| 成果介绍 |
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| 简介： |
本发明涉及一种基于希尔伯特-黄变换的光谱信号去噪方法，主要步骤为：将原始光谱信号通过经验模态分解分解得到一系列的本征模态函数（IMF）分量；对每个IMF分量进行希尔伯特变换，得到每个IMF对应的瞬时频率；计算瞬时频率的平均值，采用t检验确定信号区和噪声区的分界点为k；最后将k之后的IMF进行加和重构，得到去噪后的光谱信号。本发明提出的方法不需要设置参数，能够完全自适应地对信号进行去噪，而且对非线性、非平稳的光谱信号去噪效果良好。本发明适用于石油、烟草、中药、食品等复杂物质光谱信号的去噪。 |
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