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。

对傅里叶变换中红外光谱数据的平滑预处理中, 通常采用Savitzky-Golay滤波器的方法进行光谱数据的平滑预处理, 然而Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽等参数的合理选则始终是一个难题, 并无统一的选择依据, 通常在一定数值范围内, 采用多组数据进行遍历尝试, 最终选择一组相对较优的数据作为Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽参数。 文中探索了Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽等参数的优化选取这一问题, 并对其主要频率指标参数与多项式拟合阶次和窗宽等参数进行了定性定量分析, 得出了截至频率、 阻带起始点频率、 第一旁瓣峰值频率及第一旁瓣峰值幅度与窗宽和阶次之间具体的计算方程表达式。 随后, 根据采集的中红外气体组分的光谱数据特征, 依据上述计算方程式, 优化计算选取多项式拟合阶次和窗宽分别为8和11时, 其Savitzky-Golay滤波器的中红外气体组分的光谱数据平滑效果最优。 最后通过实际采集的0.1%, 0.2%, 0.5%, 1%, 2%, 5%浓度的CH4光谱数据进行平滑预处理, 在次吸收峰区域, 原始光谱的折算吸光率相对最大误差和最小误差分别为17.230 5%和0.243 0%, 平滑处理后的光谱的折算吸光率相对最大误差和最小误差分别为0.088 0%和0.020 6%。 可见经过Savitzky-Golay滤波器进行所探索的光谱数据预处理之后其相对误差基本稳定, 并且相对较低, 为后期光谱数据的准确定性和定量分析奠定了基础。