李 明，李颜冰，张翘楚，史玉涛，崔飞鹏，赵 迎1,

1.钢铁研究总院，北京 100081 2.钢研纳克检测技术股份有限公司，北京 100094 3.益阳职业技术学院，湖南 益阳 413055

引 言

火花光谱中的原始测量信号由电荷耦合器件(charge coupled device，CCD)有效信号以及噪声信号组成，引起噪声的来源包括：散粒噪声、暗电流噪声以及数据采集噪声等等，噪声的存在会降低仪器检测灵敏度和信噪比，甚至会湮没有效的光谱信息。张恺[1]将一种自适应经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法应用于激光波长测量实验系统输出信号的降噪预处理中，设计了归一化降噪指标，并将其应用到基于劈尖干涉的波长测量实验系统输出信号的降噪中。肖启阳等[2]利用一维经验小波变换对散斑图片进行逐行分解,获得一系列的固有分量。根据分解后分量的核概率密度函数提出基于核概率密度的自适应降噪法，但小波分析依赖于小波基的选择，无法做到自适应。

本文使用平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法对火花光谱信号进行自适应分解，得到有物理意义的CCD有效信号段和低频背景段，在重构并二次处理了火花光谱信号后，获得了更好的特征谱图。最后，通过仪器自带的软件进行统计分析，得了与原仪器自带方法等同的效果，但省去了采集充气背景信号的流程，显著缩短了分析时间，为火花光谱信号处理提供了一种新的方法。

1 理论部分[3]

EMD(empirical mode decomposition)是Huang等[4]于1998年提出一种信号时频分析方法，能将信号自适应分解成有限个具有物理意义的分量—固有模态函数(intrinsic mode function，IMF)。……