【摘 要】
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为了提高LIBS寻峰的准确率和自动化程度,提出一种基于尺度自适应的连续小波寻峰方法。该方法在连续小波变换的基础上,通过多尺度微分算子自动调整尺度范围以提高程序的自动化
【机 构】
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西南科技大学极端条件物质特性联合实验室,西南科技大学制造科学与工程学院,西南科技大学制造过程测试技术省部共建教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会与中国工程物理研究院联合基金项目(U1530109),西南科技大学研究生创新基金(19ycx0125)
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为了提高LIBS寻峰的准确率和自动化程度,提出一种基于尺度自适应的连续小波寻峰方法。该方法在连续小波变换的基础上,通过多尺度微分算子自动调整尺度范围以提高程序的自动化程度,并经两次连续小波变换以提升对弱峰和重叠峰的识别能力,最后结合局部阈值优化和Gaussian-LM谱峰判定法完成对谱峰的识别。实验结果证明:与高斯曲线拟合法和脊线寻峰法相比,该算法在重叠峰分辨和弱峰检测等方面优势显著,且寻峰结果与NIST标准光谱库误差在0.0143nm左右,寻峰精度较高,可应用于LIBS数据处理方面。
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