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题名基于经验模态分解的SO_2浓度检测信号处理方法
被引量：8
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作者
王书涛
李梅梅
李盼
刘铭华
王丽媛
曾秋菊
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机构
燕山大学电气工程学院
河北省测试计量技术及仪器重点实验室
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期8-13,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61201110)资助
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文摘
荧光法测量SO2浓度是大气监测中常用的检测手段.双光路技术可以消除光源和光路的噪音干扰,但光电转换器件在激发光照射下产生的背景噪音也会影响定量分析的准确度.本文采用经验模态分解滤波算法降低检测中存在的各种噪音,在实现有效降噪的基础上较好地保存了有用的原始信号.仿真结果表明,针对SO2浓度检测系统,利用经验模态分解去噪后信号的信噪比达到204.273 6,均方误差为0.007 0.与小波去噪法相比,经验模态分解检测效果更佳.最后将经两组不同方法处理后的信号应用于气体检测系统中,实验数据的线性关系更好地验证了经验模态分解方法应用到浓度检测系统的可行性.
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关键词
so2浓度检测
经验模态分解
小波分析
信噪比
均方误差
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Keywords
so2 concentration monitoring
Empirical Mode Decomposition （EMD）
Wavelet
SignalNoise Ratio （SNR）
Mean Squared Error （MSE）
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名烟气SO_2和NO气体浓度监测技术研究
被引量：2
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作者
赵士彬
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机构
江苏省苏力环境科技有限责任公司
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出处
《环境与发展》
2018年第10期138-138,140,共2页
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文摘
本文主要对烟气排放连续监测系统及5种SO_2和NO气体监测技术进行简要的分析、概括,以监测数据为依托,不断完善环境治理方案及相关法律法规,有效控制SO_2和NO排放总量,减少环境污染,提高环境质量。
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关键词
CEMS
so2和NO
气体浓度监测技术
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Keywords
CEMS
so2 and NO
Gas concentration monitoring
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分类号
X83
[环境科学与工程—环境工程]
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