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基于希尔伯特变换和傅里叶基追踪谱的NMR检测方法 

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申请/专利权人:中国科学院精密测量科学与技术创新研究院

摘要:本发明公开了一种基于希尔伯特变换和傅里叶基追踪谱的NMR检测方法,首先对原始NMR信号采用希尔伯特变换求得包络;接着利用原始NMR信号扣除包络,得到归一化的NMR信号;然后对归一化NMR信号进行傅里叶基追踪分析,获得归一化NMR信号的各个分频信号的峰值;最后对峰值进行检测分析,获得归一化NMR信号的各个分频信号的对应频率。本发明的方法结合希尔伯特变换和傅里叶基追踪谱,可以有效克服超低场NMR信号随拉莫尔频率衰减的影响,突出弱信号检测能力,具有比快速傅立叶变换更高的频率分辨率,是高精度的NMR检测方法。

主权项:1.基于希尔伯特变换和傅里叶基追踪谱的NMR检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、首先获取原始NMR信号,然后对原始NMR信号进行希尔伯特变换,并对原始NMR信号的希尔伯特变换结果求模,获得原始NMR信号的包络,再用原始NMR信号除以原始NMR信号的包络,得到归一化NMR信号;步骤2、对归一化NMR信号进行傅里叶基追踪分析,获得归一化NMR信号中各个分频信号对应的峰值;步骤3、通过归一化NMR信号的各个分频信号的峰值所在的频率位置,获得归一化NMR信号的各个分频信号的对应频率,所述步骤1中对原始NMR信号进行希尔伯特变换基于以下公式: 式中,y为原始NMR信号,为原始NMR信号的希尔伯特变换结果,n为原始NMR信号在时域中的顺序,k为原始NMR信号在时域中时延的顺序,k=1,2,…,N,N为原始NMR信号的时间序列的长度;所述步骤2具体包括以下步骤:步骤2.1、基于归一化NMR信号的离散变换模型,建立傅里叶字典矩阵;步骤2.2、根据归一化NMR信号的离散变换模型与傅里叶字典矩阵,采用傅里叶字典矩阵对归一化NMR信号进行稀疏重构,获得重构模型;步骤2.3、构建最小化L1范数优化模型,利用基追踪算法对重构模型和最小化L1范数优化模型进行求解,获得傅里叶基追踪谱;步骤2.4、根据傅里叶基追踪谱,获得归一化NMR信号的各个分频信号对应的峰值。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 基于希尔伯特变换和傅里叶基追踪谱的NMR检测方法

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