[发明专利]一种超低浓度二氧化硫紫外差分特征提取算法有效
| 申请号： | 201810349907.7 | 申请日： | 2018-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN108918446B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 王鹏;李游;孙长库 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G01N21/33 | 分类号： | G01N21/33 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种超低浓度二氧化硫紫外差分特征提取算法，包括以下步骤：通过紫外差分吸收光谱分析仪采集光谱数据并作为原始光谱S；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 |
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| 搜索关键词： | 一种 浓度 二氧化硫 紫外 特征 提取 算法 | ||
【主权项】：
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Ln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；(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。
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