基于小波变换的循环伏安弱信号特征信息提取OA北大核心CSCD
Method for Extracting Weak Cyclic Voltammetric Signal Characteristic Information Based on Wavelet Transformation
本研究采用连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)技术处理循环伏安弱信号,通过研究苯酚、对苯二酚和对硝基苯酚的共存体系循环伏安弱信号,表明CWT可以成功地识别出极弱信号中的指纹特征信息,并且经处理得到的对应的小波系数峰比原始信号更窄,更高,由此可以成功地确定弱峰的数目和位置.由循环伏安信号所得的结果,有力地证实CWT是循环伏安弱信号识别的有力工具,对于理解弱响应体系电化学机理具有重要作用.
张水锋;王立世;张永清;费新平;党志;莫金垣
华南理工大学环境科学与工程学院,广州,510640华南理工大学环境科学与工程学院,广州,510640华南理工大学环境科学与工程学院,广州,510640华南理工大学环境科学与工程学院,广州,510640华南理工大学环境科学与工程学院,广州,510640中山大学化学与化学工程学院,广州,510275
化学化工
连续小波变换循环伏安指纹特征
《分析化学》 2005 (4)
487-490,4
本文系国家自然科学基金(No.20005003,20475018)和华南理工大学高水平大学建设苗子项目基金资助
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