李晓莉，李成伟

(哈尔滨工业大学 电气工程及自动化学院，黑龙江 哈尔滨 150001)



改进的自适应噪声总体集合经验模态分解在光谱信号去噪中的应用

李晓莉，李成伟*

(哈尔滨工业大学 电气工程及自动化学院，黑龙江 哈尔滨 150001)

针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响，提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪；同时，根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先，将自适应噪声的总体集合经验模态分解方法引入近红外光谱去噪过程，介绍了经验模态分解、集合经验模态分解、互补集合经验模态分解及自适应噪声总体集合经验模态分解的基本原理及具体实现过程。然后，应用基于曲率和离散弗雷歇距离的自适应噪声总体集合经验模态分解改进算法对仿真信号和光谱信号进行去噪，并将其标准差和信噪比作为评价指标。实验结果表明：应用提出的方法得到的血糖浓度近红外光谱数据其标准差为0.179 4，信噪比为19.117 5 dB，实现了信号与噪声的分离，改善了重构信号质量，具有良好的自适应性，可以有效识别并提取有用信息。

无创血糖检测；近红外光谱；信号去噪；自适应噪声总体集合经验模态分解；曲率；离散弗雷歇距离

1　引　言

糖尿病是威胁人类健康的重大疾病之一，而且糖尿病患者的数量正以惊人的速度增长，目前，世界上已经有超过一亿的人患有糖尿病，预计到2030年将增加到3亿。……