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GUO Zi-long, SHI Cheng-rui, 媛媛 董, 磊 张, 晓园 孙, SUN Jing-jing, 胜 周. Cavity Ring-Down Spectroscopy CO gas sensor Integrating Principal Component Analysis with Savitzky-Golay Filtering[J]. Chinese Optics. doi: 10.37188/CO.EN.2025-0032
Citation: GUO Zi-long, SHI Cheng-rui, 媛媛 董, 磊 张, 晓园 孙, SUN Jing-jing, 胜 周. Cavity Ring-Down Spectroscopy CO gas sensor Integrating Principal Component Analysis with Savitzky-Golay Filtering[J]. Chinese Optics. doi: 10.37188/CO.EN.2025-0032

Cavity Ring-Down Spectroscopy CO gas sensor Integrating Principal Component Analysis with Savitzky-Golay Filtering

  • Received Date: 14 May 2025
  • Rev Recd Date: 20 Jun 2025
  • Accepted Date: 23 Jun 2025
  • Available Online: 22 Jul 2025
  • SG滤波器采用多项式最小二乘近似来平滑数据并估计导数,被广泛用于处理含噪声数据。然而,SG滤波器在数据边界和高频段的噪声抑制能力有限,导致信噪比(SNR)明显降低。为解决该问题,本文提出了一种将主成分分析法(PCA)与 SG滤波协同集成的新方法。这种方法避免了SG滤波较大窗口尺寸带来的过度平滑问题。所提出的PCA-SG滤波算法被应用于基于光腔衰荡光谱(CRDS)的CO气体传感系统。通过与移动平均滤波(MAF)、小波变换(WT)、卡尔曼滤波(KF)和SG滤波器进行对比,验证了PCA-SG滤波算法的性能。结果表明,与所评估的其他算法相比,该算法表现出更优异的降噪能力。衰荡信号的信噪比从11.8612 dB提升至29.0913 dB,提取的衰荡时间常数的标准差从0.037 µs降低至0.018 µs。这些结果表明,所提出的PCA-SG滤波算法有效提高了衰荡曲线数据的平滑度,证明了其可行性。

     

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    通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
    • 1. 

      沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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