滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法和装置与流程
本发明涉及激光技术领域，尤其涉及一种滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法和装置。
背景技术：
由于分子振动或转动能级跃迁，许多材料在太赫兹波段表现出独特的光谱特征，这使得利用太赫兹辐射探测和鉴别各种化学物质(如爆炸物、毒品、生物分子等)成为可能，因此太赫兹光谱分析引起了人们极大的研究兴趣。近年来，thz-tds(太赫兹时域光谱)技术得到了广泛应用。然而，在实际环境下，大气中水蒸气对太赫兹辐射的吸收将限制thz-tds技术的应用。
理论和实验均表明大气中的水蒸气在太赫兹频率范围内存在强烈的吸收效应，在时域内表现为太赫兹主脉冲后面出现百皮秒量级快速振荡的信号，在频域内表现为在频谱上某些频率处出现尖锐的吸收线。由于大气中水蒸气在太赫兹频率范围内存在强烈的吸收效应，一方面会使太赫兹辐射在空气中传播一定距离后能量有所衰减，另一方面会使吸收线处光谱信噪比降低，这种效应会使所提取的样品光谱产生失真，进而造成光谱分析结果不准确。
在现有技术中，减小水蒸气影响的传统做法是在thz-tds装置中的太赫兹光路部分充以干燥氮气。然而，这种做法显然增加了系统的复杂度，并且这种做法只适用于实验室环境下，基本无法应用于工业环境中。因此，人们期望采用一种信号后处理方法来解决水蒸气引入的光谱干扰问题。
在现有技术中，存在多种滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法。例如，美国学者提出使用神经网络模型滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法。在该方法中，由于训练的神经网络依赖于特定的大气条件，需要随着环境变化重新训练神经网络，因此该方法处理过程复杂、且具有较大的局限性。又例如，澳大利亚学者提出基于对水蒸气频率响应进行理论建模的信号处理方法。但是，该方法需要人为设定优化参数，并且只能针对时域窗宽较大的情况进行处理，因此该方法的通用性较差。
技术实现要素：
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是解决现有滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法存在的由于依赖于大气条件、需要随着环境变化重新训练神经网络，或者只能针对时域窗宽较大的情况进行处理，所导致的算法处理过程复杂、通用性较差的技术问题。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题，一方面，本发明提供了一种滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法。
本发明提供的滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法包括：对待处理的太赫兹信号进行傅里叶变换，以得到所述太赫兹信号的频谱；基于所述太赫兹信号的频谱和水蒸气的频率响应模型构建剩余谱，并将所述剩余谱的全变分值作为目标函数；其中，所述目标函数中的待优化参数包括水蒸气吸收线的强度和宽度；对所述目标函数进行优化求解，以确定水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值，然后根据所述水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值确定水蒸气的频率响应估计值；根据所述水蒸气的频率响应估计值滤除所述太赫兹信号中的水蒸气吸收峰。
可选地，所述方法还包括：根据预设的光谱线型构建水蒸气的复折射率模型，然后根据所述水蒸气的复折射率模型构建所述水蒸气的频率响应模型。
可选地，所述根据预设的光谱线型构建水蒸气的复折射率模型包括：根据测量所述太赫兹信号时的环境参数从hitran数据库中提取太赫兹信号频段内水蒸气吸收线的光谱参数值，然后根据所述光谱参数值确定水蒸气吸收线的角频率值，再根据所述水蒸气吸收线的角频率值和预设的光谱线型构建水蒸气的复折射率模型。
可选地，所述预设的光谱线型包括洛伦兹光谱线型，所述洛伦兹光谱线型满足：
其中，fij(ω)和gij(ω)表示光谱线型函数，ω表示角频率，ωij表示水蒸气吸收线的角频率，γij表示水蒸气吸收线的宽度。
可选地，所述水蒸气的频率响应模型满足：
其中，h(ω)表示水蒸气的频率响应，
可选地，所述目标函数满足：
其中，
可选地，所述根据所述水蒸气的频率响应估计值滤除所述太赫兹信号中的水蒸气吸收峰的步骤包括：根据所述水蒸气的频率响应估计值对所述太赫兹信号的频谱进行解卷积运算，以得到滤除水蒸气吸收峰的信号频谱；对所述滤除水蒸气吸收峰的信号频谱进行傅里叶变换处理，以得到滤除水蒸气吸收峰的太赫兹信号。
为了解决上述技术问题，另一方面，本发明还提供了一种滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的装置。
本发明提供的滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的装置包括：变换模块，用于对待处理的太赫兹信号进行傅里叶变换，以得到所述太赫兹信号的频谱；构建模块，用于基于所述太赫兹信号的频谱和水蒸气的频率响应模型构建剩余谱，并将所述剩余谱的全变分值作为目标函数；其中，所述目标函数中的待优化参数包括水蒸气吸收线的强度和宽度；优化求解模块，用于对所述目标函数进行优化求解，以确定水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值，然后根据所述水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值确定水蒸气的频率响应估计值；滤除模块，用于根据所述水蒸气的频率响应估计值滤除所述太赫兹信号中的水蒸气吸收峰。
可选地，所述构建模块，还用于根据预设的光谱线型构建水蒸气的复折射率模型，然后根据所述水蒸气的复折射率模型构建所述水蒸气的频率响应模型。
可选地，所述构建模块根据预设的光谱线型构建水蒸气的复折射率模型包括：所述构建模块根据测量所述太赫兹信号时的环境参数从数据库中提取太赫兹信号频段内水蒸气吸收线的光谱参数值，然后根据所述光谱参数值确定水蒸气吸收线的角频率值，再根据所述水蒸气吸收线的角频率值和预设的光谱线型构建水蒸气的复折射率模型。
(三)有益效果
本发明的上述技术方案具有如下优点：在本发明实施例中，通过基于傅里叶变换得到的太赫兹信号频谱和水蒸气的频率响应模型构建剩余谱，并将所述剩余谱的全变分值作为目标函数进行优化求解，根据优化求解得到的水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值确定水蒸气的频率响应估计值，再根据所述水蒸气的频率响应估计值滤除所述太赫兹信号中的水蒸气吸收峰这些步骤，能够有效消除水蒸气对太赫兹信号的干扰，从而有助于提高后续光谱分析结果的准确性。与现有技术相比，本发明实施例的方法具有不依赖于大气条件、能直接在频域自动处理、算法通用性强等优点。
附图说明
图1是本发明实施例一的滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法流程示意图；
图2是本发明实施例二的滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法流程示意图；
图3是本发明实施例三的滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的装置的主要模块示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1是本发明实施例一的滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法流程示意图。如图1所示，本发明实施例提供的滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法包括：
步骤s101、对待处理的太赫兹信号进行傅里叶变换，以得到所述太赫兹信号的频谱。
其中，所述待处理的太赫兹信号可以为空气环境下测量的加窗信号，也可以为空气环境下测量的原始信号。所述空气环境下测量的加窗信号等于原始信号eair(t)与窗函数w(t)的乘积。示例性地，所述窗函数w(t)可以为矩形窗函数，其表达式为：当0≤t≤t时，w(t)＝1；当t≥t时，w(t)＝0。其中，t为矩形窗函数的长度。
步骤s102、基于所述太赫兹信号的频谱和水蒸气的频率响应模型构建剩余谱，并将所述剩余谱的全变分值作为目标函数。其中，所述目标函数中的待优化参数包括水蒸气吸收线的强度和宽度。
示例性地，当所述待处理的太赫兹信号为空气环境下测量的加窗信号时，构建的剩余谱可表示为：
其中，r(ω,k,γ)表示剩余谱，
一般来说，函数u(x)的全变分值相当于函数u(x)一阶导数的面积积分，其可定义为：
tv[u(x)]＝∫|▽u|dx
在本发明中，基于剩余谱r(ω,k,γ)构建的目标函数可表示为：
其中，r(ω,k,γ)表示剩余谱，tv[r(ω,k,γ)]表示剩余谱的全变分值，m表示太赫兹信号频段内水蒸气吸收线的角频率脚标。
步骤s103、对所述目标函数进行优化求解，以确定水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值，然后根据所述水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值确定水蒸气的频率响应估计值。
具体实施时，可采用粒子群优化算法或其他优化算法对所述目标函数进行优化求解。在进行优化求解时，基于剩余谱r(ω,k,γ)构建的目标函数满足：
其中，
步骤s104、根据所述水蒸气的频率响应估计值滤除所述太赫兹信号中的水蒸气吸收峰。
在该步骤中，可先根据所述水蒸气的频率响应估计值对所述太赫兹信号的频谱进行解卷积运算，以得到滤除水蒸气吸收峰的信号频谱；然后对所述滤除水蒸气吸收峰的信号频谱进行傅里叶变换处理，以得到滤除水蒸气吸收峰的太赫兹信号。
在本发明实施例中，通过基于傅里叶变换得到的太赫兹信号频谱和水蒸气的频率响应模型构建剩余谱，并将所述剩余谱的全变分值作为目标函数进行优化求解，根据优化求解得到的水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值确定水蒸气的频率响应估计值，再根据所述水蒸气的频率响应估计值滤除所述太赫兹信号中的水蒸气吸收峰这些步骤，能够有效消除水蒸气对太赫兹信号的干扰，从而有助于提高后续光谱分析结果的准确性。与现有技术相比，本发明实施例的方法具有不依赖于大气条件、能直接在频域自动处理、算法通用性强等优点。
实施例二
图2是本发明实施例二的滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法流程示意图。如图2所示，本发明实施例提供的滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的方法包括：
步骤s201、对待处理的太赫兹信号进行傅里叶变换，以得到所述太赫兹信号的频谱。
其中，所述待处理的太赫兹信号可以为空气环境下测量的加窗信号，也可以为空气环境下测量的原始信号。所述空气环境下测量的加窗信号等于原始信号eair(t)与窗函数w(t)的乘积。示例性地，所述窗函数w(t)可以为矩形窗函数，其表达式为：当0≤t≤t时，w(t)＝1；当t≥t时，w(t)＝0。其中，t为矩形窗函数的长度。
步骤s202、根据测量所述太赫兹信号时的环境参数从hitran数据库中提取太赫兹信号频段内水蒸气吸收线的光谱参数值。
其中，所述测量所述太赫兹信号时的环境参数包括：测量所述太赫兹信号时的环境温度、湿度和压强。具体实施时，可通过湿度计测量环境湿度，通过温度计测量环境温度，通过气压计测量环境压强。
hitran数据库是一种具有国际标准的分子吸收光谱数据库，包含了多种分子(包括大气中常见分子)及其同位素的光谱数据，其中含有水蒸气在0～25233cm-1范围内的吸收线的光谱数据。在该步骤中，根据测量所述太赫兹信号时的环境参数从hitran数据库提取的光谱参数可包括：吸收线频率vij、吸收线强度s、空气展宽吸收线宽度γair、自展宽吸收线宽度γself、γair的温度依赖指数nair、空气压强引入的吸收线偏移δair。
步骤s203、根据所述光谱参数值确定水蒸气吸收线的角频率值，再根据所述水蒸气吸收线的角频率值和预设的光谱线型构建水蒸气的复折射率模型。
示例性地，在从所述hitran数据库提取出光谱参数值后，可根据如下公式确定水蒸气吸收线的角频率值：
ν′ij(p)＝νij+δair(pref)p；
ωij＝2πcv′ij(p)
其中，ωij为水蒸气吸收线的角频率值，c为光速，p为测量所述太赫兹信号时的环境压强。
示例性地，所述预设的光谱线型可以为洛伦兹(lorentzian)光谱线型或者vanvleck-weisskopf光谱线型。其中，洛伦兹光谱线型满足：
其中，fij(ω)和gij(ω)表示光谱线型函数，ω表示角频率，ωij表示水蒸气吸收线的角频率，γij表示水蒸气吸收线的宽度。
步骤s204、根据所述水蒸气的复折射率模型构建所述水蒸气的频率响应模型。
示例性地，通过该步骤构建的水蒸气的频率响应模型满足：
其中，h(ω)表示水蒸气的频率响应，
步骤s205、基于所述太赫兹信号的频谱和水蒸气的频率响应模型构建剩余谱，并将所述剩余谱的全变分值作为目标函数。
示例性地，当所述待处理的太赫兹信号为空气环境下测量的加窗信号时，构建的剩余谱可表示为：
其中，r(ω,k,γ)表示剩余谱，
一般来说，函数u(x)的全变分值相当于函数u(x)一阶导数的面积积分，其可定义为：
tv[u(x)]＝∫|▽u|dx；
在本发明实施例中，基于剩余谱r(ω,k,γ)构建的目标函数可表示为：
其中，r(ω,k,γ)表示剩余谱，tv[r(ω,k,γ)]表示剩余谱的全变分值，m表示太赫兹信号频段内水蒸气吸收线的角频率脚标。
步骤s206、对所述目标函数进行优化求解，以确定水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值。
具体实施时，可采用粒子群优化算法或其他优化算法对所述目标函数进行优化求解。在进行优化求解时，基于剩余谱r(ω,k,γ)构建的目标函数满足：
其中，
步骤s207、根据所述水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值确定水蒸气的频率响应估计值。
在该步骤中，可将所述水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值代入步骤s204构建的水蒸气的频率响应模型，以得到水蒸气的频率响应估计值。
步骤s208、根据所述水蒸气的频率响应估计值滤除所述太赫兹信号中的水蒸气吸收峰。
在该步骤中，可先根据所述水蒸气的频率响应估计值对所述太赫兹信号的频谱进行解卷积运算，以得到滤除水蒸气吸收峰的信号频谱。具体实施时，可根据如下公式进行所述解卷积运算：
其中，
然后，对所述滤除水蒸气吸收峰的信号频谱进行傅里叶变换处理，以得到滤除水蒸气吸收峰的太赫兹信号。
在本发明实施例中，通过以上步骤能够有效消除水蒸气对太赫兹信号的干扰，从而有助于提高后续光谱分析结果的准确性。与现有技术相比，本发明实施例的方法具有不依赖于大气条件、能直接在频域自动处理、算法通用性强等优点。
实施例三
图3是本发明实施例三的滤除太赫兹信号中水蒸气吸收峰的装置的主要模块示意图。如图3所示，本发明实施例提供的基于太赫兹频段测量样品复折射率的装置300包括：变换模块301、构建模块302、优化求解模块303、滤除模块304。
变换模块301，用于对待处理的太赫兹信号进行傅里叶变换，以得到所述太赫兹信号的频谱。
其中，所述待处理的太赫兹信号可以为空气环境下测量的加窗信号，也可以为空气环境下测量的原始信号。所述空气环境下测量的加窗信号等于原始信号eair(t)与窗函数w(t)的乘积。示例性地，所述窗函数w(t)可以为矩形窗函数，其表达式为：当0≤t≤t时，w(t)＝1；当t≥t时，w(t)＝0。其中，t为矩形窗函数的长度。
构建模块302，用于基于所述太赫兹信号的频谱和水蒸气的频率响应模型构建剩余谱，并将所述剩余谱的全变分值作为目标函数。其中，所述目标函数中的待优化参数包括水蒸气吸收线的强度和宽度。
示例性地，当所述待处理的太赫兹信号为空气环境下测量的加窗信号时，构建模块302构建的剩余谱可表示为：
其中，r(ω,k,γ)表示剩余谱，
一般来说，函数u(x)的全变分值相当于函数u(x)一阶导数的面积积分，其可定义为：
tv[u(x)]＝∫|▽u|dx；
在本发明中，构建模块302基于剩余谱r(ω,k,γ)构建的目标函数可表示为：
其中，r(ω,k,γ)表示剩余谱，tv[r(ω,k,γ)]，表示剩余谱的全变分值，m表示太赫兹信号频段内水蒸气吸收线的角频率脚标。
进一步，构建模块302，还用于根据预设的光谱线型构建水蒸气的复折射率模型，然后根据所述水蒸气的复折射率模型构建所述水蒸气的频率响应模型。
在一个可选实施方式中，构建模块302根据预设的光谱线型构建水蒸气的复折射率模型包括：构建模块302根据测量所述太赫兹信号时的环境参数从数据库中提取太赫兹信号频段内水蒸气吸收线的光谱参数值，然后构建模块302根据所述光谱参数值确定水蒸气吸收线的角频率值，再根据所述水蒸气吸收线的角频率值和预设的光谱线型构建水蒸气的复折射率模型。
在该可选实施方式中，在从所述hitran数据库提取出光谱参数值后，构建模块302可根据如下公式确定水蒸气吸收线的角频率值：
ν′ij(p)＝νij+δair(pref)p；
ωij＝2πcv′ij(p)；
其中，ωij为水蒸气吸收线的角频率值，c为光速，p为测量所述太赫兹信号时的环境压强。
在该可选实施方式中，所述预设的光谱线型可以为洛伦兹(lorentzian)光谱线型或者vanvleck-weisskopf光谱线型。其中，洛伦兹光谱线型满足：
其中，fij(ω)和gij(ω)表示光谱线型函数，ω表示角频率，ωij表示水蒸气吸收线的角频率，γij表示水蒸气吸收线的宽度。
步骤s204、根据所述水蒸气的复折射率模型构建所述水蒸气的频率响应模型。
示例性地，通过该步骤构建的水蒸气的频率响应模型满足：
其中，h(ω)表示水蒸气的频率响应，
步骤s205、基于所述太赫兹信号的频谱和水蒸气的频率响应模型构建剩余谱，并将所述剩余谱的全变分值作为目标函数。
示例性地，当所述待处理的太赫兹信号为空气环境下测量的加窗信号时，构建的剩余谱可表示为：
其中，r(ω,k,γ)表示剩余谱，
一般来说，函数u(x)的全变分值相当于函数u(x)一阶导数的面积积分，其可定义为：
tv[u(x)]＝∫|▽u|dx；
在本发明实施例中，基于剩余谱r(ω,k,γ)构建的目标函数可表示为：
其中，其中，fij(ω)和gij(ω)表示光谱线型函数，ω表示角频率，ωij表示水蒸气吸收线的角频率，γij表示水蒸气吸收线的宽度。
进而，基于该可选实施方式，构建模块302可构建如下式所示的水蒸气的频率响应模型：
其中，h(ω)表示水蒸气的频率响应，
优化求解模块303，用于对所述目标函数进行优化求解，以确定水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值，然后根据所述水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值确定水蒸气的频率响应估计值。
具体实施时，优化求解模块303可采用粒子群优化算法或其他优化算法对所述目标函数进行优化求解。在进行优化求解时，基于剩余谱r(ω,k,γ)构建的目标函数满足：
其中，
滤除模块304，用于根据所述水蒸气的频率响应估计值滤除所述太赫兹信号中的水蒸气吸收峰。
具体来说，滤除模块304可先根据所述水蒸气的频率响应估计值对所述太赫兹信号的频谱进行解卷积运算，以得到滤除水蒸气吸收峰的信号频谱；然后滤除模块304对所述滤除水蒸气吸收峰的信号频谱进行傅里叶变换处理，以得到滤除水蒸气吸收峰的太赫兹信号。
在本发明实施例的装置中，通过构建模块基于傅里叶变换得到的太赫兹信号频谱和水蒸气的频率响应模型构建剩余谱，并将所述剩余谱的全变分值作为目标函数，通过优化求解模块对所述目标函数进行优化求解，并根据优化求解得到的水蒸气吸收线的强度和宽度的最优估计值确定水蒸气的频率响应估计值，通过滤除模块根据所述水蒸气的频率响应估计值滤除所述太赫兹信号中的水蒸气吸收峰，能够有效消除水蒸气对太赫兹信号的干扰，从而有助于提高后续光谱分析结果的准确性。与现有技术相比，本发明实施例的装置具有不依赖于大气条件、能直接在频域自动处理、算法通用性强等优点。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
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