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非下采样小波变换红外光谱数据去噪

宗靖国 秦翰林 何国经 袁胜春 刘德连 赵小明

宗靖国, 秦翰林, 何国经, 等. 非下采样小波变换红外光谱数据去噪[J]. 强激光与粒子束, 2013, 25: 1105-1109. doi: 10.3788/HPLPB20132505.1105
引用本文: 宗靖国, 秦翰林, 何国经, 等. 非下采样小波变换红外光谱数据去噪[J]. 强激光与粒子束, 2013, 25: 1105-1109. doi: 10.3788/HPLPB20132505.1105
Zong Jingguo, Qin Hanlin, He Guojing, et al. Denoising method for infrared spectral data based on non-subsampled wavelet transform[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2013, 25: 1105-1109. doi: 10.3788/HPLPB20132505.1105
Citation: Zong Jingguo, Qin Hanlin, He Guojing, et al. Denoising method for infrared spectral data based on non-subsampled wavelet transform[J]. High Power Laser and Particle Beams, 2013, 25: 1105-1109. doi: 10.3788/HPLPB20132505.1105

非下采样小波变换红外光谱数据去噪

doi: 10.3788/HPLPB20132505.1105
详细信息
    通讯作者:

    宗靖国

Denoising method for infrared spectral data based on non-subsampled wavelet transform

  • 摘要: 为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分方程方法调整分解后的各子带系数;重构各子带就可以将原始光谱信号中真实信号和噪声分离,从而达到剔除噪声的目的。通过两组实验对比传统小波和该方法针对红外光谱数据的消噪效果,实验结果表明:非下采样小波变换在红外光谱数据去噪方面具有明显的优势,不仅能够有效地去除噪声,很好地保持信号的形状,并且均方误差较小;在实际的红外光谱数据处理中能够获得较好的去噪效果。
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-08-05
  • 修回日期:  2013-01-18
  • 刊出日期:  2013-03-12

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