[发明专利]BP神经网络实时提取TDLAS气体吸收光谱吸光度的方法

权利要求书

1.一种BP神经网络实时提取TDLAS气体吸收光谱吸光度的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)所述TDLAS测量系统中激光器发出的激光经过信号源产生的电流控制信号调制后分束，其中一束激光穿过待测气体，照射至一个光电探测器得到透射信号V_abp；另一束激光直接照射至另一个光电探测器得到参考信号V_ref；

2)将所述透射信号V_abp和参考信号V_ref归一化处理，V_{abp_norm}表示归一化后的透射信号，V_{ref_norm}表示归一化后的参考信号，然后输入BP神经网络，经BP神经网络提取输出气体的吸收光谱吸光度。

2.根据权利要求1所述的BP神经网络实时提取TDLAS气体吸收光谱吸光度的方法，其特征在于，所述BP神经网络为FPGA实现BP神经网络，包括输入层线性化计算模块、Sigmoid传递函数实现模块和输出层线性化计算模块；输入层线性化计算模块计算A1＝Xin*IW+IB，其中Xin为输入信号矩阵，输入信号矩阵即为所述步骤2)所述的经过归一化处理后的每个采样点的透射光信号和参考信号构成的矩阵，即：

Xin=Vabp_normVref_norm]]>

W为输入层权值矩阵，IB为输入层阀值矩阵，A1为输入层线性化计算模块的输出结果；Sigmoid传递函数模块完成A2＝f(A1)计算，A2为Sigmoid传递函数模块的输出结果，其中f(A1)的表达式为：

f(A1)=11+e-A1]]>

所述输出层线性化计算模块完成A₃＝A₂*LW+LB计算，其中LW为隐含层权值矩阵，LB为隐含层阀值矩阵，A3即为最终的BP神经网络模块的输出。