【摘 要】
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大气污染物的主要组成成分为挥发性有机物（VOCs）,傅里叶变换红外光谱技术（FTIR）是现阶段应用广泛的挥发性有机物在线测量方法。开放光路获取到的大气红外光谱（OP-FTIR）易受各种噪声
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,中国科学院安徽光学精密机械研究所
【基金项目】
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国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ220643,2012YQ220119);国家高技术研究发展计划项目(2014AA06A503)资助
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大气污染物的主要组成成分为挥发性有机物（VOCs）,傅里叶变换红外光谱技术（FTIR）是现阶段应用广泛的挥发性有机物在线测量方法。开放光路获取到的大气红外光谱（OP-FTIR）易受各种噪声污染,如何有效、快速的去除红外光谱中的噪声是大气在线实时监测系统研究的热点。综合利用提升小波变换结构简单、运算量低的优点以及最小均方误差自适应滤波器的自动调节参数以达最优化滤波的性能,提出了一种改进阈值提升小波结合自适应滤波的红外光谱去噪算法。该算法先通过改进阈值小波系数的提升小波去噪,在去噪的同时保留更多光谱特征信息,
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