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作 者:王玉田[1] 刘凌妃 王书涛[1] 张正帅 Wang Yutian;Liu Lingfei;Wang Shutao;Zhang Zhengshuai(Key Laboratory of Measurement Technology and Instrument of Hebei Province,Yanshan University,Qinhuangdao,Hebei 066004,China)
机构地区:[1]燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北秦皇岛066004
出 处:《激光与光电子学进展》2018年第9期427-433,共7页Laser & Optoelectronics Progress
基 金:国家自然科学基金(61471312;61771419);河北省自然科学基金(F2015203240;F2015203072)
摘 要:基于交替三线性分解(ATLD)研究了芳烃类化合物的荧光光谱。通过完整集成经验模态分解(CEEMDAN)及小波软阈值算法对荧光光谱进行了去噪处理,处理后信噪比为28.51,均方根误差为3.52×10~3。ATLD算法能成功分辨出1-萘酚、2-萘酚和萘,三种物质的回收率分别为96%~103.3%,97.24%~103.9%和97.2%~103.6%。结果表明,ATLD算法对芳烃类化合物具有良好的预测性能。The fluorescence spectra of the aromatic hydrocarbons are investigated by the alternating trilinear decomposition (ATLD) method. The complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN) decomposition and the wavelet soft threshold algorithm are used for spectral denoising, and the signal-to-noise ratio of 28.51 and the root-mean-square error of 3.52× 10^3 are obtained after the treatment. With the ATLD algorithm, the 1-naphthol, 2-naphthol and naphthalene are successfully recognized with a recovery rate of 96%-103.3%, 97.24%-103.9%, and 97.2%-103.6%, respectively. The results show that the ATLD algorithm possesses a good predictability for the aromatic hydrocarbons.
关 键 词:光谱学 荧光光谱学 交替三线性分解 完整集成经验模态分解 回收率
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