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迭代最小二乘法气体光谱自动水汽差减算法
被引量：
2
1
作者
王昕
吕世龙
陈夏
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期20-25,共6页
傅里叶红外光谱法具有测量速度快、信噪比高、检测范围广等优势,在针对污染源废气排放的快速检测及长时间在线监测中具有巨大的发展潜力。水汽是红外光谱污染气体检测中的主要干扰物,影响NOX,SO_2等重要污染物的检测,差减水汽背景谱消...
傅里叶红外光谱法具有测量速度快、信噪比高、检测范围广等优势,在针对污染源废气排放的快速检测及长时间在线监测中具有巨大的发展潜力。水汽是红外光谱污染气体检测中的主要干扰物,影响NOX,SO_2等重要污染物的检测,差减水汽背景谱消除光谱中水汽干扰可提高这些污染物的检测精度,具有重要意义。气体光谱中水汽吸收峰由于受到水分子团簇、仪器线型函数等影响,通过数值方法对其计算的误差较大;为此,水汽背景谱一般需采用同一台光谱仪实测获得。主要有两种方法:第一种是通过反复调节水汽/氮气混合气中的水汽浓度,使水汽背景谱中的水汽吸收峰与污染气体光谱中水汽吸收峰相同,此方法耗时较长,且受环境条件制约很难在现场检测中使用;第二种方法是预先测量不同浓度的水汽光谱,在检测污染气体时选取两幅与污染气体光谱中水汽吸收峰最为接近且将其夹在中间的水汽光谱作为参考谱,使用这两幅参考谱线性拟合与污染气体光谱中水汽吸收峰相同的水汽背景谱,此方法可获得高度近似的水汽背景谱,但当前缺乏相关自动算法妨碍了其在快速自动消除水汽干扰方面的应用。为此,提出一种选取水汽参考谱及拟合水汽背景谱的自动算法,用于自动差减消除水汽干扰。在参考谱选取中,使用污染气体光谱依次减去浓度由低至高的水汽光谱,依据差减后光谱中水汽吸收峰所在波数的吸光度正负性来选取参考谱。在水汽背景谱计算中,基于迭代最小二乘法逐步剔除光谱中受污染物吸收峰干扰的波数,采用剩余波数上的数据拟合水汽背景谱,使其与污染气体光谱中水汽吸收峰相一致。使用水汽背景谱对污染气体光谱进行差减即可消除污染气体光谱中的水汽干扰。对含有NO_2的污染气体光谱进行了差减消除水汽干扰实验,结果表明所提出的自动算法可�
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关键词
污染
气体检测
水汽干扰
傅里叶红外光谱
最小二乘法
下载PDF
职称材料
基于小波变换的二氧化硫污染气体检测
被引量：
1
2
作者
李长吾
王玉田
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
2008年第4期704-707,共4页
目的提出一种采用小波变换的Mallet分解算法,解决二氧化硫污染气体检测中消除各种复杂的噪声问题.方法从小波变换特性出发,将信号用Mallat分解算法分解为不同频带信息.在信号检测及去噪过程中,设定一个检测信息频带,使频率处于此频带的...
目的提出一种采用小波变换的Mallet分解算法,解决二氧化硫污染气体检测中消除各种复杂的噪声问题.方法从小波变换特性出发,将信号用Mallat分解算法分解为不同频带信息.在信号检测及去噪过程中,设定一个检测信息频带,使频率处于此频带的信息分离出来,而其他空间向量全部置为零.结果通过将小波变换去噪技术应用于荧光信号的滤波处理,可使埋于噪声中的荧光信号有效地测量出来.结论该信号处理方法可达到有用频带信号检测而其他频率信号去除的作用,为精确确定二氧化硫气体浓度提供了良好的基础.
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关键词
污染
气体检测
光纤荧光
二氧化硫浓度
小波去噪
Mallat分解算法
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职称材料
题名
迭代最小二乘法气体光谱自动水汽差减算法
被引量：
2
1
作者
王昕
吕世龙
陈夏
机构
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室
北京工业大学环境与能源工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期20-25,共6页
基金
北京市自然科学基金青年项目(8174061)
北京市教育委员会科技计划一般项目(KM201710005009
+2 种基金
KM201610005017)
国家重大仪器专项(2013YQ060615)
清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室开放基金项目(DL16-01)资助
文摘
傅里叶红外光谱法具有测量速度快、信噪比高、检测范围广等优势,在针对污染源废气排放的快速检测及长时间在线监测中具有巨大的发展潜力。水汽是红外光谱污染气体检测中的主要干扰物,影响NOX,SO_2等重要污染物的检测,差减水汽背景谱消除光谱中水汽干扰可提高这些污染物的检测精度,具有重要意义。气体光谱中水汽吸收峰由于受到水分子团簇、仪器线型函数等影响,通过数值方法对其计算的误差较大;为此,水汽背景谱一般需采用同一台光谱仪实测获得。主要有两种方法:第一种是通过反复调节水汽/氮气混合气中的水汽浓度,使水汽背景谱中的水汽吸收峰与污染气体光谱中水汽吸收峰相同,此方法耗时较长,且受环境条件制约很难在现场检测中使用;第二种方法是预先测量不同浓度的水汽光谱,在检测污染气体时选取两幅与污染气体光谱中水汽吸收峰最为接近且将其夹在中间的水汽光谱作为参考谱,使用这两幅参考谱线性拟合与污染气体光谱中水汽吸收峰相同的水汽背景谱,此方法可获得高度近似的水汽背景谱,但当前缺乏相关自动算法妨碍了其在快速自动消除水汽干扰方面的应用。为此,提出一种选取水汽参考谱及拟合水汽背景谱的自动算法,用于自动差减消除水汽干扰。在参考谱选取中,使用污染气体光谱依次减去浓度由低至高的水汽光谱,依据差减后光谱中水汽吸收峰所在波数的吸光度正负性来选取参考谱。在水汽背景谱计算中,基于迭代最小二乘法逐步剔除光谱中受污染物吸收峰干扰的波数,采用剩余波数上的数据拟合水汽背景谱,使其与污染气体光谱中水汽吸收峰相一致。使用水汽背景谱对污染气体光谱进行差减即可消除污染气体光谱中的水汽干扰。对含有NO_2的污染气体光谱进行了差减消除水汽干扰实验,结果表明所提出的自动算法可�
关键词
污染
气体检测
水汽干扰
傅里叶红外光谱
最小二乘法
Keywords
Air pollution monitoring
Water vapor interference
FTIR
Least square method
分类号
O659.2 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
基于小波变换的二氧化硫污染气体检测
被引量：
1
2
作者
李长吾
王玉田
机构
燕山大学电气工程学院仪器科学河北省重点实验室
出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
2008年第4期704-707,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60672015)
高校博士点基金资助项目(20050216006)
辽宁省教育厅科学研究计划项目(20060163)
文摘
目的提出一种采用小波变换的Mallet分解算法,解决二氧化硫污染气体检测中消除各种复杂的噪声问题.方法从小波变换特性出发,将信号用Mallat分解算法分解为不同频带信息.在信号检测及去噪过程中,设定一个检测信息频带,使频率处于此频带的信息分离出来,而其他空间向量全部置为零.结果通过将小波变换去噪技术应用于荧光信号的滤波处理,可使埋于噪声中的荧光信号有效地测量出来.结论该信号处理方法可达到有用频带信号检测而其他频率信号去除的作用,为精确确定二氧化硫气体浓度提供了良好的基础.
关键词
污染
气体检测
光纤荧光
二氧化硫浓度
小波去噪
Mallat分解算法
Keywords
polluted gas detecting
optical fiber fluorescence
sulfur dioxide concentration
wavelet denoising
Mallat decomposing algorithm
分类号
TB99 [一般工业技术—计量学]
TP391.4 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
迭代最小二乘法气体光谱自动水汽差减算法
王昕
吕世龙
陈夏
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
下载PDF
职称材料
2
基于小波变换的二氧化硫污染气体检测
李长吾
王玉田
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
2008
1
下载PDF
职称材料
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