红外与毫米波学报
紅外與毫米波學報
홍외여호미파학보
JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES
2009年
2期
107-110
,共4页
张广军%李丽娜%李庆波%徐玉坡
張廣軍%李麗娜%李慶波%徐玉坡
장엄군%리려나%리경파%서옥파
血糖无创检测%小波变换%背景%噪声%近红外光谱
血糖無創檢測%小波變換%揹景%譟聲%近紅外光譜
혈당무창검측%소파변환%배경%조성%근홍외광보
对于血糖近红外无创检测.光谱信号中的各种噪声以及水分等物质的强吸收产生的背景信号,影响了光谱定量校正模型的预测精度.利用小波变换,可将光谱信号分解为多尺度的近似成分与细节成分,根据无用信息变量消除判据可判定代表背景信息的高尺度近似成分及代表噪声的低尺度细节系数,去除相应的成分即可同时去除光谱信号中的背景与噪声.本文将这种小波变换与无用信息变量消除判据相结合的预处理方法应用干人体血糖无创检测研究中,并分析了该方法对不确定因素较多的复杂光谱模型的适用性问题.实验结果表明应用小波变换结合无用信息变量消除判据的方法可以有效地同时去除血糖无创检测近红外光谱信号中的背景信息和噪声,提高光谱定量校正模型的预测精度,对于人体血糖无创检测具有重要应用价值.
對于血糖近紅外無創檢測.光譜信號中的各種譟聲以及水分等物質的彊吸收產生的揹景信號,影響瞭光譜定量校正模型的預測精度.利用小波變換,可將光譜信號分解為多呎度的近似成分與細節成分,根據無用信息變量消除判據可判定代錶揹景信息的高呎度近似成分及代錶譟聲的低呎度細節繫數,去除相應的成分即可同時去除光譜信號中的揹景與譟聲.本文將這種小波變換與無用信息變量消除判據相結閤的預處理方法應用榦人體血糖無創檢測研究中,併分析瞭該方法對不確定因素較多的複雜光譜模型的適用性問題.實驗結果錶明應用小波變換結閤無用信息變量消除判據的方法可以有效地同時去除血糖無創檢測近紅外光譜信號中的揹景信息和譟聲,提高光譜定量校正模型的預測精度,對于人體血糖無創檢測具有重要應用價值.
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