基于集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的拉曼光譜信號特征研究

李 明，趙 迎，崔飛鵬，劉 佳

1. 鋼鐵研究總院，北京 100081 2. 鋼研納克檢測技術(shù)股份有限公司，北京 100094

引 言

拉曼光譜中的噪聲主要有來自電子元器件隨機熱運動而造成的電子噪聲，在譜圖中表現(xiàn)為高頻頻段； 外部雜散光以及樣品在入射光的作用下產(chǎn)生的熒光或其他雜散光，在譜圖中表現(xiàn)為低頻頻段。趙肖宇等應(yīng)用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)和集合平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)方法處理了含噪光譜信號，獲得了不錯的效果，但僅應(yīng)用于信號的去噪處理。EEMD方法最大的優(yōu)勢就是根據(jù)時頻特性將信號本身的特征成分自適應(yīng)的分解為具有物理意義的特征分量，本文利用EEMD方法對拉曼信號進行自適應(yīng)時頻特征分解，得到有物理意義的高頻噪聲段，拉曼有效信號段和熒光背景段，通過增強有效信號并重構(gòu)拉曼信號獲得了更好的特征譜圖[1]，該方法應(yīng)用于食用油的分析，取得了較好的效果，為拉曼光譜信號處理提供了一種新的方法。

1 理論部分

Huang等[2]于1998年提出一種信號時頻分析方法—EMD，該方法能自適應(yīng)的將信號分解成有限個具有物理意義的分量—固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function，IMF)。EMD方法的一個重要缺陷就是模態(tài)混疊，為了克服這個問題，Wu和Huang在對白噪聲進行EMD分解深入研究的基礎(chǔ)上，提出了EEMD方法，其基本思路[3]為： 將高斯白噪聲加入被分析信號，使信號和噪聲成為一個“集合”，在EMD的分解過程中，當(dāng)被分析信號加在這些一致分布的白色背景上時，不同尺度的信號，會自適應(yīng)的映射到合適的頻率范圍上；……