[發(fā)明專利]小波中值近紅外光譜去噪方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410293139.X
• 申請日: 2014-06-25
• 公開（公告）號: CN104020136A
• 公開（公告）日: 2014-09-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙健;劉永福;何國田;徐澤宇;林遠(yuǎn)長;朱曉強(qiáng);何驥鳴;吳姣嬌;何瑞英;石珍
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院
• 主分類號: G01N21/359
• 分類號: G01N21/359
• 代理公司: 成都賽恩斯知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51212
• 代理人: 張帆;肖國華

1.一種小波中值近紅外光譜去噪方法，其特征在于，包括：

步驟1，對光譜信號進(jìn)行小波變換，從而得到各層的小波系數(shù)；

步驟2，根據(jù)設(shè)定的上閾值和下閾值對近紅外光譜進(jìn)行小波閾值去噪；

步驟3，將經(jīng)過去噪后的小波系數(shù)根據(jù)小波逆變換進(jìn)行重構(gòu)；

步驟4，對重構(gòu)后的光譜進(jìn)行極值中值濾波，從而得到去噪后的光譜。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟2包括：

步驟21，將大于所述上閾值的小波系數(shù)保留，小于所述下閾值的小波系數(shù)置零。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟2還包括：

步驟22，判斷所述上閾值和下閾值之間的小波系數(shù)的鄰域是否存在大于所述上閾值的小波系數(shù)，如果有，則判斷該小波系數(shù)為有用信號的小波系數(shù)，并保留；否則判斷該小波系數(shù)為噪聲的小波系數(shù)，并置零。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4包括：

步驟41，根據(jù)光譜數(shù)據(jù)點是否為其鄰域的極大或極小值點、及該光譜數(shù)據(jù)點的方差判斷該光譜數(shù)據(jù)點是否為脈沖噪聲點；

步驟42，對信號點集的光譜保留，對脈沖噪聲點集的光譜進(jìn)行中值濾波。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟41具體包括：

(1)當(dāng)min(W[x_i])＜x_i＜max(W[x_i])時，

x_i∈S

(2)當(dāng)min(W[x_i])＝x_i或x_i＝max(W[xi])

其中，S為信號點集，N為脈沖噪聲點集，var(x_i)是以x_i為中心的窗口內(nèi)光譜數(shù)據(jù)的方差，var(x_i-1)、var(x_i+1)是x_i左右相鄰窗口內(nèi)光譜數(shù)據(jù)的方差，W[X_i]是以x_i為中心的窗口內(nèi)的小波系數(shù)，min(W[x_i])是W[x_i]中的最小值，max(W[x_i])是W[x_i]中的最大值。

6.一種小波中值近紅外光譜去噪裝置，其特征在于，包括：

變換模塊，用于對光譜信號進(jìn)行小波變換，從而得到各層的小波系數(shù)；

閾值去噪模塊，用于根據(jù)設(shè)定的上閾值和下閾值對近紅外光譜進(jìn)行小波閾值去噪；

重構(gòu)模塊，用于將經(jīng)過去噪后的小波系數(shù)根據(jù)小波逆變換進(jìn)行重構(gòu)；

濾波模塊，用于對重構(gòu)后的光譜進(jìn)行極值中值濾波，從而得到去噪后的光譜。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述閾值去噪模塊包括：

第一閾值去噪模塊，用于將大于所述上閾值的小波系數(shù)保留，小于所述下閾值的小波系數(shù)置零。

8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的裝置，其特征在于，所述閾值去噪模塊還包括：

第二閾值去噪模塊，用于判斷所述上閾值和下閾值之間的小波系數(shù)的鄰域是否存在大于所述上閾值的小波系數(shù)，如果有，則判斷該小波系數(shù)為有用信號的小波系數(shù)，并保留；否則判斷該小波系數(shù)為噪聲的小波系數(shù)，并置零。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的裝置，其特征在于，所述濾波模塊包括：

第一波濾模塊，用于根據(jù)光譜數(shù)據(jù)點是否為其鄰域的極大或極小值點、及該光譜數(shù)據(jù)點的方差判斷該光譜數(shù)據(jù)點是否為脈沖噪聲點；

第二波濾模塊，用于對信號點集的光譜保留，對脈沖噪聲點集的光譜進(jìn)行中值濾波。