本发明在不造成信号失真的前提下,有效抑制了干涉图脉冲噪声。
Description
技术领域
本发明涉及一种光谱仪数据预处理方法,特别涉及一种傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法。
背景技术
众所周知,傅里叶变换光谱仪具有测量光谱范围宽、光谱分辨率高、测量精度高等优点,故而被广泛应用于精细光谱探测。傅里叶变换光谱仪直接获得的数据为干涉图,通过傅里叶变换获取光谱图。在傅里叶变换光谱仪工作过程中,干涉图受到众多噪声源的影响,除探测器固有噪声、电路噪声外,还受采样误差等因素的影响。由于傅里叶变换对于脉冲噪声的敏感性,故而在将干涉图傅里叶变化计算光谱图之前,为了提高光谱计算精度,需要对干涉图中脉冲式噪声进行检测和抑制。
当前常用的一维或二维信号噪声抑制方法在去噪的同时,也会不同程度地造成真实信号的畸变,这对傅里叶变换光谱仪的干涉图噪声抑制来说是不可接受的。如何有效识别并抑制干涉图噪声成为一个亟待解决的问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法,在尽量不改变真实信号的同时对噪声信号进行检测和抑制,适用范围较广。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的:
一种傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法,其包括以下步骤:
步骤1,输入傅里叶变换光谱仪的原始干涉数据序列Ii,i=1,2,…,N,其中i为序列索引,N为干涉序列长度;
步骤2,滤除干涉序列的直流分量,获得去除直流分量后的干涉序列Xi,i=1,2,…,N;
步骤3,计算自适应阈值,获得对应干涉序列每一点的阈值Yi,i=1,2,…,N;
步骤4,设置当前索引i=1;
步骤5,判断i是否为1、2、N-1或N,是则转步骤6,不是则转步骤8;
步骤6,判断|Xi|是否小于Yi,是则转步骤10,不是则转步骤7;
步骤7,设置Xi=0,转步骤10;
步骤8,判断|-0.1875Xi-2+0.6875Xi-1+0.6875Xi+1-0.1875Xi+2-Xi|是否小于Yi,是则转步骤10,不是则转步骤9;
步骤9,设置Xi=-0.1875Xi-2+0.6875Xi-1+0.6875Xi+1-0.1875Xi+2,转步骤10;
步骤10,设置当前索引i=i+1;
步骤11,判断i是否小于等于N,是则转步骤5,不是则转步骤12;
步骤12,输出更新后的干涉序列Xi,i=1,2,…,N。
所述步骤3包括以下步骤:
步骤3.1,对去除直流分量后的干涉序列Xi,i=1,2,…,N计算绝对值,获得序列|Xi|,i=1,2,…,N。
步骤3.2,对序列|Xi|,i=1,2,…,N进行中值滤波,获得滤波后的序列Mi,i=1,2,…,N;
优选地,中值滤波采用的邻域窗口长度设置为11;
步骤3.3,对序列Mi,i=1,2,…,N进行Daubechies小波变换,优选地,可以选择db6小波基,小波变换分解至5级,获得逼近approximation系数及细节detail系数;
步骤3.4,利用逼近系数重建序列,获得小波重建后的序列Ri,i=1,2,…,N;
步骤3.5,自适应阈值Yi=a*Ri,i=1,2,…,N,其中a为控制因子,优选地,a设置在0.1~0.5范围内。
此外,还可以通过重复步骤1至步骤12进一步检测干涉图噪声或检验抑制效果。
本发明方法在不造成信号失真的前提下,有效抑制了干涉图脉冲噪声,可广泛应用于傅里叶变换光谱仪的数据预处理中。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1为本发明方法的流程示意图;
图2为本发明中步骤3的流程示意图;
图3为傅里叶变换光谱仪干涉图脉冲噪声的典型表现形式;
图4为某傅里叶变换光谱仪波段1噪声检测结果;
图5为某傅里叶变换光谱仪波段2噪声检测结果;
图6为某傅里叶变换光谱仪波段3噪声检测结果。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
傅里叶变换光谱仪干涉图脉冲噪声的典型表现形式如图3所示,这种噪声可以认为是加性脉冲噪声,叠加的噪声可能是正脉冲,也可能是负脉冲。
本发明傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法如图1所示,包括以下步骤:
步骤1,输入傅里叶变换光谱仪的原始干涉数据序列(Ii,i=1,2,…,N),其中i为序列索引,N为干涉序列长度;
步骤2,滤除干涉序列的直流分量,获得去除直流分量后的干涉序列(Xi,i=1,2,…,N);
步骤3,计算自适应阈值,获得对应干涉序列每一点的阈值(Yi,i=1,2,…,N);
步骤4,设置当前索引i=1;
步骤5,判断i是否为1、2、N-1或N,是则转步骤6,不是则转步骤8;
步骤6,判断|Xi|是否小于Yi,是则转步骤10,不是则转步骤7;
步骤7,设置Xi=0,转步骤10;
步骤8,判断|-0.1875Xi-2+0.6875Xi-1+0.6875Xi+1-0.1875Xi+2-Xi|是否小于Yi,是则转步骤10,不是则转步骤9;
步骤9,设置Xi=-0.1875Xi-2+0.6875Xi-1+0.6875Xi+1-0.1875Xi+2,转步骤10;
步骤10,设置当前索引i=i+1;
步骤11,判断i是否小于等于N,是则转步骤5,不是则转步骤12;
步骤12,输出更新后的干涉序列(Xi,i=1,2,…,N)。
图2所示,步骤3包括以下步骤:
步骤3.1,对去除直流分量后的干涉序列(Xi,i=1,2,…,N)计算绝对值,获得序列(|Xi|,i=1,2,…,N);
步骤3.2,对序列(|Xi|,i=1,2,…,N)进行中值滤波,获得滤波后的序列(Mi,i=1,2,…,N);
步骤3.3,对序列(Mi,i=1,2,…,N)进行Daubechies小波变换,获得逼近(approximation)系数及细节(detail)系数;
步骤3.4,利用逼近系数重建序列,获得小波重建后的序列(Ri,i=1,2,…,N);
步骤3.5,自适应阈值Yi=a*Ri,i=1,2,…,N,其中a为控制因子,优选地,a设置在0.1~0.5范围内。
某傅里叶变换光谱仪包含三个波段,干涉图序列长度均为N=19456,中值滤波邻域窗口长度设置为11,选择db6小波基,小波变换分解至5级,控制因子a=0.2。三个波段自适应阈值以及检测到的噪声情况分别如图4~图6所示。由图可知,波段3的脉冲噪声明显比其它2个波段严重,该现象是由于傅里叶变换光谱仪不同波段采用探测器器件不同、噪声水平也不同所导致的。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改,这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下,本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (5)
1.一种傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,输入傅里叶变换光谱仪的原始干涉数据序列Ii,i=1,2,…,N,其中i为序列索引,N为干涉序列长度;
步骤2,滤除干涉序列的直流分量,获得去除直流分量后的干涉序列Xi,i=1,2,…,N;
步骤3,计算自适应阈值,获得对应干涉序列每一点的阈值Yi,i=1,2,…,N;
步骤4,设置当前索引i=1;
步骤5,判断i是否为1、2、N-1或N,是则转步骤6,不是则转步骤8;
步骤6,判断|Xi|是否小于Yi,是则转步骤10,不是则转步骤7;
步骤7,设置Xi=0,转步骤10;
步骤8,判断|-0.1875Xi-2+0.6875Xi-1+0.6875Xi+1-0.1875Xi+2-Xi|是否小于Yi,是则转步骤10,不是则转步骤9;
步骤9,设置Xi=-0.1875Xi-2+0.6875Xi-1+0.6875Xi+1-0.1875Xi+2,转步骤10;
步骤10,设置当前索引i=i+1;
步骤11,判断i是否小于等于N,是则转步骤5,不是则转步骤12;
步骤12,输出更新后的干涉序列Xi,i=1,2,…,N;
所述步骤3包括以下步骤:
步骤3.1,对去除直流分量后的干涉序列Xi,i=1,2,…,N计算绝对值,获得序列|Xi|,i=1,2,…,N;
步骤3.2,对序列|Xi|,i=1,2,…,N进行中值滤波,获得滤波后的序列Mi,i=1,2,…,N;
步骤3.3,对序列Mi,i=1,2,…,N进行Daubechies小波变换,获得逼近approximation系数及细节detail系数;
步骤3.4,利用逼近系数重建序列,获得小波重建后的序列Ri,i=1,2,…,N;
步骤3.5,自适应阈值Yi=a*Ri,i=1,2,…,N,其中a为控制因子。
2.根据权利要求1所述的傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法,其特征在于,所述步骤3.2,中值滤波采用的邻域窗口长度设置为11。
3.根据权利要求1所述的傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法,其特征在于,所述步骤3.3,选择db6小波基,小波变换分解至5级。
4.根据权利要求1所述的傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法,其特征在于,所述步骤3.5,a设置在0.1~0.5范围内。
5.根据权利要求1所述的傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法,其特征在于,重复步骤1至步骤12,进一步检测干涉图噪声或检验抑制效果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710633051.1A CN107610055B (zh) | 2017-07-28 | 2017-07-28 | 傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710633051.1A CN107610055B (zh) | 2017-07-28 | 2017-07-28 | 傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107610055A CN107610055A (zh) | 2018-01-19 |
CN107610055B true CN107610055B (zh) | 2020-09-15 |
Family
ID=61059897
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710633051.1A Active CN107610055B (zh) | 2017-07-28 | 2017-07-28 | 傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107610055B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110243473B (zh) * | 2019-04-01 | 2021-04-13 | 上海卫星工程研究所 | 干涉式高光谱仪器的光谱局部插值方法 |
CN113175994B (zh) * | 2021-03-26 | 2023-04-07 | 上海卫星工程研究所 | 星载傅里叶变换红外光谱仪光谱噪声分析方法、***及介质 |
CN117473233B (zh) * | 2023-12-27 | 2024-03-01 | 华东交通大学 | 样品成分分析方法、***、存储介质及计算机 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101598798A (zh) * | 2008-12-31 | 2009-12-09 | 中国资源卫星应用中心 | 一种对高光谱干涉数据进行光谱重建的***和方法 |
CN103530877A (zh) * | 2013-10-10 | 2014-01-22 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种干涉数据实时叠加均值方法 |
CN106644075A (zh) * | 2016-11-17 | 2017-05-10 | 天津津航技术物理研究所 | 一种傅立叶光谱仪的高效去噪方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3695360B2 (ja) * | 2001-07-04 | 2005-09-14 | 株式会社島津製作所 | フーリエ変換赤外分光光度計 |
-
2017
- 2017-07-28 CN CN201710633051.1A patent/CN107610055B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101598798A (zh) * | 2008-12-31 | 2009-12-09 | 中国资源卫星应用中心 | 一种对高光谱干涉数据进行光谱重建的***和方法 |
CN103530877A (zh) * | 2013-10-10 | 2014-01-22 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种干涉数据实时叠加均值方法 |
CN106644075A (zh) * | 2016-11-17 | 2017-05-10 | 天津津航技术物理研究所 | 一种傅立叶光谱仪的高效去噪方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107610055A (zh) | 2018-01-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111623982B (zh) | 一种基于apewt和imomeda的行星齿轮箱早期故障诊断方法 | |
CN107610055B (zh) | 傅里叶变换光谱仪干涉图噪声检测及抑制方法 | |
Song et al. | Second generation wavelet transform for data denoising in PD measurement | |
CN108399368B (zh) | 一种人工源电磁法观测信号去噪方法 | |
CN110244202B (zh) | 基于同步压缩小波变换域变压器局部放电去噪方法 | |
Jayasree et al. | A fast novel algorithm for salt and pepper image noise cancellation using cardinal B-splines | |
CN106199532B (zh) | 基于混合傅立叶-小波分析的探地雷达信号降噪方法 | |
CN108287073B (zh) | 基于奇异值分量频域谱的共振带选择方法 | |
CN114690003A (zh) | 一种基于eemd的局放信号降噪方法 | |
CN109724693B (zh) | 一种基于平稳小波的融合光谱去噪方法 | |
CN111553308A (zh) | 一种电力变压器局部放电信号的重构方法 | |
CN112766224B (zh) | 畸变信号中提取真实信号的方法、装置、设备和存储介质 | |
CN110287853B (zh) | 一种基于小波分解的暂态信号去噪方法 | |
CN113589253A (zh) | 一种基于伪时域的小波变换算法对微弱回波信号进行检测的方法 | |
CN107015124B (zh) | 一种基于分帧自适应稀疏分解的局放信号干扰抑制方法 | |
CN111323233B (zh) | 一种用于低速旋转机械故障诊断的局部均值分解方法 | |
Li et al. | Haar wavelet based implementation method of the non–integer order differentiation and its application to signal enhancement | |
Cortés et al. | Analysis of wavelet based denoising methods applied to measured lightning electric fields | |
CN103344988B (zh) | 基于k-l分解的可控震源信号相位检测方法 | |
CN112817056B (zh) | 一种大地电磁信号去噪方法及*** | |
CN109412718B (zh) | 宽带频谱信号检测方法 | |
CN107885698B (zh) | 一种用于含噪ENPEMF信号的BGabor-NSPWVD三维时频分析方法 | |
CN112285793A (zh) | 一种大地电磁去噪方法及*** | |
CN110764135A (zh) | 不规则地震数据全频带重建方法 | |
CN107167232B (zh) | 一种对高压输电线路含噪电晕可听噪声信号进行降噪处理的方法和*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |