潤滑油紅外光譜去噪預處理方法

日期：2025-03-30 23:14

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摘要：紅外光譜分析技術由被測樣品的紅外光譜主導,由紅外光譜儀得到的光譜信號中不僅含有樣品的信息,還包含了噪聲和各種外界干擾因素。為了使定量分析模型更加穩(wěn)健和**,需對光譜進行去噪預處理。

紅外光譜分析技術由被測樣品的紅外光譜主導,由紅外光譜儀得到的光譜信號中不僅含有樣品的信息,還包含了噪聲和各種外界干擾因素。為了使定量分析模型更加穩(wěn)健和**,需對光譜進行去噪預處理。

平均平滑法

根據(jù)紅外光譜圖中的吸收峰是否消失或采用偏*小二乘法(PLS)建模后得出的均方根誤差(RMSE)確定出預處理方法的*佳參數(shù)。平均平滑的數(shù)據(jù)點數(shù)通常從20以內的奇數(shù)中選擇,平滑的點數(shù)越高,光譜越平滑,去噪效果越好,但所得光譜的分辨率越低,光譜的有些肩峰會消失。考察范圍為從5點開始,間隔為2點,分別進行平滑,結果如圖3~7所示。當平滑點數(shù)為11點時,波數(shù)為967處的肩峰開始消失,當平滑點數(shù)為13點時,波數(shù)為967處的肩峰完全消失,因而樣品的平均平滑點數(shù)選擇9點

圖3.5點平均平滑

圖4.7點平均平滑

圖5.9點平均平滑

圖6.11點平均平滑

圖7.13點平均平滑

Savitzky-Golay平滑法

Savitzky-Golay卷積平滑法是1964年Savitzky和Golay提出并**運用于信號濾波處理的平滑方法,該方法與移動平均平滑法的基本思想是類似的,只是沒有進行簡單的平均,而是通過多項式來對移動窗口內的數(shù)據(jù)進行多項式*小二乘擬合,其本質是一種加權平均法,強調中心點的中心作用。采用SavitzkyGolay平滑,平滑的窗寬值是一個重要參數(shù)。如果窗寬值選擇較小,平滑去噪效果不好;如果窗寬值選擇較大,則會造成光譜信號失真。因此,要選擇合適的窗寬值,考察范圍為7~23,間隔為2,在選擇不同的窗寬值后發(fā)現(xiàn)紅外光譜圖的特征峰均還存在,因而需要用偏*小二乘法對不同的窗寬值的平滑結果建立模型后比較均方根誤差(RMSE)的值來確定出*佳的窗寬值,結果如圖8所示。當窗寬值為11時,均方根誤差(RMSE)*小,所以樣品的Savitzky-Golay平滑窗寬值選擇11。

圖8.Savitzky-Golay平滑窗寬值的選擇

小波包變換預處理

小波包變換是基于小波變換的進一步發(fā)展,能夠提供比小波變換更高的分辨率。小波包分解與小波分解相比,是一種更精細的分解方法。

在多分辨分析中,表明多分辨分析是按照不同的尺度因子j把Hilbert空間L2(R)分解為所有子空間Wj(j∈Z)的正交和,其中,Wj為小波函數(shù)φ(t)的閉包(小波子空間)。

小波包分析就是進一步對小波子空間Wj按照二進制分式進行頻率的細分,以達到提高頻率分辨率的目的。

小波包降噪的步驟

小波包分析的一般步驟如下。

1)信號的小波包分解。選擇一個小波并確定小波分解的層次N,然后對信號進行小波包分解。

2)確定*優(yōu)小波包基。對于一個給定的熵標準,計算*優(yōu)樹。

3)小波包分解系數(shù)的閾值量化。對于每一個小波包分解系數(shù),選擇一個恰當?shù)拈撝挡ο禂?shù)進行閾值量化。

4)信號的小波包重構。根據(jù)*底層的小波包分解系數(shù)和經(jīng)過量化處理的系數(shù)進行小波包重構。

小波包變換參數(shù)選擇

小波包變換對紅外光譜圖進行去噪處理,采用了軟閾值和“db3”小波包基。但信號尺度的分解層數(shù)是影響去噪效果的一個重要因素,一般情況下分解層數(shù)較少,去噪效果不理想;但分解層數(shù)較多,導致運算量增大,且會造成信息的丟失。

通常分解層數(shù)在3層或3層以上,所以選擇從考察3層開始考察,分別進行小波包變換去噪,結果如圖9~11所示。在分解層數(shù)為4層時,波數(shù)為1422處的吸收峰已經(jīng)基本消失,在分解層數(shù)為5層時,波數(shù)為1422處的吸收峰已經(jīng)完全消失,所以信號尺度的分解層數(shù)選擇3層。

圖9.分解層數(shù)為3層的小波包變換

圖10.分解層數(shù)為4層的小波包變換

圖11.分解層數(shù)為5層的小波包變換

通過上述3種方法分別對獲得的紅外光譜進行預處理,再采用偏*小二乘法(PLS)對這3種預處理后的紅外光譜進行總酸值建模預測,并以相對誤差值(RE)作為評價標準,結果如圖12和表1所示。圖12中,“○”線、“□”線、“+”線分別是是平均平滑法(9點)、Savitzky-Golay平滑法(窗寬值11)和小波包變換預處理后建模的預測相對誤差。