小波變換與分析化學信號處理.pdf

1、該論文首先簡要介紹了小波變換的基本原理并綜述了近些年來在分析化學領域中的應用,然后深入研究了小波變換在解析重疊信號、信號求導、扣除光譜背景以及色譜指紋圖構建技術等方面的應用.完成了以下幾個方面的工作內容:基于構建濾波器的技術,提出了一種解析重疊色譜信號的自適應小波算法,并應用于混合稀土溶液的高效液相色譜數據的解析.從小波的基本數學原理和信號本身特點出發(fā)構建和優(yōu)化能滿足解析和定量要求的濾波器,因此該方法可以避免人為因素所帶來的主觀誤差.研

2、究結果表明該方法受噪音水平、分離度和相鄰峰強度等因素的影響要明顯小于以往的方法.另外,由于具有自適應的特點,它亦適用于其他類型的信號處理.此外它還可能成為信號基線校正、平滑和數據壓縮的有效工具.深入探討了小波變換應用于分析信號求導的基本原理,并提出了一種基于小波變換的通用求導方法.通過研究發(fā)現以常用的小波函數對分析信號處理的實質是對信號的微分和平滑兩個過程的綜合.利用小波函數消失矩的特性,提出了一種基于連續(xù)小波變換扣除近紅外光譜背景吸收

3、的方法,并將其應用于煙草樣品近紅外數據的處理.研究發(fā)現小波函數的消失矩可以將低頻部分的背景扣除,而保留信號的大部分有用信息.提出了一種基于二維色譜數據的小波變換系數來構建指紋圖的方法,并應用于中藥的分類與識別,改善了傳統(tǒng)一維方法中易受實驗條件影響而重現性較差的問題.經小波變換后,縮減了二維數據的大小,消除了基線漂移與噪音,但仍然保留了大部分的光譜和色譜信息.所獲得的小波系數用于樣品的指紋圖構建和分類與識別.結果表明該方法受噪音、基線漂移