微型光纤光谱仪由于具有小型化、集成化、检测速度快等特点，适合用于工业现场多组分物质的在线检测。针对微型光谱仪由于受到仪器杂散光、光度噪声和光源波动等因素的影响，导致测量光谱信号精度差的问题，提出了一种面向微型光谱仪在线检测的光学系统误差校正方法。该方法首先使用光谱仪在线测量光谱强度，并通过参考溶液和待测溶液获取光谱信号；其次，通过提出的自适应小波阈值去噪法，消除光谱信号的光度噪声，提升光谱信号的灵敏度；然后，提出了一种基于双波长光强比值不变性的光源稳定方法，动态消除光源误差；最后，对铜钴离子的光谱信号进行动态校正，并对校正曲线进行性能分析。结果表明，所提出的方法简单快速，适用于光谱信号的动态校正，以满足多金属杂质离子在线检测的需求。

提出了一种基于相关系数阈值法区间选择的卡尔曼滤波分光光度法,该方法可同时检测工业废水中的铜、钴、镍痕量离子,而无需任何分离步骤。该方法首先制备40组铜、钴、镍混合标准溶液,用多元线性回归法求解吸光系数矩阵;然后通过提出的相关系数阈值法选择灵敏度较高的波长区域进行滤波;最后根据滤波方差确定滤波终点,得到铜、钴、镍的测定质量浓度。铜的质量浓度的线性检测范围为0.5~5.0 mg/L,钴的质量浓度的线性检测范围为0.2~2.0 mg/L,镍的质量浓度的线性检测范围为0.3~3.0 mg/L。铜、钴、镍的平均相对误差分别为2.862%、2.464%、3.781%,均小于5.000%。铜、钴、镍的预测均方根误差分别为0.1124,0.0279,0.0663。结果表明,所提方法简单快速,可以边扫描边滤波,易于联机分析。

在紫外可见光谱定量分析中, 由于分光光度计内部的光学系统、 光源、 检测器、 电子元器件, 电路设计以及外部环境干扰等因素产生的随机噪声, 严重影响光谱定量分析结果的准确性, 为提高紫外可见光谱分析精度, 需要对光谱数据进行去噪预处理。 由于小波分析具有多分辨率, 低熵性、 去相关性等特点, 基于小波分析的去噪算法优于传统的去噪算法, 目前基于小波去噪的方法主要有模极大值去噪算法, 系数相关去噪算法, 阈值去噪算法, 工程实际应用以Donoho的阈值去噪法最为常用。 根据Donoho阈值消噪原理, 提出一种基于提升小波变换的阈值改进算法, 一方面使用提升小波变换, 提升小波变换是第二代小波变换, 继承了小波的多分辨率特性, 并且不需要进行傅里叶变换, 从而具有算法简单, 速度快, 实现简单的优点; 另一方面提出了一种新的阈值函数, 克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的问题, 同时对阈值估计进行了调整, 有利于信号小波系数的保留和噪声小波系数的剔除。 对三组多金属离子混合溶液的实测紫外可见光谱信号, 添加随机噪声后使用该方法进行去噪处理, 并使用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)进行去噪性能评价。 试验结果表明, 提出的算法优于Donoho的软硬阈值去噪算法, 能够有效提高光谱信噪比和降低均方根误差, 从而更好地消除光谱信号中的噪声和保留光谱信号中一些重要的细节特征, 比较适合用于紫外可见光谱数据建模之前的去噪预处理, 在紫外可见光谱信号分析中具有较好的应用前景。