基于EMD-PSO优化阈值的COD光谱去噪研究

在对水体COD进行光谱检测时,光谱数据中会掺杂大量噪声,影响后续对水体COD的定量分析。为了降低噪声的影响,提出了一种经验模态分解-粒子群(EMD-PSO)优化阈值去噪模型,首先对EMD分解得到的特征模函数进行噪声主导分量和信号主导分量的划分,通过PSO优化选取噪声主导分量部分的最佳阈值,对数据进行截取、重构,获得去噪光谱信号。以不同浓度梯度的COD标准溶液进行测试,实验结果表明：EMD-PSO优化阈值去噪模型相对于EMD软、硬阈值去噪,信噪比有所提高,均方误差由软、硬阈值的0.624 7和0.672 5降至0.026 19,样品浓度与吸光度线性相关系数更高,达到0.997 98。