微型近红外光谱仪的光谱信号采集系统设计

基于工业、农业、医药检测以及航空航天领域对微型近红外光谱仪的便携化使用需求,本文针对微型近红外光谱仪的嵌入式系统开展设计研究。光谱信号采集系统是微型近红外光谱仪嵌入式系统的一个重要组成部分,包括数据采集、存储以及实时传输等部分。本文以现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)为主控芯片,同步动态随机存取存储器(Synchronous Dynamic Random Access Memory,SDRAM)为数据存储芯片,配合FPGA芯片内的先进先出存储器(First Input First output,FIFO)进行数据的读写缓存。相对于传统的光谱信号采集方案,本论文提高了数据的存储容量、减小了系统的硬件体积便于近红外光谱仪的微型化。同时,SDRAM作为数据存储芯片相对于传统方案来说价格更为低廉,因此整个系统的硬件成本大大降低。通过编写相应的功能测试文件对系统的控制逻辑进行了验证,结果表明光谱信号采集系统的时序控制逻辑可行,能够正确控制光谱信号采集、大容量存储和实时传输等操作。     

提升小波和Savitzky-Golay滤波结合的近红外光谱去噪研究（英文）

在近红外光谱数据处理中,测得的近红外光谱数据不仅有被测样品的近红外特征光谱,还包含一些随机噪声,噪声的存在会影响后续光谱分析的准确性,为提高近红外光谱分析精度,需要对近红外光谱数据进行去噪处理。单一的提升小波去噪、小波去噪以及Savitzky-Golay滤波很难获得较好的去噪效果。因此提出将提升小波变换结合Savitzky-Golay滤波方法用于近红外光谱去噪,对降噪效果进行仿真与评估并与单一去噪方法进行对比。分别对添加随机噪声的1 467 nm近红外光谱进行单一小波去噪、提升小波去噪、Savitzky-Golay滤波以及提升小波变换结合Savitzky-Golay滤波进行去噪。实验结果显示所提出的方法去噪后的信噪比比单一三种去噪方法分别提高0.336 4、1.107 4、0.128 7,均方根误差分别降低0.002 6、0.009 1、0.001,表明所提方法能够有效去除近红外光谱中的噪声信息,并提高去噪的评估指标。