小波变换和神经网络的X射线衍射波谱滤噪技术比较
应海松1 ,李斐真2 ,张建波3 ,陈贺海1
1.北仑出入境检验检疫局，浙江宁波 315800；2.宁波大学，浙江宁波 315211；3.宁波出入境检验检疫局，浙江宁波 315010
Comparison of technology of noise-filtering with X-ray diffraction spectrum by wavelet transform and neural network
YING Hai-song1 ,LI Fei-zhen2 ,ZHANG Jian-bo3 ,CHEN He-hai1
1.Beilun Entry-Exit Inspection & Quarantine Bureau, Ningbo 315800, China; 2.Ningbo University, Ningbo 315211, China; 3.Ningbo Entry-Exit Inspection & Quarantine Bureau, Ningbo 315010, China
摘要 多晶X射线衍射扫描所形成的波谱会附带一些背景和噪声，而噪声是影响衍射谱峰分辨率的主要因素。本文通过多晶X射线衍射仪扫描某铁矿石矿物组成所形成的图谱，导入到MATLAB，分别采用神经网络、系统仿真和小波分析三种手段，对该图谱进行滤噪。最终对这三种滤噪方式的滤噪效果进行比较，得出小波分析的方法滤噪效果最佳。
关键词 ：
小波变换 ,
神经网络 ,
X射线衍射 ,
滤噪
Abstract ： The spectrum of X-ray polycrystalline diffraction contains background and noise, while noise is the main factors affecting the resolution of diffraction peak. In this paper, the X-ray polycrystalline diffraction spectrum of an iron ore is noise-filtered by means of neural network, simulink and wavelet analysis through introducing it into MATLAB. The effects of the three means were compared, and it was concluded that the effect of wavelet analysis is the best.
Key words ：
wavelet transformation
neural network
X-ray diffraction
noise filtering
收稿日期: 2011-03-07
出版日期: 2012-02-03
基金资助: 国家质检总局科研资助项目(2008IK265);宁波检验检疫局科研资助项目(甬K11-2004)
通讯作者:
应海松
E-mail: yhsciq@yahoo.com.cn
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