【摘要】：由于环境、仪器设备误差等因素的影响,测量的光谱信号往往含有大量噪声,影响光谱分析的结果,因此,去噪是光谱数据预处理中的重要环节。本文以100mg/L的柠檬黄溶液和胭脂红溶液为样品,紫外分光光度计测定的光谱作为参考光谱,光纤光谱仪采集的光谱作为含噪光谱。建立了一个含噪光谱的基本模型,根据Mallat算法,用MATLAB进行小波去噪编程,将光谱信号分解成低频和高频两部分,分别用默认阈值去噪、硬阈值去噪和软阈值去噪三种方法对高频系数进行阈值量化处理,最后进行光谱的小波重构。对比分析了不同小波基函数(haar、dbN系列和bior Nr.Nd系列)和不同分层数下的去噪效果。根据主、客观去噪效果评判标准,选择db5作为小波基,确定最佳分层数为5。研究结果表明:软、硬阈值的去噪效果优于默认阈值去噪,去噪后的光谱与参考光谱基本吻合,均方根误差为0.04884%,达到了预期的去噪目标。