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小波变换在激光诱导击穿光谱压缩中的应用.pdf
第30卷,第10期 光谱学与光谱分析
0
2 10年10月 and October,2010
SpectroscopySpectralAnalysis
小波变换在激光诱导击穿光谱压缩中的应用
蒋梅城,陆继东’,姚顺春.,潘圣华,陈 凯,董美蓉
华南理工大学电力学院,广东广州510640
摘要将小波变换应用于8种燃煤的激光诱导击穿光谱数据的压缩,并通过考察db小波阶数、分解层数
和阈值化方法等参数对压缩效果的影响,总结了豫缩参数选取的规律,确定了较好的压缩方案。以压缩分
数、恢复分数、谱线强度相对误差为衡镀准则,比较了压缩前后谱图的差异,评价了雎缩的效果。结果表明,
在所选的较优方案下,8个煤样其1,2,5通道的谱图恢复分数RS为81%~99.96%,压缩分数CS为
79.02%~92.07%,谱线相对误差均在5%之内,重构光谱与原始光谱基本一致,存储最减小。
关键词激光诱导击穿光谱;小波变换;压缩;燃煤
文献标识码:A DOI:10.3964/j.issm
中图分类号:0657.3 1000-0593(2010)10-2797—05
率部分,保存主要能镀集中的系数,仍然能在大幅度压缩数
引 言 据的同时很好地恢复原始光谱,不影晌分析的精度。
小波变换用于数据压缩的基本原理L91是:原始信号投影
breakdown
激光诱导击穿光谱技术(1aser-inducedspec-到小波空间,形成原始信号对应的小波系数,分解成各层近
tra,LIBS)作为一种潜在的多元素『司步快速检测技术,已越
似系数和细节系数,进行阈值量化处理,并保存处理后的系
来越多的尝试应用于工业过程的在线控制中【1’2]。一般使用 数及其位置信息,最后利用Mallet重构算法反变换即町以得
较高频率的脉冲激光激发样品,产生大量的光谱数据。而 到重构光谱。
LIBS光谱分析中,需要提取的只是光谱信号的突变部分,即1.2评价参数
特征峰的波长与强度信息等。因此在保证光谱基本特征不变 压缩效果评价包括压缩量和失真效果评价Do]。压缩量
前提F,尽町能的剔除无关紧要的信息,可以大量压缩光谱 的多少用雎缩分数来表示
数据,为数据的存储和后续处理带来方便。
光谱数据ni缩中常用的方法有主成分分析法[3]、傅里叶 CS=100×瓮 (1)
变换…和小波变换等。主成分分析法町用于大型的数据库系 式中,CS是压缩分数;N。是量化后的小波系数为零的
统,但计算茸大;傅罩叶变换法缺乏对局部信号的解析能 数日;Nz为小波系数的数目。压缩分数越高,压缩量越大。
力。基于傅里叶变换发展起来的小波分析,由于其局部分辨 失真程度用恢复分数来表示,其定义为量化前后小波系
能力岛、压缩率大与失真度低,已被广泛应用于光谱谱图处 数的L2范数的比值的100倍,即
理如红外和紫外一可见等光谱分析b‘8J。由于LIBS分析以特 ¨,、¨
RS=100×告斜 (2)
征峰为对象,其频率特性相对稳定,因此选用局部分辨能力 ||L】¨
强的小波变换方式对LIBS光谱数据进行压缩处理的研究。 式中,RS为恢复分数,C。和G为量化前后的小波系数
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