生物质微商热重数据不同去噪方法分析

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生物质微商热重数据不同去噪方法分析

热能科学研究 | 更新时间：2025-09-28

- 生物质微商热重数据不同去噪方法分析
- Different denoised methods for derivative thermogravimetry data of biomass
- 热力发电 2016年第12期
- 作者机构：
  
  南昌大学机电工程学院,江西,南昌,330031
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TK16
- 网络出版日期：2016-12-27，
  
  纸质出版日期：2016
- 稿件说明：
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李培生, 孙金丛, 李伟. 生物质微商热重数据不同去噪方法分析[J]. 热力发电, 2016,(12).

LI Peisheng, SUN Jincong, LI Wei. Different denoised methods for derivative thermogravimetry data of biomass[J]. Thermal power generation, 2016, (12).
李培生, 孙金丛, 李伟. 生物质微商热重数据不同去噪方法分析[J]. 热力发电, 2016,(12). DOI：

LI Peisheng, SUN Jincong, LI Wei. Different denoised methods for derivative thermogravimetry data of biomass[J]. Thermal power generation, 2016, (12). DOI：

分别将21点平均法、小波分析方法和小波包分析法用于玉米秸样品的微商热重(DTG)曲线的去噪中

比较去噪后DTG曲线峰特性、信噪比、信噪比增益、时移、功率谱、变异系数、李氏指数、平滑度指标等参数。结果发现：小波包分析法能较好地保持原始DTG曲线的峰特性

且平滑、去噪效果较好

优于小波分析法和21点平均法；3种方法滤除的噪声信号均具有零均值、独立分布特性

类似高斯分布；结合峰特性和平滑指标的评价体系

有利于避免去噪过程中出现DTG曲线“欠”光滑和“过”光滑的现象

消噪效果较为理想。

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