| 基于自適應稀疏表示的光譜去噪和基線校正 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：523 K | |
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| 文檔介紹：通過分析光譜信號特征，結合稀疏表示理論，提出了一種自適應稀疏表示的光譜去噪方法。該方法對信號分段構造學習樣本，分別用ＯＭＰ法和Ｋ－ＳＶＤ法初始化和過訓練原子庫。將光譜信號在新的原子庫上進行自適應稀疏分解，實現光譜信號去噪。利用信噪比（ＳＮＲ）、均方根誤差（ＲＭＳＥ）、波形相似度（ＮＣＣ）、峰值平均相對誤差（ＡＲＥＰＶ）四個指標來評價去噪效果。仿真實驗結果表明，與小波軟閾值和小波硬閾值方法相比，該方法能更好地同時消除噪聲和基線漂移。 | |
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