基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外-可见光谱数据的去噪研究

基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外-可见光谱数据的去噪研究近年来，随着工农业生产、生活污水、环境污染和海洋能源利用的不断增多，海水的质量问题越来越受到关注。其中，水质检测紫外-可见光谱数据的去噪

- 基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外可见 光谱数据的去噪研究 近年来，随着工农业生产、生活污水、环境污染和海洋能源利用的 - 不断增多，海水的质量问题越来越受到关注。其中，水质检测紫外可见 - 光谱数据的去噪是其中一个关键问题。水质检测紫外可见光谱技术是一 种比较常用的水质检测方法，但是在实际过程中，由于多种因素的干 扰，收集到的数据存在噪音、信号丢失等问题，这些问题严重影响了水 质检测的精度和可靠性。因此，如何去除噪音成为一个重要的研究方 向。 近年来，压缩感知理论在信号处理中被广泛地应用。压缩感知理论 是一种新型的信号采集和处理理论，由于其优异的性能，被广泛应用于 许多领域。压缩感知理论的基本思想是尽可能压缩信号，从而在保证信 号大部分特征信息的情况下降低数据的采集和存储成本。在水质检测紫 - 外可见光谱数据的噪音去除中，压缩感知理论可以通过重新采样和重构 信号来实现去噪。 — 基于小波变换是一种常用的信号处理技术，具有良好的时间频率 局部化、高效的计算性能和一定的凸性质。因此，将压缩感知理论与基 - 于小波变换的方法相结合，可以更好地解决水质检测紫外可见光谱数据 去噪问题。在本文中，主要介绍基于小波变换的压缩感知理论在水质检 - 测紫外可见光谱数据去噪的具体应用方法和研究。 - 首先，对水质检测紫外可见光谱数据进行小波分解，将信号分解为 多个子带，每个子带可以通过局部平均来抑制高频噪声。因此，在噪音 较多的情况下，采用小波变换可以更好地保留信号的主要频率信息同时 去除噪声。 其次，为了提高信号处理的效率，采用压缩感知理论对小波分解后 的信号进行采样，仅保存少数重要的分量，从而降低了信号处理的计算