由于信号强度低、环境复杂等因素会造成光谱杂乱和波峰不 明显,利用被动红外远程遥测技术难以准确地对易制毒化学品 气体进行定性检测,即使采用基本的数字滤波算法也无 法有效解决这些问题。为此提出了一种基于卡尔曼/维 纳叠加的滤波算法。通过用该算法对光谱信号进行预处理,可以有效提高后期 波峰匹配的定性检测的准确性。基于改进的算法对采集到的 实验数据进行了验证。结果表明,与其他滤波算法的 处理效果相比,本文方法可以对干扰信号进行有效 过滤,并且可以对特征峰进行准确识别。
被动红外遥测技术 禁毒 光谱数据预处理 卡尔曼滤波 passive infrared remote sensing drug control spectral data preprocessing Kalman filtering
