基于LCEEMD的低信噪比拉曼光谱自适应去噪方法研究

作者：赵肖宇; 贺燕; 翟哲; 佟亮; 蔡立晶; 尚廷义

来源：光谱学与光谱分析, 2018, 38(10): 3124-3128.

• 局部补充总体均值经验模分解
• 归一化排列熵
• 自适应去噪
• 拉曼光谱

在生物体拉曼光谱快速采集或低功率采集过程中,往往会获得低信噪比拉曼光谱。针对低信噪比光谱数据,提出应用补充总体经验模态方法(CEEMD)分解拉曼光谱,并且依据特征模态分量的归一化排列熵值(NPE)按比例扣除噪声成分的方法,称为局部补充总体均值经验模分解方法(LCEEMD)。LCEEMD方法不仅解决了经验模态(EMD)分解中高频信号与噪声的模态混叠问题,还有效降低了总体经验模态分解法(EEMD)中的残留噪声。仿真数据实验显示,LCEEMD方法在处理10db信噪比模拟光谱时获得了39.615 0db信噪比,0.001 17标准差和0.999 9相关系数。在人体皮肤拉曼光谱试验中,LCEEMD方法滤波后数据准确呈现出角质层脂质酰胺I带激发拉曼强谱峰以及甘油三酸酯中(C—O)酯微弱谱峰。在水稻叶片可溶性糖定量预测模型中,LCEEMD方法取得了0.871 7预测相关系数和0.912 0预测标准误差,优于EMD和EEMD软阈值去噪(0.511 4,1.647 8和0.638 2,1.508 8)。LCEEMD方法实施过程中,根据去噪性能指标反馈调整归一化排列熵阈值,直至获得最佳去噪效果,滤波过程无需参数设置,可以自适应实现。

• 单位
  齐齐哈尔大学; 电子工程学院; 黑龙江八一农垦大学; 中国林业科学研究院