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基于經驗模態分解及t檢驗的X射線衍射圖譜噪聲去除方法研究
writer:凌夢旋,盧素敏,孫浩,劉丹,卞希慧*
keywords:經驗模態分解;t檢驗;X射線衍射;仿真信號
source:期刊
specific source:分析化學,2023,51(3): 1-9
Issue time:2023年

      X射線衍射(X-ray diffraction,XRD)技術因其能夠快速分析材料成分、材料內部原子或分子結構形態等優點已廣泛應用于分析化學領域。然而,由于儀器振動、電磁干擾等因素的影響,X射線衍射儀測得的XRD譜噪聲大。因此,本研究引入經驗模態分解(Empirical mode decomposition,EMD)結合t檢驗的方法對XRD譜進行去噪。首先,采用EMD將XRD譜分解,得到一系列頻率不同的固有模態函數(Intrinsic mode functions,IMFs)分量。高頻的IMFs分量代表噪聲,低頻的IMFs分量代表有用信息。但有時噪聲和有用信息難以區分。因此,本研究又引入統計學t檢驗的方法判斷IMFs分量均值與零之間的顯著性差異。最后將無顯著性差異的分量刪除,并重構有顯著性差異的分量,得到去噪后的XRD譜。通過一個仿真XRD譜和兩個實測XRD譜驗證提出方法的可行性。結果表明,與Savitzky-Golay(SG)平滑相比,EMD結合t檢驗的方法能夠能有效去除XRD譜中的噪聲。