[发明专利]一种基于自适应滤波的近红外土壤光谱去噪方法

摘要

一种基于自适应滤波的近红外土壤光谱去噪方法，涉及基于自适应滤波的光谱预处理领域，目的在于解决现有技术中去噪失真、计算复杂、运算速度慢的问题，可以有效地抑制直接采集的近红外土壤光谱中的噪声。应用近红外光谱仪采集任意时刻t1的土壤光谱数据作为输入信号，在同一土壤样品，实验条件不变、土壤各组分含量不变的情况下，采集t2时刻的土壤光谱数据作为参考信号，参考信号经自适应滤波器滤波得到输出信号，自适应滤波通过归一化最小均方误差自适应滤波算法根据输出信号与输入信号的差值e(λ)不断调整滤波参数，使e(λ)满足最小均方误差准则。本发明一种基于自适应滤波的近红外土壤光谱去噪方法去噪过程中无失真、计算简便、运算速度快。

主权项

一种基于自适应滤波的近红外土壤光谱去噪方法，具体实施步骤为：步骤一：应用近红外光谱仪采集任意时刻t1的土壤光谱数据x1(λ)，并将x1(λ)作为输入信号，在同一土壤样品，实验条件不变、土壤各组分含量不变的情况下，采集t2时刻的土壤光谱数据x2(λ)，并将x2(λ)作为参考信号，所述x1(λ)由光谱信号s1(λ)和噪声信号n1(λ)组成，所述x2(λ)由光谱信号s2(λ)和噪声信号n2(λ)组成；步骤二：将输入信号x1(λ)通入输入通道中，将参考信号x2(λ)通入参考通道中，参考信号x2(λ)经自适应滤波器后得到输出信号y(λ)′，输入信号与输出信号经减法器得到差值e(λ)；步骤三：自适应滤波器通过归一化最小均方误差自适应滤波算法根据输出信号y(λ)'与输入信号x1(λ)的差值e(λ)不断调整滤波参数，使e(λ)满足最小均方误差准则，输出纯净的土壤光谱信号y(λ)；所述的归一化最小均方误差自适应滤波算法是一种变步长自适应滤波算法，具体计算过程为：x1(λ)=s1(λ)+n1(λ)                                             （1）x2(λ)=s2(λ)+n2(λ)                                             （2）e(λ)=x1(λ)‑y(λ)′=s1(λ)+n1(λ)‑y(λ)′                        （3）自适应滤波的均方误差信号为：E[e2(λ)]=E{n12(λ)+[s1(λ)‑y(λ)′]2+2n1(λ)[s1(λ)‑y(λ)′]}    （4）展开得：E[e2(λ)]=E[n12(λ)]+E{[s1(λ)‑y(λ)′]2}+2E[n1(λ)s1(λ)]‑2E[n1(λ)y(λ)′]  （5）式（5）中由于光谱信号s1(λ)与噪声信号n1(λ)不相关，可得2E[s1(λ)n1(λ)]=0，对于参考信号x2(λ)，s2(λ)与光谱信号s1(λ)相关，则与n1(λ)不相关，n2(λ)与n1(λ)同为随机噪声，互相也不具有相关性，因此参考信号x2(λ)与输入的噪声信号n1(λ)不相关，通过自适应滤波器后的输出信号y(λ)′也与n1(λ)不相关，由此可得，2E[n1(λ)y(λ)′]=0，则式（3）可简化为：E[e2(λ)]=E[n12(λ)]+E{[s1(λ)‑y(λ)′]2}                （6）当自适应调整使E[e2(λ)]为最小值时，E{[s1(λ)‑y(λ)′]2}取得最小值，理想情况下，E{[s1(λ)‑y(λ)′]2}=0，即s1(λ)=y(λ)′，输出信号y(λ)即为纯净的光谱信号。