【摘 要】
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随着科学技术的进步,近红外光谱广泛应用于农业、医学以及化学化工等领域。但是传统的近红外光谱仪体积大,属于桌面级设备,不便于携带,因此对便携式的微小型近红外光谱仪需求激增。基于此,实验室自主研发了基于微机电系统（Micro-Electro-Mechanical System,MEMS）的微小型近红外光谱仪,而光谱仪在检测物质成分时会受外界环境以及系统仪器精密性的影响,对光谱造成噪声污染。因此本文采用
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随着科学技术的进步,近红外光谱广泛应用于农业、医学以及化学化工等领域。但是传统的近红外光谱仪体积大,属于桌面级设备,不便于携带,因此对便携式的微小型近红外光谱仪需求激增。基于此,实验室自主研发了基于微机电系统（Micro-Electro-Mechanical System,MEMS）的微小型近红外光谱仪,而光谱仪在检测物质成分时会受外界环境以及系统仪器精密性的影响,对光谱造成噪声污染。因此本文采用小波阈值去噪法对光谱进行降噪处理,再利用改进粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）优化,去噪效果良好,提高了光谱信号的信噪比。主要研究内容如下:1、提出了一种形状参数可调节的阈值函数,通过调节形状参数的值解决了传统阈值函数在阈值处不平滑且不能高阶可导的问题。使用不同的阈值函数对仿真信号与实测光谱信号去噪,改进阈值函数去噪效果最好,提高了信号的信噪比并降低了均方误差。2、针对小波阈值去噪算法不能智能调节参数改变阈值函数形状的问题,提出了一种基于混沌映射粒子群的小波阈值去噪函数。该函数可以智能的调节阈值函数的形状参数,达到很好的去噪效果。此外,将混沌映射中的Logistic映射替换为锯齿映射,解决了粒子群算法遍历不均匀且易陷入早熟的问题。3、基于QT Creator设计了光谱仪数据处理界面,通过调用MATLAB实现对光谱信号的处理,用并行快速傅里叶（Fast Fourier Transform,FFT）算法代替传统FFT算法,提升了系统运行速度。
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