【摘 要】
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为了有效抑制离轴积分腔输出光谱气体传感中存在的系统及腔模噪声并提高信噪比和气体检测灵敏度,在传统经验模态分解(EMD)方法的基础上,提出了一种改进型的EMD滤波算法。在对含噪信号进行分层分解的过程中,结合Savitzky-Golay(SG)滤波算法和互相关运算,利用滤波信号与互相关系数来得到重构滤波信号。利用甲烷气体样品开展的仿真和实验结果表明,采用EMD-SG滤波方法能显著提高信噪比,降低气体检测下限。与传统的小波去噪、卡尔曼滤波相比,EMD-SG滤波算法在处理系统噪声中的高斯白噪声成分和非线性、非平稳
【机 构】
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吉林大学集成光电子学国家重点联合实验室,电子科学与工程学院,吉林长春130012吉林省红外气体传感技术工程研究中心,吉林长春130012
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为了有效抑制离轴积分腔输出光谱气体传感中存在的系统及腔模噪声并提高信噪比和气体检测灵敏度,在传统经验模态分解(EMD)方法的基础上,提出了一种改进型的EMD滤波算法。在对含噪信号进行分层分解的过程中,结合Savitzky-Golay(SG)滤波算法和互相关运算,利用滤波信号与互相关系数来得到重构滤波信号。利用甲烷气体样品开展的仿真和实验结果表明,采用EMD-SG滤波方法能显著提高信噪比,降低气体检测下限。与传统的小波去噪、卡尔曼滤波相比,EMD-SG滤波算法在处理系统噪声中的高斯白噪声成分和非线性、非平稳的随机噪声成分上具有明显的优势,实现了较好的滤波效果。经EMD-SG滤波算法处理后,吸收信号的信噪比提高了1.9倍,系统的检测下限由8.7×10 -6下降到4.6×10 -6。所提出的基于离轴积分腔输出光谱技术的EMD-SG滤波算法具有较高的信噪比和较好的去噪效果,有效提升了系统的检测性能,为研制低噪声离轴积分腔气体传感器并将其用于大气环境监测提供了方法和依据。
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