EMD-LWT融合去噪法提升石油污染荧光光谱检测精度

本文主要探讨了一种创新的石油类污染物荧光光谱去噪方法，即基于经验模态分解-提升小波变换(EMD-LWT)的策略。在当前空气质量监测中，石油类污染物是引起雾霾等问题的关键因素之一，因此精确的荧光光谱检测对于环境管理至关重要。然而，由于低浓度下信号微弱且容易受到噪声干扰，去噪处理技术的优化显得尤为重要。 经验模态分解(EMD)是一种强大的数据分析工具，它能够自适应地滤除信号中的噪声，特别适用于非线性和非平稳信号。然而，EMD在去噪过程中，尤其是第一个本征模态函数(IMF1)，其包含的频率范围较广，这可能影响去噪的精度和效果。提升小波变换(LWT)作为一种多分辨率分析工具，能够提供更为细致的频率分解，有助于更有效地分离IMF1中的有用信息，从而提高信噪比。 作者提出将EMD和LWT结合使用，针对IMF1进行更精细的处理，目的是改进信噪分离，提升去噪性能。通过将这种方法与传统的EMD和LWT单独应用在煤油荧光光谱的去噪实验中，结果显示，EMD-LWT联合去噪法明显优于单一使用EMD或LWT的方法。实验结果表明，采用EMD-LWT的去噪方法显著提高了信噪比和均方根误差，证明了这种融合技术在实际应用中的有效性与可行性。 因此，本文的研究不仅为低浓度石油类污染物荧光光谱的分析提供了新的处理手段，也为其他领域的信号去噪问题提供了借鉴。未来可能进一步拓展到其他类型的污染物检测和环境监控领域，推动光谱学在环境保护中的应用技术水平。同时，这也强调了在信号处理和分析中，选择合适的信号分解和去噪技术的重要性，以确保数据的准确性和可靠性。