基于自适应稀疏表示的光谱去噪和基线校正

通过分析光谱信号特征,结合稀疏表示理论,提出了一种自适应稀疏表示的光谱去噪方法。该方法对信号分段构造学习样本,分别用OMP法和K-SVD法初始化和过训练原子库。将光谱信号在新的原子库上进行自适应稀疏分解,实现光谱信号去噪。利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、波形相似度(NCC)、峰值平均相对误差(AREPV)四个指标来评价去噪效果。仿真实验结果表明,与小波软阈值和小波硬阈值方法相比,该方法能更好地同时消除噪声和基线漂移。