RU2473917C2 - Способ и устройство для измерения электромагнитной волны - Google Patents
Способ и устройство для измерения электромагнитной волны Download PDFInfo
- Publication number
- RU2473917C2 RU2473917C2 RU2010154004/28A RU2010154004A RU2473917C2 RU 2473917 C2 RU2473917 C2 RU 2473917C2 RU 2010154004/28 A RU2010154004/28 A RU 2010154004/28A RU 2010154004 A RU2010154004 A RU 2010154004A RU 2473917 C2 RU2473917 C2 RU 2473917C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- coefficients
- wavelet decomposition
- wavelet
- electromagnetic wave
- decomposition
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims abstract description 175
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 63
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims abstract description 27
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000005303 weighing Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 3
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 abstract description 11
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 8
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 7
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 abstract 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 13
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 10
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 9
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 9
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 5
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 5
- OWEGMIWEEQEYGQ-UHFFFAOYSA-N 100676-05-9 Natural products OC1C(O)C(O)C(CO)OC1OCC1C(O)C(O)C(O)C(OC2C(OC(O)C(O)C2O)CO)O1 OWEGMIWEEQEYGQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- GUBGYTABKSRVRQ-PICCSMPSSA-N Maltose Natural products O[C@@H]1[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](CO)O[C@@H]1O[C@@H]1[C@@H](CO)OC(O)[C@H](O)[C@H]1O GUBGYTABKSRVRQ-PICCSMPSSA-N 0.000 description 4
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 description 2
- 238000004377 microelectronic Methods 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000000701 chemical imaging Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Chemical compound O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
- G01J5/10—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry using electric radiation detectors
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3581—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using far infrared light; using Terahertz radiation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/211—Selection of the most significant subset of features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/02—Preprocessing
- G06F2218/04—Denoising
- G06F2218/06—Denoising by applying a scale-space analysis, e.g. using wavelet analysis
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
Группа изобретений относится к измерительной технике и может быть использована для измерений и обработки электромагнитных сигналов посредством вейвлет-анализа. Первый вариант реализации заявленного способа предполагает прием электромагнитной волны, декомпозицию ее временной формы на коэффициенты вейвлет-преобразования, вычисление уровней влияния каждого из коэффициентов на спектр, вычисление корреляции между соответствующими коэффициентами и спектром, взвешивание коэффициентов вейвлет-разложения с учетом соответствующих уровней влияния, конвертирование коэффициентов в временную форму волны. Согласно второму варианту реализации заявленного способа осуществляется декомпозирование временной формы примерной волны на коэффициенты вейвлет-разложения, вычисление соответствующего уровня влияния на автономные коэффициенты вейвлет-разложения, при этом вычисляется корреляция между автономными коэффициентами разложения и спектром, вычисление веса автономных коэффициентов вейвлет-разложения, сохранение автономных коэффициентов в базу данных, получение временной формы электромагнитной волны, декомпозиция временной формы волны на коэффициенты вейвлет-разложения, регулирование коэффициентов вейвлет-разложения в зависимости от объекта измерения, взвешивание коэффициентов вейвлет-разложения в режиме реального времени, обратное вейвлет-преобразование. Устройство измерения электромагнитной волны содержит средство приема, средство декомпозирования, средство вычисления уровней влияния на основе корреляции, средство взвешивания коэффициентов вейвлет-разложения, средство конвертирования, выполняющее обратное вейвлет-преобразование. Техническим результатом группы изобретений является повышение точности оценки спектральной информации, что позволяет идентифицировать различные типы веществ. 3 н. и 6 з.п. ф-лы, 10 ил.
Description
Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится к методике измерения для информации, например, о форме электромагнитной волны, а более конкретно, к измерительному устройству и способу измерения с помощью методики обработки сигнала посредством вейвлет-анализа терагерцевой волны.
Уровень техники
В последние годы активно изучаются неразрушающая спектроскопическая визуализация с использованием терагерцевой волны и терагерцевая спектроскопия с разрешением по времени (THz-TDS) для исследования свойств вещества с использованием терагерцевого волнового импульса. Японский выложенный патент № 10-153547 раскрывает способ, относящийся к обработке изображения для визуализации с помощью терагерцевой волны. Способ использует вейвлет-анализ для сжатия информации или обнаружения пикового значения. Также "De-noising techniques for terahertz responses of biological samples", журнал Microelectronics 32 (2001 г.), сс. 943-953 раскрывает способ, включающий в себя конвертирование временной формы терагерцевой волны посредством вейвлет-преобразования и установку набора значений коэффициентов вейвлет-разложения, которые меньше, чем пороговое значение, равными 0 (обработка с пороговым значением). Выполняя обратное вейвлет-преобразование после манипулирования коэффициентами вейвлет-разложения таким образом, может быть получена временная форма волны, в которой составляющая шума уменьшена. В "De-noising techniques for terahertz responses of biological samples", журнал Microelectronics 32 (2001 г.), сс. 943-953 отношения сигнал-шум (SN) сравниваются друг с другом для различных материнских вейвлетов после того, как составляющие шумы уменьшены, и определяется материнский вейвлет, который уменьшает составляющую шума наиболее эффективно. Составляющая шума - это преимущественно белый шум, который возникает во всех частотных диапазонах. Составляющая белого шума не имеет значительной корреляции с материнским вейвлетом. Следовательно, белый шум возникает около 0 для каждого коэффициента разложения.
С помощью традиционной методики, чтобы увеличить SN-отношение измеренной временной формы терагерцевой волны, выполняется уменьшение шума посредством вейвлет-преобразования (вейвлет-сжатие). К сожалению, этот способ может удалять спектральную информацию, которая необходима для идентификации вещества в ходе обработки сигнала. Традиционный способ достаточен, если необходимо только получать данные изображения с хорошим SN-отношением. Однако, если спектроскопические данные о веществе в изображении должны быть получены одновременно, когда изображение получается с помощью терагерцевой волны в качестве электромагнитной волны, может быть затруднительным использовать форму терагерцевой волны после того, как выполнена обработка сигнала, чтобы идентифицировать вещество (спектроскопический анализ).
Сущность изобретения
Согласно аспекту настоящего изобретения способ измерения электромагнитной волны для измерения электромагнитной волны включает в себя получение временной формы электромагнитной волны; декомпозиция временной формы электромагнитной волны на коэффициенты вейвлет-разложения посредством вейвлет-преобразования; вычисление уровней влияния соответствующих коэффициентов вейвлет-разложения на спектр в предварительно определенном диапазоне измерения; взвешивание коэффициентов вейвлет-разложения на основе, по меньшей мере, уровней влияния соответствующих коэффициентов вейвлет-разложения на спектр; и конвертирование взвешенных коэффициентов вейвлет-разложения во временную форму волны посредством обратного вейвлет-преобразования.
Согласно другому аспекту настоящего изобретения устройство измерения электромагнитной волны, которое измеряет электромагнитную волну, включает в себя модуль получения волны, выполненный с возможностью получения временной формы электромагнитной волны; модуль декомпозиции, выполненный с возможностью декомпозиции временной формы электромагнитной волны на коэффициенты вейвлет-разложения посредством вейвлет-преобразования; модуль вычисления, выполненный с возможностью вычисления уровней влияния соответствующих коэффициентов вейвлет-разложения на спектр в предварительно определенном диапазоне измерения; модуль взвешивания, выполненный с возможностью взвешивания коэффициентов вейвлет-разложения на основе, по меньшей мере, уровней влияния соответствующих коэффициентов вейвлет-разложения на спектр; и модуль конвертирования, выполненный с возможностью конвертирования взвешенных коэффициентов вейвлет-разложения во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования.
С помощью устройства и способа согласно аспектам настоящего изобретения коэффициенты вейвлет-разложения, которые взвешиваются на основе уровней влияния коэффициентов вейвлет-разложения на спектр, конвертируются во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования. Соответственно, спектральная информация, необходимая для спектроскопического анализа, может быть сохранена, тогда как шум уменьшается посредством вейвлет-преобразования. Таким образом, например, когда выполняется терагерцевая визуализация, такая как томография, SN-отношение данных визуализации может быть увеличено посредством вейвлет-преобразования, и вещество, включенное в объект визуализации, может быть идентифицировано.
Дополнительные признаки настоящего изобретения станут очевидными из последующего описания примерных вариантов осуществления со ссылкой на приложенные чертежи.
Краткое описание чертежей
Фиг.1A-1D иллюстрируют временную форму волны и т.д. терагерцевой волны, полученной посредством THz-TDS.
Фиг.2A и 2B иллюстрируют временную форму волны и спектр, относящиеся к коэффициенту 167 (coif4) вейвлет-разложения.
Фиг.3A и 3B иллюстрируют временную форму волны после того, как вейвлет-преобразование выполнено посредством использования только порогового значения A, и результат, когда преобразование Фурье выполняется для временной формы волны.
Фиг.4A и 4B иллюстрируют временную форму волны после того, как вейвлет-преобразование выполняется посредством использования пороговых значений A и B, и результат, когда преобразование Фурье выполняется для временной формы волны.
Фиг.5A и 5B являются укрупненными видами частей на фиг.1A и фиг.4A.
Фиг.6 является блок-схемой последовательности операций согласно первому варианту осуществления настоящего изобретения.
Фиг.7 является блок-схемой последовательности операций согласно второму варианту осуществления настоящего изобретения.
Фиг.8A и 8B иллюстрируют временную форму волны и спектр, относящиеся к коэффициенту 200 (db10) вейвлет-разложения.
Фиг.9A и 9B иллюстрируют временную форму волны и спектр, относящиеся к коэффициенту 800 (db10) вейвлет-разложения.
Фиг.10A и 10B иллюстрируют результат, когда преобразование Фурье выполняется для временной формы волны после того, как шум уменьшен согласно второму варианту осуществления, и конфигурацию устройства согласно варианту осуществления настоящего изобретения.
Описание вариантов осуществления
Варианты осуществления настоящего изобретения будут описаны ниже. С помощью способа и устройства согласно вариантам осуществления настоящего изобретения, когда обработка сигнала посредством вейвлет-преобразования выполняется для временной формы электромагнитной волны, предпринимаются следующие меры, чтобы сохранять спектральную информацию, которая необходима для спектроскопического анализа, и чтобы уменьшать ненужную информацию, включающую в себя шум. В частности, получается временная форма электромагнитной волны, и временная форма волны декомпозируется на коэффициенты вейвлет-разложения посредством вейвлет-преобразования. Затем вычисляются уровни влияния соответствующих коэффициентов вейвлет-разложения на спектр в предварительно определенном диапазоне измерений, и коэффициенты вейвлет-разложения взвешиваются на основе уровней влияния коэффициентов вейвлет-разложения на спектр. Затем взвешенные коэффициенты вейвлет-разложения конвертируются во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования. Взвешивание может выполняться, принимая во внимание пороговое значение, которое используется для вейвлет-преобразования, в дополнение к уровням влияния на спектр.
На основе этой идеи способ измерения электромагнитной волны согласно основному варианту осуществления настоящего изобретения включает в себя этапы получения формы волны, декомпозиции, вычисления, взвешивания и конвертирования, как описано выше. При получении формы волны, например, если терагерцевая волна (электромагнитная волна, включающая в себя частотную составляющую в диапазоне от 30 ГГц до 30 ТГц) используется в качестве электромагнитной волны, временная форма терагерцевой волны получается посредством THz-TDS. Однако она не ограничивается этим. Если электрический сигнал в диапазоне от постоянного тока (DC) до приблизительно нескольких гигагерц используется в качестве электромагнитной волны, временная форма волны может быть получена посредством осциллографа. При декомпозиции может быть выбран требуемый уровень декомпозиции для коэффициентов вейвлет-разложения. В общем, чем больше число коэффициентов разложения, тем более точным становится разложение. Обработка сигнала посредством вейвлет-преобразования может быть вейвлет-сжатием, которое оперирует значениями коэффициентов вейвлет-разложения (значения, коррелированные с материнским вейвлетом) посредством использования порогового значения.
При вычислении вычисляются уровни влияния соответствующих коэффициентов вейвлет-разложения на необходимую спектральную информацию. Уровень влияния на спектральную информацию является уровнем близости между спектром и коэффициентом (т.е. уровнем корреляции с информацией характеристического спектра, такой как спектр поглощения или т.п.) вейвлет-разложения. Например, вычисляются уровни влияния соответствующих коэффициентов разложения на спектр, так что только одно значение извлекается из декомпозированных коэффициентов разложения, и по меньшей мере одна частотная мощность (интенсивность сигнала) спектра Фурье этого коэффициента разложения суммируется с извлеченным значением. Например, если частота, необходимая для спектроскопического анализа, находится в диапазоне от 0,5 до 0,8 ТГц, суммированное значение с мощностью в пределах диапазона используется в качестве уровня влияния. Если необходимо множество частотных диапазонов, мощности в этих диапазонах могут быть суммированы. Например, если частоты, необходимые для спектроскопического анализа, равны от 0,1 до 0,5 ТГц и от 1 до 1,5 ТГц, мощности в этих диапазонах могут быть суммированы.
Альтернативно, один коэффициент вейвлет-разложения, который был декомпозирован заранее, может быть извлечен, и по меньшей мере одна частотная мощность спектра Фурье этого коэффициента разложения может быть суммирована с извлеченным значением, так что суммированное значение используется в качестве уровня влияния. Частоты, которые должны быть выбраны, не должны быть непрерывными. Например, может быть использована только частота 0,5 ТГц, или могут быть использованы две частоты 0,6 ТГц и 1 ТГц. В этом случае упорядочение может выполняться посредством извлечения единственного коэффициента вейвлет-разложения и установки значения извлеченного коэффициента разложения в 1 (упорядочение к 1). Когда суммируется по меньшей мере одна частотная мощность, частотная мощность может быть взвешена и затем суммирована, так что значение используется в качестве уровня влияния коэффициента вейвлет-разложения на спектр. Например, вес, равный 1, может быть назначен некоторой частоте, а вес, равный 0,5, может быть назначен другим частотам. Вес может быть умножен на мощность частоты, и полученное в результате значение может быть суммировано, так что суммированное значение используется в качестве уровня влияния коэффициента вейвлет-разложения на спектр. В это время, мощности частот в спектре Фурье электромагнитной волны, полученные при вычислении, могут быть непосредственно использованы для взвешивания (может быть получен тот же результат, что и описанный выше). В этом варианте осуществления мощность используется, чтобы определять уровень влияния. Однако уровень влияния может быть определен не только с помощью комплексного значения амплитуды, каковым является мощность, но также и фазы. В преобразовании Фурье формы волны с различными фазами в различные моменты времени имеют эквивалентные частоты (спектры), но имеют различные формы волны. Таким образом, чтобы различать эти две формы волны друг от друга и назначать веса, может быть дополнительно использована информация о фазе.
Например, взвешивание может быть выполнено следующим образом. Устанавливается некоторое пороговое значение, и выбирается коэффициент вейвлет-разложения, который меньше, чем пороговое значение. Затем проверяется, действительно ли уровень влияния выбранного коэффициента вейвлет-разложения на спектр выше, чем некоторый уровень влияния. Если уровень влияния выше, значение коэффициента вейвлет-разложения не задействуется, чтобы быть равным 0. Наоборот, если уровень влияния выбранного коэффициента вейвлет-разложения на спектр ниже, чем некоторый уровень влияния, значение коэффициента вейвлет-разложения устанавливается в 0.
На основе этой идеи устройство измерения электромагнитной волны согласно основному варианту осуществления настоящего изобретения может включать в себя модуль получения формы волны, модуль декомпозиции, модуль вычисления, модуль взвешивания и модуль конвертирования. Дополнительно, устройство может включать в себя модуль сохранения и модуль регулировки. Уровень влияния определяется модулем вычисления тем же образом, что и способ, описанный в способе измерения. Взвешивание выполняется модулем взвешивания тем же образом, что и способ, описанный в способе измерения. Модуль сохранения сохраняет как базу данных веса, которые назначаются в зависимости от объекта измерения и условия окружающей среды, такого как влажность, давление воздуха и характеристика элемента. Например, если влажность отличается, даже если измеряется тот же образец, временная форма терагерцевой волны, которая должна быть измерена, становится другой. Поскольку влага поглощает терагерцевую волну, поглощение водяного пара может слегка изменяться в зависимости от того, высокая или низкая влажность. Следовательно, веса, которые должны быть назначены, изменяются соответственно и сохраняются как база данных. Если элемент, генерирующий электромагнитную волну, изменяется (например, если форма антенны фотопроводника изменяется), частотная характеристика электромагнитной волны изменяется. Это явление соответствует тому, что частоты взвешиваются. Таким образом, веса сохраняются как база данных. Как описано выше, взвешивание выполняется заранее в зависимости от объекта измерения и условия окружающей среды. Результирующие веса сохраняются как база данных в компьютере. Например, большой вес может быть назначен спектральному диапазону, который является характеристикой интересующего объекта измерения, а небольшой вес может быть назначен спектральному диапазону, который является характеристикой неинтересующего условия окружающей среды. Модуль регулировки регулирует веса коэффициентов вейвлет-разложения в соответствии с вышеупомянутыми признаками. Вес коэффициента вейвлет-разложения, используемого для обработки сигнала, изменяется в зависимости от объекта измерения. Модуль конвертирования может конвертировать коэффициент вейвлет-разложения, после того, как его вес отрегулирован, во временную форму волны посредством обратного вейвлет-преобразования.
Далее, конкретные варианты осуществления устройства измерения электромагнитной волны и способа измерения электромагнитной волны согласно настоящему изобретению будут описаны ниже.
Первый вариант осуществления
Сейчас будет описан первый вариант осуществления. Фиг.1A иллюстрирует временную форму терагерцевой волны, полученную посредством THz-TDS. Мальтоза, имеющая спектр, который является характеристикой терагерцевого диапазона, используется в качестве объекта измерения. Временная форма волны включает в себя шум системы, вызванный измерительной системой во время измерения. В этом варианте осуществления число измеренных частных значений равно 1000. Дополнение нулями выполняется для недостатка данных при необходимости, так что число частных значений становится степенью двух. Фиг.1B иллюстрирует распределение, полученное посредством декомпозиции полученной временной формы волны на коэффициенты вейвлет-разложения путем вейвлет-преобразования. Когда выполняется вейвлет-преобразование, например, Койфлеты 4 (coif4) используются в качестве материнского вейвлета, а уровень равен 10. Коэффициенты вейвлет-разложения на фиг.1B последовательно извлекаются, и выполняется обратное вейвлет-преобразование. Соответственно, коэффициенты вейвлет-разложения реконструируются во временные формы волны. Затем полученные временные формы волны конвертируются посредством преобразования Фурье. Следовательно, получается спектр, соответствующий временным формам волны. Если временные формы волны, полученные посредством обратного вейвлет-преобразования для всех коэффициентов вейвлет-разложения на фиг.1B, суммируются, может быть получена временная форма волны на фиг.1A.
Фиг.2A иллюстрирует временную форму волны, относящуюся к коэффициенту 167 вейвлет-разложения, когда коэффициент 167 вейвлет-разложения реконструируется посредством обратного вейвлет-преобразования. Фиг.2B является спектром, относящимся к коэффициенту 167 вейвлет-разложения, когда временная форма волны конвертируется посредством преобразования Фурье. Вертикальная ось на фиг.2B имеет логарифмическую шкалу. Фиг.1C иллюстрирует коэффициенты вейвлет-разложения и уровни влияния на спектр, когда частотный диапазон для интегрирования равен от 0,3 до 1 ТГц. Фиг.1D иллюстрирует уровни влияния на спектр, когда уровни влияния на фиг.1C скомпонованы в порядке от более высокого. Число коэффициентов вейвлет-разложения, имеющих высокие уровни влияния на спектр, может быть найдено из фиг.1D. В этом варианте осуществления частотный диапазон для интегрирования является единственным диапазоном. Однако может быть предоставлено множество диапазонов. Также вычисление не обязательно должно быть простым интегрированием и может включать в себя взвешивание временных форм волны на основе частот и сложение временных форм волны. Например, вес для частотного диапазона, имеющего характеристический спектр, может изменяться от веса для другого частотного диапазона.
Вейвлет-сжатие устанавливает пороговое значение, и если значение коэффициента вейвлет-разложения меньше, чем установленное пороговое значение, устанавливает значение в 0. В отличие от этого, в этом варианте осуществления, даже хотя значение коэффициента вейвлет-разложения меньше, чем пороговое значение, если уровень влияния коэффициента вейвлет-разложения на спектр является некоторым значением или выше, как показано на фиг.1C, значение не устанавливается в 0. В частности, устанавливаются пороговое значение A и пороговое значение B. Пороговое значение A относится к значению коэффициента вейвлет-разложения и известно как вейвлет-сжатие. Пороговое значение B относится к уровню влияния на спектр и является уникальным для варианта осуществления. Если значение коэффициента вейвлет-разложения меньше, чем пороговое значение A, и если уровень влияния на спектр меньше, чем пороговое значение B, значение коэффициента вейвлет-разложения устанавливается в 0. Другие значения коэффициентов вейвлет-разложения сохраняются неизменными. Эта операция соответствует тому, что значения коэффициентов вейвлет-разложения умножаются на 0 или 1. Использование коэффициента разложения представляется посредством 0 или 1.
Фиг.3A иллюстрирует временную форму волны после обратного вейвлет-преобразования как результат того, что пороговое значение A установлено в 1,4, и вейвлет-сжатие традиционным способом выполняется для сравнения. Толстая линия на фиг.3B - это результат того, что фиг.3A конвертирована посредством преобразования Фурье. Тонкая линия на фиг.3B - это результат того, что временная форма волны перед вейвлет-преобразованием (форма волны на фиг.1A) конвертирована посредством преобразования Фурье. Сравнивая толстую линию с тонкой линией на фиг.3B, может быть найдено, что спектр поглощения тонкой линии, расположенной около 0,4 ТГц, почти устраняется посредством вейвлет-преобразования.
Фиг.4A иллюстрирует временную форму волны посредством способа согласно этому варианту осуществления. В частности, частоты в диапазоне от 0,3 до 1 ТГц интегрируются соответственно для коэффициентов вейвлет-разложения, чтобы вычислять уровни влияния на спектр. Фиг.4A иллюстрирует временную форму волны после того, как выполнено обратное вейвлет-преобразование, в то время как операция с пороговым значением не выполняется для коэффициентов вейвлет-разложения, чьи уровни влияния на спектр равны пороговому значению B или выше. Пороговое значение A равно 1,4, а пороговое значение B равно 0,005. Толстая линия на фиг.4B получается посредством конвертирования временной формы волны на фиг.4A, в которой шум уменьшен в этом варианте осуществления посредством преобразования Фурье. Тонкая линия на фиг.4B является такой же, что и тонкая линия на фиг.3B. Сравнивая толстую линию с тонкой линией на фиг.4B, может быть найдено, что спектр поглощения, расположенный рядом с 0,4 ТГц, причем спектр, который является характеристикой мальтозы, сохраняется, а шум в диапазоне 1 ТГц или выше, причем шум, который является ненужной информацией, уменьшается.
Фиг.5A и 5B являются укрупненными видами частей фиг.1A и 4A. Обращаясь к фиг.5A, найдено, что включен шум (высокочастотный шум). В отличие от этого, обращаясь к фиг.5B, найдено, что, поскольку шум уменьшен, форма волны является гладкой.
Фиг.6 является блок-схемой последовательности операций вышеупомянутого процесса. На этапе 601 выбирается подходящий материнский вейвлет. На этапе 602 модуль получения формы волны получает форму электромагнитной волны. Полученная временная форма волны конвертируется посредством вейвлет-преобразования, так что форма волны декомпозируется на коэффициенты вейвлет-разложения. На этапе 603 определяется пороговое значение, которое используется для вейвлет-преобразования (вейвлет-сжатия). На этапе 604 одно значение извлекается из коэффициентов вейвлет-разложения, а другие значения коэффициентов вейвлет-разложения устанавливаются в 0. На этапе 605 извлеченный коэффициент вейвлет-разложения конвертируется посредством обратного вейвлет-преобразования, и создается временная форма волны. На этапе 606 временная форма волны преобразуется посредством преобразования Фурье. На этапе 607 вычисляется уровень влияния на спектр, причем уровень, который необходим для спектроскопического анализа.
Этапы 604-607 выполняются для всех коэффициентов вейвлет-разложения. На основе результата, на этапе 608, выполняется вейвлет-сжатие, в то время как коэффициенты вейвлет-разложения, чьи уровни влияния на спектр равны некоторому значению или выше, не задействуются. На этапе 608 коэффициенты вейвлет-разложения взвешиваются на основе, по меньшей мере, уровней влияния коэффициентов вейвлет-разложения на спектр, и выполняется вейвлет-сжатие. Затем взвешенные коэффициенты вейвлет-разложения конвертируются во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования. Таким образом, могут быть получены временные формы электромагнитной волны, которые сохраняют спектральную информацию, необходимую для спектроскопического анализа, с уменьшенным шумом.
Второй вариант осуществления
Далее будет описан второй вариант осуществления. Фиг.7 является блок-схемой последовательности операций согласно второму варианту осуществления. В первом варианте осуществления уровни влияния коэффициентов вейвлет-разложения на спектр вычисляются во время измерения. Второй вариант осуществления отличается от первого варианта осуществления тем, что уровни влияния коэффициентов вейвлет-разложения на спектр вычисляются заранее. Во втором варианте осуществления информация, относящаяся к коэффициентам вейвлет-разложения, используемая для вейвлет-преобразования, сохраняется как база данных заранее, и вейвлет-преобразование выполняется с использованием информации.
Описание будет дано со ссылкой на фиг.7. На этапе 701 определяется материнский вейвлет. В этом варианте осуществления выбирается вейвлет Добеши 10 (db10), и уровень равен 10. На этапе 702 вейвлет-преобразование выполняется для временной формы некоторой терагерцевой волны, и форма волны декомпозируется на коэффициенты разложения. Здесь важно декомпозировать форму волны на коэффициенты вейвлет-разложения посредством программы. Таким образом, временная форма терагерцевой волны может быть любым видом формы волны. На этапе 703 одно значение извлекается из декомпозированных коэффициентов разложения, значение упорядочивается, а другие значения коэффициентов разложения устанавливаются в 0. В этом варианте осуществления извлеченное значение упорядочивается к 1. Эта операция выполняется для того, чтобы извлекать последовательности коэффициентов разложения. Таким образом, значения коэффициентов разложения не являются необходимыми. После того как значения коэффициентов разложения заменены, на этапе 704 обратное вейвлет-преобразование выполняется для того, чтобы создавать временную форму волны. На этапе 705 преобразование Фурье выполняется для временных форм волны. Затем, аналогично способу, описанному в первом варианте осуществления, на этапе 706 вычисляется уровень влияния на спектр, причем уровень, который необходим для спектроскопического анализа. Уровни влияния вычисляются для всех коэффициентов вейвлет-разложения, так что вычисляются уровни влияния на спектр, причем уровни, которые необходимы для спектроскопического анализа. Этапы 703-706 выполняются для всех коэффициентов вейвлет-разложения.
Затем, на этапе 707 флаги коэффициентов вейвлет-разложения, чьи уровни влияния на спектр ниже, чем некоторое значение (соответствующее пороговому значению B, которое описывается в первом варианте осуществления и является характеристикой настоящего изобретения), устанавливаются в 0, а флаги коэффициентов разложения, чьи уровни влияния равны некоторому значению или выше, устанавливаются в 1. Флаг 0 указывает, что уровня влияния нет. Флаг 1 указывает, что уровень влияния сохраняется неизменным. Информация сохраняется как база данных, предоставляемая в компьютере. Этапы 703-707 выполняются посредством обработки в автономном режиме прежде, чем измеряется объект измерения.
Далее будет описана обработка в режиме реального времени. На этапе 708 временная форма терагерцевой волны от объекта измерения измеряется (получается) модулем получения формы волны посредством THz-TDS. Вейвлет-преобразование выполняется посредством использования выбранного материнского вейвлета, и форма волны декомпозируется на коэффициенты вейвлет-разложения. Затем, на этапе 709, извлекается из базы данных информация, относящаяся к коэффициентам вейвлет-разложения, которая должна быть использована при вейвлет-преобразовании, причем информация, которая соответствует объекту измерения и условию окружающей среды, такому как влажность, давление воздуха и характеристика элемента модуля получения формы волны. В частности, извлекается информация о флагах. Информация о флагах указывает, какой коэффициент разложения заменяется на 0 и какой коэффициент разложения используется неизмененным. Использование неизмененного коэффициента разложения эквивалентно тому, что взвешивание выполняется на основе частотных мощностей спектра Фурье терагерцевой волны, полученной при обработке в режиме реального времени. В частности, тонкая линия на фиг.3B (фиг.4B) получается посредством выполнения преобразования Фурье для временной формы терагерцевой волны прежде, чем выполняется вейвлет-преобразование. Как указано тонкой линией, характеристика элемента такова, что мощность спектра в диапазоне от 0,1 до 1 ТГц уменьшается к 1 ТГц. По этим причинам, уровень влияния на спектр, причем уровень, который необходим для спектроскопического анализа, может быть вычислен посредством корректировки (т.е. взвешивания на основе частот), так что мощности частот в диапазоне становятся равны друг другу. В этом варианте осуществления, однако, простое интегрирование применяется без корректировки. Таким образом, взвешивание выполняется просто на основе частотных мощностей в спектре Фурье характеристики элемента.
Затем на этапе 710 коэффициенты разложения после обработки с помощью информации о флагах конвертируются во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования. Таким образом, спектральная информация, необходимая для спектроскопического анализа, может быть сохранена, в то время как шум уменьшается посредством вейвлет-преобразования. В этом варианте осуществления пороговое значение A, которое известно как вейвлет-сжатие, не используется, когда выполняется вейвлет-преобразование. Альтернативно пороговое значение A может быть использовано, и информация из базы данных может отражаться только на коэффициентах разложения, которые равны пороговому значению A или меньше.
Далее описываются флаги для коэффициентов разложения. Фиг.8A иллюстрирует временную форму волны, когда извлекается коэффициент 200 разложения, причем значение коэффициента 200 разложения устанавливается в 1, и выполняется (ссылаться на этапы 703 и 704, описанные выше) обратное вейвлет-преобразование. Фиг.8B является спектром временной формы волны на фиг.8A (ссылаться на этап 705, описанный выше). Фиг.9A является временной формой волны в случае коэффициента 800 разложения. Фиг.9B является спектром временной формы волны на фиг.9A. Если частотный диапазон равен от 0,3 до 1 ТГц, чтобы вычислять уровень влияния на спектр, обращаясь к фиг.8B, найдено, что возникает (ссылаться на этап 706, описанный выше) высокий уровень влияния коэффициента 200 разложения на спектр. В отличие от этого, обращаясь к фиг.9B, найдено, что не возникает влияния коэффициента 800 разложения на спектр. Таким образом, устанавливая правильное пороговое значение B, флаг для коэффициента разложения, сохраненного как база данных, может быть 1 для коэффициента 200 разложения и может быть 0 для коэффициента 800 разложения (ссылаться на этап 707, описанный выше). Эта операция применяется ко всем коэффициентам разложения, и, следовательно, флаги устанавливаются для всех коэффициентов разложения. Информация об установленных флагах сохраняется как база данных на компьютере (ссылаться на этап 707, описанный выше). Другой процесс аналогичен процессу первого варианта осуществления.
Фиг.10A иллюстрирует результат. Толстая линия на фиг.10A получается путем конвертирования временной формы волны, в которой шум уменьшен посредством этого варианта осуществления, посредством преобразования Фурье. Тонкая линия на фиг.10A является такой же, что и тонкая линия на фиг.3B. Сравнивая толстую линию с тонкой линией на фиг.10A, находится, что в тонкой линии спектр поглощения, расположенный рядом с 0,4 ТГц, причем спектр, который является характеристикой мальтозы, сохраняется, а шум в диапазоне 1 ТГц или выше, причем шум, который является ненужной информацией, уменьшается. В вышеприведенном описании coif4 или db10 используется в качестве основы материнского вейвлета. Однако другая основа, такая как Симлеты, может быть применена. Когда измеряется мальтоза, ненужная информация, включающая в себя шум, может быть эффективно уменьшена, даже если используется любой из Койфлетов 1-4 (coif1-coif4), Симлетов 2-5 (sym2-sym5) и вейвлетов Добеши 5-12 (db5-db12).
Третий вариант осуществления
Фиг.10B иллюстрирует пример конфигурации устройства согласно третьему варианту осуществления настоящего изобретения. Модуль 1 получения вейвлета получает временную форму электромагнитной волны. Получение выполняется посредством THz-TDS, и, следовательно, может быть получена временная форма терагерцевой волны. Модуль 2 декомпозиции декомпозирует временную форму терагерцевой волны на коэффициенты вейвлет-разложения посредством вейвлет-преобразования. Модуль 3 вычислений вычисляет уровни влияния соответствующих коэффициентов вейвлет-разложения на спектр. Способ вычисления аналогичен способу в первом варианте осуществления. Модуль 4 взвешивания взвешивает коэффициенты вейвлет-разложения на основе порогового значения, используемого вейвлет-преобразованием, и уровней влияния коэффициентов вейвлет-разложения на спектр (или на основе только уровней влияния на спектр). Модуль 5 сохранения сохраняет взвешенные коэффициенты вейвлет-разложения как базу данных на основе объекта измерения. Модуль 6 регулировки регулирует веса коэффициентов вейвлет-разложения в зависимости от объекта изменения. Веса должны быть правильно выбраны для коэффициентов вейвлет-разложения в зависимости от объекта измерения. Таким образом, веса для коэффициентов вейвлет-разложения в зависимости от объекта измерения выбираются из базы данных. Также выбранные взвешенные значения коэффициентов вейвлет-разложения регулируются в зависимости от условия окружающей среды, такого как условие измерения или т.п.
Модуль 7 конвертирования выполняет обратное вейвлет-преобразование для коэффициентов вейвлет-разложения после регулировки, чтобы конвертировать коэффициенты вейвлет-разложения во временные формы волны. В этом варианте осуществления модуль 2 декомпозиции, модуль 3 вычисления, модуль 4 взвешивания, модуль 5 сохранения, модуль 6 регулировки и модуль 7 конвертирования управляются компьютером. Временные формы волны, полученные модулем 7 конвертирования, отображаются на устройстве 8 отображения, которое соединено с персональным компьютером.
Другой вариант осуществления
Также настоящее изобретение может быть реализовано посредством выполнения следующей обработки. В частности, программное обеспечение (программа), которое реализует функции согласно любому из вышеупомянутых вариантов осуществления, может быть предоставлено системе или устройству через сеть или посредством любого вида среды хранения. Компьютер (или модуль обработки компьютера (CPU), модуль микропроцессора (MPU) и/или т.п.), включенный в систему или устройство, считывает и выполняет программу. Любой вид среды хранения может быть использован, пока носитель может хранить программу, которая исполняется компьютером. Носитель хранения является машиночитаемым носителем хранения, который хранит программу, чтобы заставлять компьютер исполнять вышеупомянутый способ измерения электромагнитной волны.
Хотя настоящее изобретение описано со ссылкой на примерные варианты осуществления, следует понимать, что изобретение не ограничено раскрытыми примерными вариантами осуществления. Объем нижеследующей формулы изобретения должен соответствовать самой широкой интерпретации так, чтобы охватывать все такие модификации и эквивалентные структуры и функции.
Claims (9)
1. Способ измерения электромагнитной волны для измерения электромагнитной волны, при этом способ содержит этапы, на которых:
получают временную форму электромагнитной волны, включающую в себя спектр;
декомпозируют временную форму электромагнитной волны на коэффициенты вейвлет-разложения посредством вейвлет-преобразования (этап 602);
вычисляют соответствующий уровень влияния каждого из коэффициентов вейвлет-разложения, при этом соответствующий уровень влияния определяет корреляцию между соответствующим коэффициентом вейвлет-разложения и спектром в предварительно определенном диапазоне измерения (этапы 605-607);
взвешивают коэффициенты вейвлет-разложения, при этом соответствующий вес каждого из коэффициентов вейвлет-разложения основан на по меньшей мере соответствующем уровне влияния (этап 608); и
конвертируют взвешенные коэффициенты вейвлет-разложения во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования.
получают временную форму электромагнитной волны, включающую в себя спектр;
декомпозируют временную форму электромагнитной волны на коэффициенты вейвлет-разложения посредством вейвлет-преобразования (этап 602);
вычисляют соответствующий уровень влияния каждого из коэффициентов вейвлет-разложения, при этом соответствующий уровень влияния определяет корреляцию между соответствующим коэффициентом вейвлет-разложения и спектром в предварительно определенном диапазоне измерения (этапы 605-607);
взвешивают коэффициенты вейвлет-разложения, при этом соответствующий вес каждого из коэффициентов вейвлет-разложения основан на по меньшей мере соответствующем уровне влияния (этап 608); и
конвертируют взвешенные коэффициенты вейвлет-разложения во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования.
2. Способ измерения электромагнитной волны для измерения электромагнитной волны, при этом способ содержит этапы, на которых:
декомпозируют временную форму примерной электромагнитной волны на автономные коэффициенты вейвлет-разложения посредством вейвлет-преобразования (этап 702);
вычисляют соответствующий уровень влияния каждого из автономных коэффициентов вейвлет-разложения, при этом соответствующий уровень влияния определяет корреляцию между каждым автономным коэффициентом вейвлет-разложения и спектром в предварительно определенном диапазоне измерения (этапы 704-706);
вычисляют соответствующий вес каждого из автономных коэффициентов вейвлет-разложения, основываясь на соответствующем уровне влияния (этап 707);
сохраняют как базу данных веса автономных коэффициентов вейвлет-разложения (этап 707);
получают временную форму целевой электромагнитной волны, полученной из объекта измерения;
декомпозируют временную форму целевой электромагнитной волны на коэффициенты вейвлет-разложения, полученные в режиме реального времени, посредством вейвлет-преобразования (этап 708);
регулируют веса коэффициентов вейвлет-разложения, полученных в режиме реального времени, в зависимости от объекта измерения для получения весов соответствующих коэффициентов вейвлет-разложения, полученных в режиме реального времени (этап 709);
взвешивают веса коэффициентов вейвлет-разложения, полученных в режиме реального времени, основываясь на полученных весах коэффициентов вейвлет-разложения, полученных в режиме реального времени; и
конвертируют взвешенные коэффициенты вейвлет-разложения, полученные в режиме реального времени, во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования (этап 710).
декомпозируют временную форму примерной электромагнитной волны на автономные коэффициенты вейвлет-разложения посредством вейвлет-преобразования (этап 702);
вычисляют соответствующий уровень влияния каждого из автономных коэффициентов вейвлет-разложения, при этом соответствующий уровень влияния определяет корреляцию между каждым автономным коэффициентом вейвлет-разложения и спектром в предварительно определенном диапазоне измерения (этапы 704-706);
вычисляют соответствующий вес каждого из автономных коэффициентов вейвлет-разложения, основываясь на соответствующем уровне влияния (этап 707);
сохраняют как базу данных веса автономных коэффициентов вейвлет-разложения (этап 707);
получают временную форму целевой электромагнитной волны, полученной из объекта измерения;
декомпозируют временную форму целевой электромагнитной волны на коэффициенты вейвлет-разложения, полученные в режиме реального времени, посредством вейвлет-преобразования (этап 708);
регулируют веса коэффициентов вейвлет-разложения, полученных в режиме реального времени, в зависимости от объекта измерения для получения весов соответствующих коэффициентов вейвлет-разложения, полученных в режиме реального времени (этап 709);
взвешивают веса коэффициентов вейвлет-разложения, полученных в режиме реального времени, основываясь на полученных весах коэффициентов вейвлет-разложения, полученных в режиме реального времени; и
конвертируют взвешенные коэффициенты вейвлет-разложения, полученные в режиме реального времени, во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования (этап 710).
3. Способ измерения электромагнитной волны по п.1, в котором этап вычисления соответствующего уровня влияния каждого из коэффициентов вейвлет-разложения включает в себя этапы, на которых;
извлекают соответствующий коэффициент вейвлет-разложения;
упорядочивают извлеченный коэффициент вейвлет-разложения;
реконструируют временную форму волны посредством обратного вейвлет-преобразования, основываясь на упорядоченном коэффициенте вейвлет-разложения;
конвертируют полученную временную форму волны посредством преобразования Фурье,
вычисляют уровень влияния упорядоченного коэффициента вейвлет-разложения; и
повторяют вычисление для каждого из коэффициентов вейвлет-разложения.
извлекают соответствующий коэффициент вейвлет-разложения;
упорядочивают извлеченный коэффициент вейвлет-разложения;
реконструируют временную форму волны посредством обратного вейвлет-преобразования, основываясь на упорядоченном коэффициенте вейвлет-разложения;
конвертируют полученную временную форму волны посредством преобразования Фурье,
вычисляют уровень влияния упорядоченного коэффициента вейвлет-разложения; и
повторяют вычисление для каждого из коэффициентов вейвлет-разложения.
4. Способ измерения электромагнитной волны по п.2, в котором этап вычисления соответствующего уровня влияния каждого из коэффициентов вейвлет-разложения включает в себя этапы, на которых:
извлекают один из автономных коэффициентов вейвлет-разложения;
упорядочивают автономный коэффициент вейвлет-разложения;
реконструируют временную форму посредством обратного вейвлет-преобразования, основываясь на упорядоченном автономном коэффициенте вейвлет-разложения;
конвертируют полученную временную форму волны посредством преобразования Фурье;
вычисляют уровень влияния упорядоченного автономного коэффициента вейвлет-разложения; и
повторяют вычисление для каждого из коэффициентов вейвлет-разложения.
извлекают один из автономных коэффициентов вейвлет-разложения;
упорядочивают автономный коэффициент вейвлет-разложения;
реконструируют временную форму посредством обратного вейвлет-преобразования, основываясь на упорядоченном автономном коэффициенте вейвлет-разложения;
конвертируют полученную временную форму волны посредством преобразования Фурье;
вычисляют уровень влияния упорядоченного автономного коэффициента вейвлет-разложения; и
повторяют вычисление для каждого из коэффициентов вейвлет-разложения.
5. Способ измерения электромагнитной волны по п.3 или 4, содержащий также этап, на котором суммируют полученные временные формы для всех коэффициентов вейвлет-разложения.
6. Способ измерения электромагнитной волны по любому из пп.1-5, в котором вес каждого из коэффициентов вейвлет-разложения или коэффициентов вейвлет-разложения, полученных в режиме реального времени, основан на пороговом значении, которое используется при вейвлет-преобразовании, и уровне влияния соответствующего коэффициента вейвлет-разложения или коэффициента вейвлет-разложения, полученного в режиме реального времени.
7. Способ измерения электромагнитной волны по любому из пп.1-6, в котором электромагнитная волна является терагерцевой волной, включающей в себя частотную составляющую в диапазоне от 30 ГГц до 30 ТГц.
8. Способ измерения электромагнитной волны по любому из пп.1-6, в котором предварительно определенный диапазон измерения является терагерцовая волна, включающая в себя частотную составляющую в диапазоне от 30 ГГц до 30 ТГц.
9. Устройство измерения электромагнитной волны для измерения электромагнитной волны, при этом устройство содержит:
средство (1) получения волны, которое сконфигурировано для получения временной формы электромагнитной волны, включающей в себя спектр;
средство (2) декомпозирования, которое сконфигурировано для декомпозирования временной формы электромагнитной волны на коэффициенты вейвлет-разложения посредством вейвлет-преобразования;
средство (3) вычисления, которое сконфигурировано для вычисления соответствующего уровня влияния каждого из коэффициентов вейвлет-разложения, при этом соответствующий уровень влияния определяет корреляцию между соответствующим коэффициентом вейвлет-разложения и спектром в предварительно определенном диапазоне измерения;
средство (4) взвешивания, которое сконфигурировано для взвешивания коэффициентов вейвлет-разложения, при этом соответствующий вес каждого из коэффициентов вейвлет-разложения основан на по меньшей мере соответствующем уровне влияния; и
средство конвертирования (7), которое сконфигурировано для конвертирования взвешенных коэффициентов вейвлет-разложения во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования.
средство (1) получения волны, которое сконфигурировано для получения временной формы электромагнитной волны, включающей в себя спектр;
средство (2) декомпозирования, которое сконфигурировано для декомпозирования временной формы электромагнитной волны на коэффициенты вейвлет-разложения посредством вейвлет-преобразования;
средство (3) вычисления, которое сконфигурировано для вычисления соответствующего уровня влияния каждого из коэффициентов вейвлет-разложения, при этом соответствующий уровень влияния определяет корреляцию между соответствующим коэффициентом вейвлет-разложения и спектром в предварительно определенном диапазоне измерения;
средство (4) взвешивания, которое сконфигурировано для взвешивания коэффициентов вейвлет-разложения, при этом соответствующий вес каждого из коэффициентов вейвлет-разложения основан на по меньшей мере соответствующем уровне влияния; и
средство конвертирования (7), которое сконфигурировано для конвертирования взвешенных коэффициентов вейвлет-разложения во временные формы волны посредством обратного вейвлет-преобразования.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010002482A JP5596982B2 (ja) | 2010-01-08 | 2010-01-08 | 電磁波の測定装置及び方法 |
| JP2010-002482 | 2010-01-08 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2010154004A RU2010154004A (ru) | 2012-07-10 |
| RU2473917C2 true RU2473917C2 (ru) | 2013-01-27 |
Family
ID=43799489
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2010154004/28A RU2473917C2 (ru) | 2010-01-08 | 2010-12-28 | Способ и устройство для измерения электромагнитной волны |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US8527227B2 (ru) |
| EP (1) | EP2345880A1 (ru) |
| JP (1) | JP5596982B2 (ru) |
| KR (1) | KR101300551B1 (ru) |
| CN (1) | CN102135447B (ru) |
| RU (1) | RU2473917C2 (ru) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5596982B2 (ja) * | 2010-01-08 | 2014-10-01 | キヤノン株式会社 | 電磁波の測定装置及び方法 |
| JP5552321B2 (ja) * | 2010-01-08 | 2014-07-16 | キヤノン株式会社 | 電磁波の測定装置及び方法 |
| CN105652166B (zh) * | 2016-03-01 | 2018-04-17 | 国网江西省电力科学研究院 | 一种用于局放在线监测的加权阈值小波降噪方法 |
| CN110208229B (zh) * | 2019-05-17 | 2021-07-06 | 清华大学天津高端装备研究院 | 微流控生物芯片扫描信号检测装置 |
| CN111313932B (zh) * | 2020-02-07 | 2021-07-13 | 西安交通大学 | 一种基于电磁时间反演的传递函数相关性的传输线及网络故障定位方法 |
| CN111474594B (zh) * | 2020-05-27 | 2021-08-17 | 长安大学 | 一种三维时间域航空电磁快速反演方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03148073A (ja) * | 1989-11-06 | 1991-06-24 | Takeshi Kato | 複数入力端子を構えたスペクトラムアナライザを用いたオープンサイト電磁波測定システム |
| JP2002257882A (ja) * | 2001-03-05 | 2002-09-11 | Ricoh Co Ltd | 電磁妨害波測定装置及び方法 |
| JP2002277499A (ja) * | 2001-03-21 | 2002-09-25 | Ricoh Co Ltd | 電磁妨害波測定装置 |
| RU62469U1 (ru) * | 2006-09-25 | 2007-04-10 | Аркадий Львович Жизняков | Устройство вычисления адаптивного вейвлет-преобразования |
| JP2007198965A (ja) * | 2006-01-27 | 2007-08-09 | Sony Corp | 妨害電磁波測定システム、妨害電磁波測定方法およびその方法をコンピュータに実行させるためのプログラム |
| US20080149819A1 (en) * | 2006-12-20 | 2008-06-26 | Schlumberger Technology Corporation | Apparatus and methods for oil-water-gas analysis using terahertz radiation |
| US20090103395A1 (en) * | 2005-07-28 | 2009-04-23 | Willen Dennis W | Method for Wavelet Denoising of Controlled Source Electromagnetic Survey Data |
| RU2365981C1 (ru) * | 2008-02-12 | 2009-08-27 | Виктор Григорьевич Гетманов | Способ и устройство для спектрально-временного анализа нестационарных сигналов |
| RU2371684C2 (ru) * | 2006-12-31 | 2009-10-27 | Цингхуа Юниверсити | Способ и устройство для измерения спектра временной области импульсов терагерцевого излучения |
Family Cites Families (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03285127A (ja) * | 1990-04-02 | 1991-12-16 | Horiba Ltd | フーリエ変換赤外線分析装置 |
| JP3040651B2 (ja) * | 1994-02-23 | 2000-05-15 | 三菱重工業株式会社 | 信号処理装置 |
| JP2735064B2 (ja) * | 1996-01-31 | 1998-04-02 | 日本電気株式会社 | 波形解析装置 |
| US5939721A (en) * | 1996-11-06 | 1999-08-17 | Lucent Technologies Inc. | Systems and methods for processing and analyzing terahertz waveforms |
| US6078047A (en) * | 1997-03-14 | 2000-06-20 | Lucent Technologies Inc. | Method and apparatus for terahertz tomographic imaging |
| US7068851B1 (en) * | 1999-12-10 | 2006-06-27 | Ricoh Co., Ltd. | Multiscale sharpening and smoothing with wavelets |
| US6763322B2 (en) * | 2002-01-09 | 2004-07-13 | General Electric Company | Method for enhancement in screening throughput |
| JP4045902B2 (ja) * | 2002-09-03 | 2008-02-13 | 株式会社デンソー | 振動波判定装置 |
| US7099714B2 (en) * | 2003-03-31 | 2006-08-29 | Medtronic, Inc. | Biomedical signal denoising techniques |
| CN101379831A (zh) * | 2006-02-24 | 2009-03-04 | 三星电子株式会社 | 图像编码/解码方法和装置 |
| JP5013582B2 (ja) * | 2006-06-21 | 2012-08-29 | 学校法人明治大学 | 漆系塗料、その製造方法及び漆塗装材 |
| US7869994B2 (en) * | 2007-01-30 | 2011-01-11 | Qnx Software Systems Co. | Transient noise removal system using wavelets |
| CN101226936B (zh) * | 2007-12-29 | 2011-11-23 | 湖南大学 | 开关电流小波变换器件 |
| US20110184654A1 (en) * | 2008-09-17 | 2011-07-28 | Opticul Diagnostics Ltd. | Means and Methods for Detecting Bacteria in an Aerosol Sample |
| JP5623061B2 (ja) * | 2008-12-12 | 2014-11-12 | キヤノン株式会社 | 検査装置及び検査方法 |
| JP5596982B2 (ja) * | 2010-01-08 | 2014-10-01 | キヤノン株式会社 | 電磁波の測定装置及び方法 |
-
2010
- 2010-01-08 JP JP2010002482A patent/JP5596982B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2010-12-17 EP EP20100195610 patent/EP2345880A1/en not_active Withdrawn
- 2010-12-28 RU RU2010154004/28A patent/RU2473917C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2010-12-29 KR KR1020100137406A patent/KR101300551B1/ko not_active IP Right Cessation
-
2011
- 2011-01-05 US US12/985,163 patent/US8527227B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2011-01-07 CN CN2011100024479A patent/CN102135447B/zh not_active Expired - Fee Related
-
2013
- 2013-07-30 US US13/954,116 patent/US8954286B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03148073A (ja) * | 1989-11-06 | 1991-06-24 | Takeshi Kato | 複数入力端子を構えたスペクトラムアナライザを用いたオープンサイト電磁波測定システム |
| JP2002257882A (ja) * | 2001-03-05 | 2002-09-11 | Ricoh Co Ltd | 電磁妨害波測定装置及び方法 |
| JP2002277499A (ja) * | 2001-03-21 | 2002-09-25 | Ricoh Co Ltd | 電磁妨害波測定装置 |
| US20090103395A1 (en) * | 2005-07-28 | 2009-04-23 | Willen Dennis W | Method for Wavelet Denoising of Controlled Source Electromagnetic Survey Data |
| JP2007198965A (ja) * | 2006-01-27 | 2007-08-09 | Sony Corp | 妨害電磁波測定システム、妨害電磁波測定方法およびその方法をコンピュータに実行させるためのプログラム |
| RU62469U1 (ru) * | 2006-09-25 | 2007-04-10 | Аркадий Львович Жизняков | Устройство вычисления адаптивного вейвлет-преобразования |
| US20080149819A1 (en) * | 2006-12-20 | 2008-06-26 | Schlumberger Technology Corporation | Apparatus and methods for oil-water-gas analysis using terahertz radiation |
| RU2371684C2 (ru) * | 2006-12-31 | 2009-10-27 | Цингхуа Юниверсити | Способ и устройство для измерения спектра временной области импульсов терагерцевого излучения |
| RU2365981C1 (ru) * | 2008-02-12 | 2009-08-27 | Виктор Григорьевич Гетманов | Способ и устройство для спектрально-временного анализа нестационарных сигналов |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20110081764A (ko) | 2011-07-14 |
| RU2010154004A (ru) | 2012-07-10 |
| KR101300551B1 (ko) | 2013-09-03 |
| JP2011141215A (ja) | 2011-07-21 |
| CN102135447B (zh) | 2013-05-22 |
| US8527227B2 (en) | 2013-09-03 |
| US20110168896A1 (en) | 2011-07-14 |
| JP5596982B2 (ja) | 2014-10-01 |
| US8954286B2 (en) | 2015-02-10 |
| EP2345880A1 (en) | 2011-07-20 |
| CN102135447A (zh) | 2011-07-27 |
| US20130313435A1 (en) | 2013-11-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2473917C2 (ru) | Способ и устройство для измерения электромагнитной волны | |
| Cogdill et al. | Single-kernel maize analysis by near-infrared hyperspectral imaging | |
| Zhang et al. | A method for improving wavelet threshold denoising in laser-induced breakdown spectroscopy | |
| CN104266982A (zh) | 一种大面积虫害量化监测系统 | |
| CN105203495B (zh) | 一种基于希尔伯特-黄变换的光谱信号去噪方法 | |
| CN108613943B (zh) | 一种基于光谱形态转移的近红外单籽粒作物成分检测方法 | |
| Ekramirad et al. | Application of Hyperspectral imaging and acoustic emission techniques for apple quality prediction | |
| Zhu et al. | Feasibility investigation on determining soluble solids content of peaches using dielectric spectra | |
| JP6807300B2 (ja) | 成分濃度測定方法及び成分濃度測定装置 | |
| Milton et al. | Estimating the irradiance spectrum from measurements in a limited number of spectral bands | |
| CN111157115B (zh) | 一种水下布里渊散射光谱获取方法及装置 | |
| Ning et al. | Study on apple damage detecting method based on relaxation single-wavelength laser and convolutional neural network | |
| Tan et al. | Multivariate calibration of spectral data using dual-domain regression analysis | |
| Di Caro et al. | Quality assessment of the inshell hazelnuts based on TD-NMR analysis | |
| RU2351005C1 (ru) | Способ оценки параметров сигнала и устройство для реализации способа (варианты) | |
| CN116883720A (zh) | 基于空谱注意力网络的果蔬农药残留检测方法及系统 | |
| CN108051425B (zh) | 一种拉曼光谱信噪比评估方法 | |
| CN110632024B (zh) | 一种基于红外光谱的定量分析方法、装置、设备以及存储介质 | |
| US9104912B2 (en) | Apparatus and method for measuring electromagnetic wave | |
| CN105651735A (zh) | 基于空间分辨漫反射光谱反演生物组织光学特性的方法 | |
| JP2002277499A (ja) | 電磁妨害波測定装置 | |
| CN109324017A (zh) | 一种提高近红外光谱分析技术建模光谱质量的方法 | |
| CN210119571U (zh) | 一种抑制激光光强波动像质退化效应的主动成像系统 | |
| CN111157116B (zh) | 一种水下布里渊散射光谱测试系统 | |
| RU2350023C1 (ru) | Способ оценки качества маскирующего акустического (виброакустического) шума |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20161229 |