基于频域分析的傅里叶光谱数据线性滤波处理方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及光谱分析技术领域，具体涉及一种基于频域分析的傅里叶光谱数据线性滤波处理方法。
【背景技术】
[0002]傅里叶光谱仪通过对干涉图进行傅里叶变换得到光谱图，具有多通道、高通量、高光谱分辨率、测量快速和高信噪比等独特的优点。目前已经形成了标准的数据处理方法，然而，通常的方法流程所得到的光谱图数据准确性差。
【发明内容】
[0003](一)要解决的技术问题
[0004]本发明要解决的技术问题是:如何设计一种新的光谱图重建之前的数据处理方法，以提高光谱图数据的准确性。
[0005](二)技术方案
[0006]为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于频域分析的傅里叶光谱数据线性滤波处理方法，包括以下步骤:
[0007]S1、对采集的干涉图进行数据预处理；
[0008]S2、针对目标波长生成光谱图域内的矩形滤波器，并对其做傅里叶变换，得到光程差-干涉强度内的滤波器，用光程差-干涉强度内的滤波器对预处理后的数据进行滤波；
[0009]S3、对于滤波后的数据，利用切趾法，通过加窗来缓和边缘的不连续性，使旁瓣的高度趋近于零，从而使能量相对集中在主瓣；
[0010]S4、对步骤S3处理后的数据进行相位校正，以消除傅里叶光谱仪干涉图测量中所引起的非对称性；
[0011]S5、将干涉图数据补零至2N个；
[0012]S6、通过傅里叶变换将经过步骤SI至S5处理后的干涉图转换为光谱图。
[0013]优选地，步骤SI具体包括消除趋势项步骤和抑制随机噪声干扰步骤。
[0014]优选地，步骤S3中采用三角窗、梯形窗、Hanning窗、布莱克曼窗、高斯函数和Norton-Beer函数中的一种进行加窗处理。
[0015]优选地，步骤S4中采用Connes求平方根法、Mertz乘积法和Forman卷积法中的一种进行相位校正。
[0016](三)有益效果
[0017]本发明在进行数据预处理之后、非线性操作之前就进行频率滤波，避免了对干涉图进行傅里叶变换得到光谱图的数据处理流程中，补零和相位校正的过程所引入的非线性处理操作所引起的光谱数据发生错误的问题，从而提高了数据的准确性。
【附图说明】
[0018]图1为本发明实施例的方法流程图；
[0019]图2为目标光谱域内的滤波器波形图；
[0020]图3为本发明实施例的方法中使用的经过傅里叶变换后得到的光程差-强度域内的滤波器波形图；
[0021 ]图4为引入非线性噪声的正弦信号波形图；
[0022]图5为采用本发明的频域滤波方法的变换结果；
[0023]图6为不采用本发明的频域滤波方法的变换结果。
【具体实施方式】
[0024]为使本发明的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的【具体实施方式】作进一步详细描述。
[0025]对于傅里叶光谱仪通过对干涉图进行傅里叶变换得到光谱图的过程，目前的数据处理方法中，频域滤波作为一种常用的噪声处理方法并没有在其中，其原因在于光谱图得到后可以根据硬件的特性，如光源的波长范围，探测器响应范围等等来直接确定光谱图的有效性范围，这样的做法实际上是建立在傅里叶变换之前的所有处理方法均为线性的假设基础之上的。然而我们发现事实并非如此，对干涉图进行傅里叶变换得到光谱图的数据处理过程中补零和相位校正的过程中均会引入非线性变换的方法，因此在光谱图上的滤波和傅里叶变换之前的滤波并不等效，因此为了除去非目标谱段范围内的噪音，本发明设计了一种新的处理流程，即，在傅里叶变换之前，尤其是非线性操作之前进行带通滤波，以减小噪声对于数据准确性的影响。
[0026]基于以上分析，如图1所示，本发明的基于频域分析的傅里叶光谱数据线性滤波处理方法，采用以下步骤:
[0027]S1、对采集的干涉图进行数据预处理:去除直流分量(此步有时在电路设计部分已经去除直流分量，根据需要进行选择)、采用最小二乘法消除趋势项(由于测量系统性能、杂散光以及操作等原因，会产生一个线性的或渐变的趋势误差，因此需要这一步)、抑制随机噪声干扰。
[0028]S2、针对目标波长生成光谱图域内的矩形滤波器，比如图2所示为100nm至ISOOnm的滤波器，并对其做傅里叶变换，得到光程差-干涉强度内的滤波器，如图3所示，用光程差-干涉强度内的滤波器对预处理后的数据进行带通滤波；
[0029]S3、对于滤波后的数据，利用切趾法，通过加窗来缓和边缘的不连续性，使旁瓣的高度趋近于零，从而使能量相对集中在主瓣。
[0030]离散频谱分析由于时域截断为有限长度，不可避免存在能量泄漏现象，导致光谱畸变，产生旁瓣现象，影响邻近谱线尤其是较弱谱线的准确测量。因此本步骤利用切趾法，通过加窗来缓和边缘的不连续性，使旁瓣的高度趋近于零，从而使能量相对集中在主瓣，得到较为接近真实的频谱。可以根据情况采用三角窗、梯形窗、Hanning窗、布莱克曼窗、高斯函数和Norton-Beer函数中的一种进行加窗处理。
[0031]S4、对步骤S3处理后的数据进行相位校正，以消除傅里叶光谱仪干涉图测量中所引起的非对称性；
[0032]本步骤相位校正的目的在于消除傅里叶变换光谱仪干涉图测量中各种原因所引起的非对称性。理想情况下，双边采样干涉图是完全对称于零光程差点，并且采样从零光程差对称地、等间隔地进行。但是，由于干扰因素的存在，采样点偏离光程差位置，造成双边采样干涉图不对称;对于单边采样干涉图而言，未从零光程差开始采样，影响复原光谱的准确性。根据情况采用Connes求平方根法、Mertz乘积法和Forman卷积法中的一种进行相位校正。
[0033]S5、将干涉图数据补零至2N个。
[0034]通常情况下，傅里叶变换要求计算数据为2~个，而采集获得的干涉图数据往往不能够满足这一条件，因此本步骤中进行补零操作，本例中数据量为1000，因此需要将数据补零至1024个。
[0035]S6、通过傅里叶变换将经过步骤SI至S5处理后的干涉图转换为光谱图。
[0036]下面说明本发明方法的实验结果:对于单一频率的正旋波，引入非线性噪声后，结果如图4所示，采取包含频域滤波和不包含频域滤波后的傅立叶变换结果如图5和图6所示，其中采用频域滤波后目标型号的峰峰对比度为19.96比不采用频域滤波的峰峰值17.74高出了 12.5%，说明本发明的方法在非线性噪声的影响下对于信号的还原能力比传统方法有着更好的表现。
[0037]以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
【主权项】
1.一种基于频域分析的傅里叶光谱数据线性滤波处理方法，其特征在于，包括以下步骤: 51、对采集的干涉图进行数据预处理； 52、针对目标波长生成光谱图域内的矩形滤波器，并对其做傅里叶变换，得到光程差-干涉强度内的滤波器，用光程差-干涉强度内的滤波器对预处理后的数据进行滤波； 53、对于滤波后的数据，利用切趾法，通过加窗来缓和边缘的不连续性，使旁瓣的高度趋近于零，从而使能量相对集中在主瓣； 54、对步骤S3处理后的数据进行相位校正，以消除傅里叶光谱仪干涉图测量中所引起的非对称性； 55、将干涉图数据补零至2N个； 56、通过傅里叶变换将经过步骤SI至S5处理后的干涉图转换为光谱图。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤SI具体包括消除趋势项步骤和抑制随机噪声干扰步骤。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中采用三角窗、梯形窗、Hanning窗、布莱克曼窗、高斯函数和Norton-Beer函数中的一种进行加窗处理。4.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，步骤S4中采用Connes求平方根法、Mer t z乘积法和Forman卷积法中的一种进行相位校正。
【专利摘要】本发明涉及一种基于频域分析的傅里叶光谱数据线性滤波处理方法，属于光谱分析技术领域。本发明在进行数据预处理之后、非线性操作之前就进行频率滤波，避免了对干涉图进行傅里叶变换得到光谱图的数据处理流程中，补零和相位校正的过程所引入的非线性处理操作所引起的光谱数据发生错误的问题，从而提高了数据的准确性。
【IPC分类】G01J3/45
【公开号】CN105509888
【申请号】CN201510887218
【发明人】刘舒扬, 周涛, 贾晓东, 苏建忠
【申请人】天津津航技术物理研究所
【公开日】2016年4月20日
【申请日】2015年12月4日