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低浓度COD（<50mg/L）监测（如饮用水源地、洁净地表水）中，外界干扰（电磁干扰、微小杂质）易导致测量误差过大，本文研究自适应滤波算法（卡尔曼滤波+小波滤波协同）在低浓度COD检测中的应用，详解算法的滤波原理，对比传统滤波算法与自适应滤波算法的降噪效果，通过模拟低浓度COD监测场景，验证该算法可有效过滤干扰信号，将低浓度COD测量误差从±8%降低至±3%以内，满足饮用水源地监测的精度要求，解决低浓度场景下传感器精度不足的痛点。 核心要点：① 算法原理：卡尔曼滤波预测测量值，小波滤波去除高频干扰，协同提升降噪效果；② 适配优化：针对低浓度COD信号微弱的特点，优化算法阈值，避免信号失真；③ 精度验证：COD浓度0~50mg/L范围内，测量误差≤±3%，相关系数R?≥0.997。
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