EMD方法在近红外光谱信号去噪问题中的应用

【摘要】随着经济的快速发展，国内外近红外光谱分析技术的应用也在日益增加。但是由于外界环境的影响，近红外光谱仪所采集到的光谱信号，除了包含自身信息外，在测量中还不可避免得到许多无关的噪声信号。因此在使用化学计量方法建立校正模型时，消除光谱数据中的无关噪声在光谱数据分析中变得十分关键和必要。近红外光谱信号去噪方法有很多，常用的有平滑算法、傅立叶变换和小波变换等，虽然这些方法都取得了一定效果，但是光谱信号是非线性、非平稳信号，这些方法都有自身的局限性。目前，对于非线性、非平稳信号去噪方法中研究最多的和最常用的是经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）方法。本文研究的也正是EMD方法在近红外光谱信号去噪问题中的应用，首先，介绍了EMD的基本理论和EMD的去噪方法，但是针对EMD算法进行分解后，在参数选择上，选择哪几个包含有用信息的本征模态函数（IntrinsicModeFunction，IMF）分量进行去噪和对信号进行重建的问题上，不具备EMD的自适应性。所以基于模态的相关准则，本文提出基于能量最小原则的EMD自适应去噪方法，并在仿真试验中对该方法进行了初步的探索；其次，为了验证该方法在实际信号中的应用，以检测苗期玉米叶片叶绿素含量为例，把该方法引入到苗期玉米叶片近红外光谱信号去噪中，对预处理后的苗期玉米叶片光谱进行了去噪，并与小波去噪和EMD融合小波去噪方法进行了对比分析；再次，建立了基于偏最小二乘回归的近红外光谱校正模型，计算出叶绿素含量，其预测集样品的预测值与实测值的决定系数R2达到0.984，残差均方根RMSE为0.075，表明该模型具有良好的预测效果和较高的鲁棒性。最后，本文在总结前人对EMD分析的基础上，采用Matcom实现Matlab与VisualC++的混合编程，编写了一维近红外光谱去噪软件，其主要功能为基于EMD方法的滤波去噪。
【作者】翟哲；
【导师】李伟凯；
【作者基本信息】黑龙江八一农垦大学，农业信息化，2014，硕士
【关键词】经验模态分解；去噪；近红外光谱；自适应；苗期玉米叶片；

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