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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。
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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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