随着经济发展对石油资源需求量的不断增大, 各种石油污染问题日渐严重, 对生态环境及人类健康造成巨大威胁。 因此, 准确识别及时处理油类污染物对减轻溢油危害具有重要意义。 石油是一种复杂的有机化合物, 主要由较强荧光特性的芳香烃成分及其衍生物组成, 不同类型的石油所含多环芳烃的成分和含量不同, 三维荧光光谱3D-EEM在石油污染物的检测领域应用十分广泛。 基于三维荧光光谱技术, 采用BP神经网络结合自加权交替三线性分解（SWATLAD）算法对油类污染物进行定性定量的研究。 实验以0#柴油、 95#汽油和煤油为研究对象, 首先, 使用F-7000荧光光谱仪采集待测样品的光谱数据, 对得到的数据进行激发、 发射校正和去散射处理。 其次, 为解决小波阈值去噪阈值处信号不连续和过度收缩小波系数带来的难以准确还原真实信号的问题, 提出了一种改进的阈值函数, 去噪后的信噪比（SNR）和均方误差（MSE）分别为18.354 7和10.261 7, 更为真实的还原有用信号。 并通过基于误差反向传播的BP神经网络对预处理后的光谱数据进行训练, 训练后预测值与真实值的曲线拟合度较好, 表明后续经光谱仪采集的荧光数据直接输入神经网络即可输出预处理好的待测数据, 简化了实验操作步骤。 最后, 采用SWATLD对经小波变换和BP神经网络处理后的数据进行分解, 解析得到的0#柴油、 95#汽油和煤油的激发与发射光谱与真实光谱拟合度较高, 计算平均回收率分别为103.64%、 99.33%和97.85%, 经验证, 三维荧光光谱结合改进小波变换和BP神经网络的方法可以对荧光物质进行快速、 精确检测。

针对多普勒测风激光雷达探测大气回波信号微弱和噪声干扰大的问题, 提出了基于小波变换的半软阈值算法。首先, 对基于小波变换的半软阈值算法原理进行分析, 搭建了以马赫-曾德干涉仪作为鉴频器的非相干多普勒测风激光雷达系统; 然后, 采取硬阈值、软阈值和半软阈值3种算法对激光雷达探测回波信号进行实验。实验结果表明: 与其它阈值法相比, 半软阈值的信噪比(SNR)为4.933 5 dB, 均方根差(RMSE)为0.676 2, 去噪效果更优良, 有效地提高了大气风速探测精度。

针对基于喇曼散射的分布式光纤测温系统(DTS)中存在温度信号后向散射光微弱、易淹没在系统噪声下以及系统整体成本高、体积大的问题, 提出一种使用STM32F407模块的嵌入式的DTS。分别在系统中采用累加平均算法、小波阈值降噪算法以及多项式插值算法来降低噪声的影响、提升系统的信噪比和消除光的色散效应。实验结果表明: 系统的整体温度解调波动范围从3.3~5.9 ℃降到0.3~0.8 ℃；在长约5 km的多模光纤中, 温度分别为29 ℃、45 ℃、60 ℃和80 ℃的环境下, 系统的解调温度波动范围在±1 ℃以内, 并且系统的数据处理时间在60 ms左右。

针对目前临床上监测生命体征设备的不便携带、接触人体等问题实现了一种将红外热成像仪作为信息采集设备，通过分析人体面部血管模型及鼻孔位置温差变化得到心率值和呼吸信息的方法。首先对获取的热像图序列提取前景目标以缩短在整幅图像中进行人脸检测的时间，再利用各向异性扩散滤波法增强感兴趣区域内血管位置的对比度，并利用形态学处理获得人脸血管部位的灰度均值形成初始心率信号。最终通过趋势消除、小波阈值去噪方法去除时间序列中的趋势项和随机噪声获取最终的心率波形图和动态心率、呼吸值。与医院专用设备对比试验得出该方法可控制心率误差小于 4%，平均的均值误差为d＝0.718次/min。呼吸误差在 1次/min内，具有较高的准确性和鲁棒性，能够满足实际需求。

为了降低激光多普勒振动信号中噪声产生的影响, 采用基于改进小波去噪算法的激光多普勒振动信号处理方法, 将尺度引入阈值函数, 确立新的评价指标用于选择最优分解层数, 从而来改进小波阈值去噪算法, 并利用改进的算法处理振动信号,进行了仿真分析和实验验证, 取得了处理前后的振动数据。结果表明,改进算法处理仿真信号的信噪比比原有算法提升19.4%; 实验测得音叉振动频率为515Hz, 与实际音叉频率基本吻合。这一结果对降低激光多普勒振动信号中噪声的影响、获取振动状态是有帮助的。

针对紫外-可见光谱法水质检测系统易受到仪器本身和外界环境的噪声干扰, 所测得的光谱数据存在大量系统和杂散光噪声的问题, 在对紫外-可见光谱法水质检测系统的噪声源分析的基础上提出将遗传算法应用于小波阈值优化的去噪方法, 并与小波软阈值、SG 平滑和中值滤波方法进行了对比。为评价去噪效果, 对同一浓度的邻苯二甲酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪实验。在采用遗传算法选取小波最优阈值对标液进行去噪处理的同时, 还采用传统小波软阈值去噪、SG 平滑和中值滤波去噪作为对比。为验证该算法的实际可行性, 进一步用这四种方法对某地排水沟和某污水处理厂排水口的实际水样光谱进行去噪处理。实验结果表明: 基于遗传算法的小波阈值去噪效果良好, 相较于传统的小波软阈值去噪、SG 平滑和中值滤波的方法, 信噪比分别提高了 2.2994、5.7066、2.6155 dB, 均方根误差分别减小了 0.0028、0.0087、0.0033, 峰值信噪比分别提高了 2.0837、5.2569、2.7375 dB。基于遗传算法的小波阈值去噪算法不仅抑制了光谱数据中的噪声, 同时也提高了系统精度, 为紫外-可见光谱法水质光谱去噪处理提供了一种新的解决办法。

为了克服现有脉冲噪声去除算法的缺陷,进一步提升算法的去噪性能和鲁棒性,提出了一种去除脉冲噪声的小波阈值去噪算法。首先,根据脉冲噪声的灰度特征、分布的随机性及近似均匀性,用统计方法识别噪声像素。然后,用基于信噪强度的自适应阈值和可微收缩函数的小波去噪方法恢复噪声像素。实验结果表明,相比现有算法,本算法去噪得到的图像视觉感知效果、峰值信噪比和边缘保持指数均有较大提升,且具有更好的鲁棒性。

针对自发布里渊散射信号微弱、系统信噪比低、导致系统传输距离短的问题,提出了一种基于提升小波阈值联合累加平均降噪的方案,增大了系统的测量距离。理论分析了自发布里渊散射信号特征,选择了合适的小波基、分解层数、阈值规则和阈值函数。搭建了实验平台,对所提方案的有效性进行了验证,并与仅累加平均降噪的结果和累加平均联合传统小波阈值降噪的结果进行了对比。结果表明,相比仅累加平均降噪法,本文提出的累加平均联合提升小波阈值降噪法将传感距离由16.62 km提升到了39.45 km,而处理时间仅增加了2.22 s,基本满足测量的实时性要求;与累加平均联合传统小波阈值降噪方法相比,本文算法将传感距离提升了0.63 km,且处理时间减少了0.69 s。因此,本文提出的方案更适用于长距离BOTDR系统。

为进一步提升高斯噪声的去噪效果, 提出了基于可微收缩函数与自适应阈值的图像去噪方法。根据高斯噪声的小波系数具有幅值小、服从高斯分布的特征, 提出一种自适应于信噪强度的阈值, 以准确地区分噪声系数与图像系数。根据自然图像的小波系数具有平滑连贯的特征, 提出了一种可微的收缩函数, 与自适应阈值结合对含噪的小波系数进行量化处理, 以有效地去除噪声系数, 保持和恢复图像的系数。实验结果证明, 相对于现有的最新提出的小波阈值去噪方法, 所提出的方法既能更加有效地去除噪声, 又能更好地保持和恢复图像的细节和纹理结构。

针对传统小波函数处理激光陀螺仪输出信号存在的问题,提出一种含参数的阈值函数、自适应确定最优的分解层数和最优阈值相结合的小波阈值降噪方法。首先提出新的自适应阈值函数,然后基于最大能量熵原则计算小波比例能量熵以自适应确定小波最优的分解层数,并使用SURE(Stein Unbiased Risk Estimator)无偏估计原则与牛顿迭代法的结合方法自适应确定信号随时间变化的最优阈值,最后利用实测数据和Allan方差分析进行实验验证。实验结果表明,无论是静态激光陀螺仪信号还是动态激光捷联惯组信号,改进的自适应小波降噪方法的降噪效果优于传统的小波降噪方法以及标准卡尔曼滤波方法,且该方法处理后的信号精度更高、均方误差更小和噪声系数更小,有效抑制噪声对激光陀螺仪输出信号的干扰。