基于LIBS技术的光谱数据预处理算法研究

摘要

激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术，自问世以来一直备受关注，并迅速成为物质元素在线检测的首选，已被应用到冶炼、考古、军事、太空探查、化学分析等领域，并取得了良好的应用效果。本文以国家重大仪器设备开发专项——“创新型多功能激光光谱分析仪的研发与应用”为背景，在课题组前期工作的基础上，针对LIBS光谱数据的自适应去噪、基线校正和谱峰识别问题展开研究。
　　本文的主要研究工作包括:
　　(1)针对目前大多数LIBS光谱去噪算法需要人工干预的问题，提出了基于三点零阶Savitzky-Golay的改进去噪算法，算法基于三点零阶Savitzky-Golay滤波思想，将拟合阶数改进为可调节参数，以最小的初始点数和阶数迭代求解以实现LIBS光谱数据去噪。同时，研究了特征值提取策略实现了光谱数据的基线校正。实验结果表明，改进的三点零阶Savitzky-Golay滤波算法可对LIBS光谱自适应去噪且效果良好，特征值提取策略在光谱基线校正时也体现了可行性。
　　(2)针对LIBS光谱的谱峰识别算法效率较低，需要大量前期处理的不足，提出了基于Voigt线型的双尺度移动谱峰识别算法，算法以Voigt线型作为参考峰型，可以更好的拟合LIBS光谱的峰型，实现对LIBS光谱的谱峰识别。实验结果表明文中的谱峰识别算法表现出良好的性能，体现了算法的有效性和可行性。
　　(3)设计并实现了LIBS光谱数据的预处理软件系统，作为冶金专属型LIBS分析系统的一个组成部分，获得了相应的软件著作授权。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 选题背景和意义

1．2 LIBS技术简述

1．3 国内外研究现状概述

1．3．1 LIBS分析技术研发现状

1．3．2 光谱数据去噪研究现状

1．3．3 基线校正算法研究现状

1．3．4 谱峰识别算法研究现状

1．4 本文研究内容和结构安排

1．5 本章小结

第二章 光谱数据预处理

2．1 引言

2．2 光谱数据的去噪算法

2．2．1 傅里叶变换

2．2．2 小波变换去噪

2．2．3 平滑去噪算法

2．3 基线校正算法

2．4 谱峰识别算法

2．5 本章小结

第三章 LIBS光谱的自适应去噪算法和基线校正策略

3．1 概述

3．2 改进的LIBS光谱自适应去噪算法

3．2．1 改进的LIBS光谱自适应去噪算法

3．2．2 评价指标

3．3 一种有效的LIBS光谱基线校正策略

3．4 实验结果与分析

3．5 本章小结

第四章 基于Voigt线型的双尺度移动谱峰识别算法

4．1 概述

4．1．1 连续小波变换法

4．1．2 双尺度相关法

4．2 基于Voigt线型的双尺度移动谱峰识别算法

4．2．1 Voigt线型构建原理

4．2．2 基于Voigt线型的双尺度移动谱峰识别算法

4．3 实验结果与分析

4．4 本章小结

第五章 LIBS光谱数据预处理系统设计与实现

5．1 需求分析

5．1．2 非功能性需求

5．2 概要设计

5．3 总体设计

5．3．1 系统模块设计

5．3．2 数据库系统功能设计

5．4 LIBS光谱数据预处理软件系统实现

5．4．1 数据库实现

5．4．2 光谱数据预处理软件的实现

5．5 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的科研成果

致谢