CEEMDAN去噪技术在拉曼光谱分析中的高效应用

"本文介绍了一种利用自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)技术在拉曼光谱去噪中的新方法。该方法通过排列熵(PE)来识别并过滤噪声内在模式分量(IMF)，从而获得纯净的拉曼光谱信号。在对乙醇水溶液的拉曼光谱数据处理后，证实了CEEMDAN方法能有效去除噪声，且在高信噪比和低信噪比情况下表现优于传统的EMD和EEMD方法。" 拉曼光谱是一种非破坏性的分子结构分析技术，它基于光与物质相互作用产生的散射光频率变化，提供关于物质分子振动信息的光谱。然而，实际测量过程中，拉曼光谱往往受到各种噪声的干扰，如背景噪音、仪器噪音等，这些噪声会降低光谱的解析度和信噪比，影响分析的准确性和可靠性。 CEEMDAN（完备经验模态分解与自适应噪声）是一种时间序列分析方法，用于非线性、非平稳信号的分解。它是经验模态分解(EMD)的改进版，EMD是将复杂信号分解成一系列本征模态函数(IMFs)和残余部分。CEEMDAN通过添加自适应噪声来克服EMD的模式混叠问题，提高分解的稳定性。而排列熵(PE)作为一种衡量信号随机性或复杂性的方法，被用作识别噪声IMF的工具。当PE值达到一定程度时，表明该IMF可能是噪声成分，通过设定阈值进行滤波，可以有效地去除这些噪声IMFs。 在本文中，研究人员将CEEMDAN应用于乙醇水溶液的拉曼光谱数据，结果显示，该方法能够显著地减少噪声，提高信号质量。与传统的EMD和总体平均经验模态分解(EEMD)相比，CEEMDAN在处理高信噪比和低信噪比的拉曼光谱信号时，其去噪效果更优，这意味着CEEMDAN在实际应用中具有更高的实用价值和准确性。 这一研究对于改进拉曼光谱分析的精度和提升实验结果的可靠性具有重要意义，特别是在低信噪比条件下，CEEMDAN方法可能成为噪声抑制的重要工具。未来，这种技术可能会被广泛应用于生物医学、材料科学、化学分析等多个领域，以获取更精确的拉曼光谱信息。