基于集合經驗模態分解的拉曼光譜信號特征研究

李 明，趙 迎，崔飛鵬，劉 佳

1. 鋼鐵研究總院，北京 100081 2. 鋼研納克檢測技術股份有限公司，北京 100094

引 言

拉曼光譜中的噪聲主要有來自電子元器件隨機熱運動而造成的電子噪聲，在譜圖中表現為高頻頻段； 外部雜散光以及樣品在入射光的作用下產生的熒光或其他雜散光，在譜圖中表現為低頻頻段。趙肖宇等應用經驗模態分解(EMD)和集合平均經驗模態分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)方法處理了含噪光譜信號，獲得了不錯的效果，但僅應用于信號的去噪處理。EEMD方法最大的優勢就是根據時頻特性將信號本身的特征成分自適應的分解為具有物理意義的特征分量，本文利用EEMD方法對拉曼信號進行自適應時頻特征分解，得到有物理意義的高頻噪聲段，拉曼有效信號段和熒光背景段，通過增強有效信號并重構拉曼信號獲得了更好的特征譜圖[1]，該方法應用于食用油的分析，取得了較好的效果，為拉曼光譜信號處理提供了一種新的方法。

1 理論部分

Huang等[2]于1998年提出一種信號時頻分析方法—EMD，該方法能自適應的將信號分解成有限個具有物理意義的分量—固有模態函數(intrinsic mode function，IMF)。EMD方法的一個重要缺陷就是模態混疊，為了克服這個問題，Wu和Huang在對白噪聲進行EMD分解深入研究的基礎上，提出了EEMD方法，其基本思路[3]為： 將高斯白噪聲加入被分析信號，使信號和噪聲成為一個“集合”，在EMD的分解過程中，當被分析信號加在這些一致分布的白色背景上時，不同尺度的信號，會自適應的映射到合適的頻率范圍上；……