[发明专利]一种超低浓度二氧化硫紫外差分特征提取算法

权利要求书

1.一种超低浓度二氧化硫紫外差分特征提取算法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)通过紫外差分吸收光谱分析仪采集由氘灯光源所发出的经过充满均一浓度待测二氧化硫SO₂气体的气体池后的光谱数据，该光谱数据为原始光谱S；

(2)对原始光谱S进行波段选择且截取数据，并进行n次多项式拟合，所得多项式L_n与所选波段原始光谱S做差分，实现低频噪声L的滤除，得到的SO₂差分吸收度C；

(3)利用SO₂的差分吸收度曲线具有类周期特性的特点，通过快速傅里叶变换算法将差分吸收度C转换为频域信号P；具体包括以下步骤：

(301)通过查找HITRAN数据库获得SO₂的吸收截面，选定180～230nm波段上的数据作为计算所使用数据；

(302)通过紫外差分吸收光谱分析仪采集由氘灯光源所发出的经过充满均一浓度待测二氧化硫SO₂气体的气体池后的光谱数据，该光谱数据为原始光谱S；

(303)对原始光谱S，截取其180～230nm波段上的数据，并进行n次多项式拟合，所得多项式L_n与该波段原始光谱S做差分，实现低频噪声L的滤除，得到的SO₂差分吸收度C；

(304)对180～230nm波段进行进一步筛选，从180nm处开始，截取差分吸收度C上10nm长度内的数据用于计算，并利用快速傅里叶变换算法计算出该部分数据所对应的频谱；

(305)对比相同浓度、不同浓度的多组SO₂数据，确认SO₂吸收特征所对应频域上频率为1/6的谱线；仅将该条谱线还原为时域信号X，并在时域上按其周期性将其分割成6段；

(306)每一段时域信号X与对应位置的差分吸收度C进行拟合，获取系数k_i使得第i段内残差和Δδ_i取最小值；

Δδ＝Δδ_min时，计算得

n为单个周期数据点个数，f为SO₂吸收特征对应频率，f＝1/6；x_j＝sin(2π*j/n+b)为上述时域信号X当前波段上第j个点，C_j+n*i为差分吸收度在当前波段上第j+n*i个数据点；

时域信号X在一个选定的10nm波段上对应一组k_i，数组大小为计算σ，σ为k_i的相对标准差；

(307)当波段从开始位置向230nm方向移动n/2个数据点，重新截取长度为10nm的波段并重复步骤(306)，选出σ最小的波段作为计算所用波段

(4)采集频域信号P上谱线的幅值，并记录相邻谱线的幅值；

(5)多个数据组成一组多维数据，利用主成份分析(Principal Component Analysis)算法将数据降维，从中提取出浓度相关特征值。

2.根据权利要求1所述一种超低浓度二氧化硫紫外差分特征提取算法，其特征在于，步骤(2)中n取3。