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基于光谱与功率谱特征融合的痕量乙炔气体浓度检测方法
发布时间: 2022-08-31
基本信息
合作方式：
技术咨询
成果类型：
发明专利
行业领域：
高技术服务业
成果介绍
基于光谱与功率谱特征融合的痕量乙炔气体浓度检测方法，属于痕量气体检测领域，包括步骤：制备不同浓度的痕量乙炔气体样本。采集每份气体样本的原始红外光谱。根据预处理的红外光谱获取特征波长信息矩阵。根据原始红外光谱的功率谱获取特征频率信息矩阵。将两个信息矩阵相融合得到每份气体样本的融合特征信息矩阵。重复采集每份气体样本的原始红外光谱并执行相关后续步骤，使每份气体样本的融合特征信息矩阵数量达到预定值。将每份气体样本的融合特征信息矩阵划分为训练样本和修正样本。基于训练样本和修正样本得到最终检测模型。基于最终检测模型对待检测的乙炔气体样本进行检测。本发明所述的方法能够实现对痕量乙炔气体浓度的快速、精确检测。
成果亮点
1.基于光谱与功率谱特征融合的痕量乙炔气体浓度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、制备预定份数的不同浓度的痕量乙炔气体样本；
S2、采集每份痕量乙炔气体样本的原始红外光谱；
S3、对每份痕量乙炔气体样本的原始红外光谱进行预处理；
S4、提取每份痕量乙炔气体样本的预处理后的红外光谱中与乙炔浓度相关的多个特征波长信息，得到由所述多个特征波长信息构成的特征波长信息矩阵；
S5、获取每份痕量乙炔气体样本的原始红外光谱的功率谱；
S6、提取每份痕量乙炔气体样本的原始红外光谱的功率谱中与乙炔浓度相关的多个特征频率信息，得到由所述多个特征频率信息构成的特征频率信息矩阵；
S7、将每份痕量乙炔气体样本的特征波长信息矩阵和特征频率信息矩阵进行融合，得到融合特征信息矩阵；
S8、重复执行步骤S2至步骤S7，直至每份痕量乙炔气体样本的融合特征信息矩阵的数量达到预定值；
S9、将每份痕量乙炔气体样本的多个融合特征信息矩阵划分为训练样本和修正样本；
团队介绍
发明(设计)人:
陈熙 ；陈孝敬 ；徐邈 ；石文 ；黄光造 ；李里敏 ；朱德华 ；孟留伟
代理机构:
温州名创知识产权代理有限公司
代理师:
程嘉炜
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2022-11-09
罗胜
温州大学
温州大学计算机与人工智能学院副教授
综合评价
乙炔在人类历史上存在多年，也因其发生过众多重大事故，准确检测该气体浓度能够避免许多事故的发生，且该团队基于现有技术上做出了改进和提升，使得检测更加迅速，结果更加准确。
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