乘性加性混合噪声光谱信号的维纳-同态滤波去噪方法

"本文提出了一种针对光谱信号噪声的乘性加性混合分析模型，通过结合维纳滤波和同态滤波的算法来实现有效的去噪处理。实验结果显示，这种方法在处理光谱信号噪声方面优于传统的移动平均算法、最小均方算法以及递归最小均方算法，能更准确地提取出氙灯和汞灯光谱信号的特征值，如谱峰谷位置、谱峰幅度和谱峰半峰全宽等，对定量分析提供更优的结果。" 本文深入探讨了光谱信号处理中的噪声去除问题，特别是针对乘性加性混合噪声的挑战。首先，文章建立了一个光谱信号噪声的分析模型，该模型考虑了噪声的乘性和加性两种类型，这在实际光谱测量中是常见的现象。接着，作者提出了一个创新的处理策略，即结合维纳滤波和同态滤波的技术，以此来有效分离信号和噪声。 维纳滤波是一种优化的线性滤波器，其目标是最大化信号的信噪比。它基于先验知识（如信号统计特性）来设计滤波器系数，能较好地恢复原始信号。而同态滤波则是在频域内对信号进行处理，可以分别对信号的乘性噪声和加性噪声进行独立操作，对于非线性噪声有良好的抑制效果。 实验部分，作者比较了新提出的算法与传统算法（移动平均、最小均方和递归最小均方）在处理氙灯和汞灯光谱信号上的表现。结果显示，新算法在去除噪声的同时，保持了信号特征的稳定性，使得谱峰的定位、幅度测量和半峰全宽等关键参数的提取更为精确。这对于光谱学中的定量分析尤为重要，因为它直接影响到分析的精度和可靠性。 此外，文章还提及了几项资助项目，表明了这项研究得到了政府和机构的支持，也暗示了该领域的重要性和实际应用价值。作者们，尤其是博士研究生陈正伟和研究员黄惠杰，他们的工作集中在光学生物传感技术，这也揭示了这一领域的交叉性和未来的发展趋势。 这篇论文提供的是一种新的光谱信号去噪方法，对于提升光谱分析的精度和稳定性具有显著意义，尤其是在生物传感、光刻技术等领域有广阔的应用前景。通过结合维纳滤波和同态滤波的优势，研究人员能够更好地处理复杂环境下的光谱数据，进一步推动了光谱学在科学研究和工业应用中的进步。