[发明专利]一种溶液金属离子浓度检测方法、终端设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种溶液金属离子浓度检测方法、终端设备及存储介质，其中方法包括以下步骤：首先，使用紫外光纤光谱仪测量溶液中金属离子的含噪光谱信号，对得到的含噪光谱信号进行M层离散小波变换；然后，设置每层小波系数的阈值初始值和步长；通过逐步增加阈值，基于小波系数小于阈值时设为零的判断准则，当小波系数之和缓慢变化并且其相对误差小于预定的量化比值时，确定各层的最佳阈值；使用各层的最佳阈值，对相应层的小波系数进行去噪处理，并重构得到信噪比高、失真度小的增强光谱信号；通过对溶液金属离子的增强光谱信号进行建模分析，解析溶液中金属离子的浓度。本发明可以提高溶液中金属离子的浓度检测精度。

技术领域

本发明属于光谱定量检测领域，更具体地，涉及一种基于自适应小波阈值预处理的溶液金属离子浓度检测方法、终端设备及存储介质。

背景技术

在锌湿法冶金净化过程中，硫酸锌溶液中含有大量的锌和各种微量杂质离子。过多的杂质离子会在电解过程中引起板烧，严重影响生产效率和浪费能源。在实际生产中，杂质离子的检测主要采用手动离线分析的方法，具有调节盲目性和检测滞后的作用，影响生产的稳定性和产品的质量。因此，迫切需要在线检测湿法炼锌净化过程中的杂质离子。

紫外可见光谱由于具有检测速度快，成本低，无二次污染和在线原位检测等优点，近年来得到了广泛的应用。与大型分光光度计相比，光纤光谱仪具有模块化，紧凑型和智能化的特点，适用于锌湿法冶金净化过程中在线快速检测杂质离子。但是，在光纤光谱仪的定量分析中，由内部光学系统，光源，检测器，电子元件，电路设计等因素引起的随机噪声严重影响了定量分析的准确性。因此，在对光谱数据进行模型预测之前，有必要对光谱数据进行信号增强预处理，以有效滤除噪声，提高紫外可见光谱分析的准确性和精度。

如何有效地消除光谱信号中的噪声，人们进行了大量的研究工作，设计了许多降噪方法，但是存在一定的局限性。移动平滑去噪方法比较简单，但是容易导致信号失真。傅里叶变换滤波法的特征在于分析信号频谱，但是当有用信号和噪声频谱重叠时，信号去噪效果不佳。维纳滤波方法仅适用于静态过程。卡尔曼滤波方法很难建立精确的状态方程，由于需要事先了解系统的运动规律。小波变换作为一种典型的时间和频率分析方法，广泛应用于数字信号处理领域，尤其适合于非平稳光谱信号的分析和处理。由于小波分析具有多分辨率，低熵和去相关的特点，因此基于小波分析的去噪算法优于传统的去噪算法。目前，在工程实践中最常用的小波分析方法是小波阈值去噪方法，包括硬阈值法和软阈值法，但这两种方法都有其局限性。

因此亟待寻找一种有效的高锌溶液中光谱信号去噪方法，通过对用于建模分析溶液金属离子浓度的光谱信号进行预处理，以提高信噪比、降低失真度，以进一步提高对溶液中金属离子浓度的检测精度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于自适应小波阈值预处理的溶液金属离子浓度检测方法、终端设备及存储介质，可以提高对溶液中金属离子浓度的检测精度。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：

基于自适应小波阈值预处理的溶液金属离子浓度检测方法，包括以下步骤：

步骤1，使用紫外光纤光谱仪测量溶液中金属离子的含噪光谱信号，对得到的含噪光谱信号进行M层离散小波变换，得到含噪光谱信号在第j层第k处分解的小波系数为w_j,k，并将第j层的全部小波系数的集合表示为d_j；其中，j＝1,2,…,M；

步骤2，令迭代次数i＝0，计算第j层小波系数的绝对值之和Y_j,i＝∑|w_j,k|，并设置第j层的小波系数的阈值初始值为T_j,i＝min(|d_j|)，阈值步长为t_j＝[max(|d_j|)-min(|d_j|)]/N，N表示含噪光谱信号的长度；

步骤3，针对每层的小波系数，均按以下公式进行第i+1次量化处理：