【摘要】 傅里叶变换红外光谱仪已广泛应用于工业领域的化学品快速鉴定、分析技术和生物医学，遥感探测。

傅里叶变换红外光谱仪已广泛应用于工业领域的化学品快速鉴定、分析技术和生物医学，遥感探测。不幸的是，傅里叶变换红外光谱仪具有固有的物理限制，结合模糊效应、分辨率抽取和泊松噪声，倾向于降低光谱分辨率的整体质量。此外，分辨率受环境温度和压力的影响。由于这些退化，测量的光谱数据容易被误解，影响进一步的处理精度。因此，在随后的光谱解释过程之前抑制红外光谱中的噪声是至关重要的。光谱重建算法的目的是从测量的红外光谱中寻找潜在光谱和仪器响应函数的最佳估计。近几十年来，人们提出了许多红外光谱重建算法。当前光谱重建技术可以大致分为两类:基于滤波器的重建方法(FBR)和基于正则化的重建方法(RBR)。对于FBR方法，维纳滤波是最流行的方法之一。提出了基于卡尔曼滤波器的算法来提高IR光谱的分辨率，这些算法被广泛用于工业应用。大多数红外光谱重建方法根据噪声点的梯度值来消除退化影响。它们的梯度值在平点和肩点之间。根据梯度信息处理频谱退化的缺点是很难设置精确的值来区分噪声和退化频谱。许多红外光谱去噪方法是利用频域信息来改善红外光谱质量的，如快速哈特莱变换，以及小波变换，其中当每个小波系数小于预定值时，系数被简单地设置为0[1]。

[1] Hai Liu, Youfu Li, Zhaoli Zhang, Sanya Liu, and Tingting Liu, "Blind Poissonian reconstruction algorithm via curvelet regularization for an FTIR spectrometer," Opt. Express 26, 22837-22856 (2018).

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