[发明专利]一种基于压缩感知算法的烟气黑度及其空间分布检测方法有效
| 申请号： | 202010124138.8 | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111398188B | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 敬天龙 | 申请（专利权）人： | 深圳市安车检测股份有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/31 | 分类号： | G01N21/31;G06F17/16 |
| 代理公司： | 东莞市神州众达专利商标事务所(普通合伙) 44251 | 代理人： | 刘汉民 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 压缩 感知 算法 烟气 及其 空间 分布 检测 方法 | ||
1.一种基于压缩感知算法的烟气黑度及其空间分布检测方法，该方法包括恢复步骤和随机组合筛选步骤，其中所述恢复步骤包括：
(1)对于基为N维的情况，产生Hadamard(N)矩阵，所述Hadamard(N)矩阵为由1和-1按照一定顺序组成的N*N矩阵；
(1a)从Hadamard(N)中随意选出M个向量作为测量向量；
(1b)将测量向量投影到待测物上，待测物有N个待测向量，无论是待测物是反射还是透射，都会反馈一个整体的待测向量，由测量向量与待测向量相乘得到向量内积；
(1c)将向量内积分别与测量向量相乘得到测量所得向量；
(1d)将得到的测量所得向量相加再除以 倍数因子得到恢复结果，所述倍数因子为M；
其中所述随机组合筛选步骤包括：
(2)将Hadamard(N)乱序，Hadamard(N)总共有N个向量可供选择作为测量向量，将乱序后的N个向量依次加入恢复步骤，通过对比加入前后的方差选出方差最小的M个向量，并记录这次恢复的方差，以及使用的测量向量；
(2a)将乱序后的N个向量依次加入恢复步骤的过程中，对比加入前后的方差比之前最低的情况还要低，就覆盖之前最低的结果；
从Hadamard (N)中随意选出M个向量作为测量向量，其中M≤N。
2.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知算法的烟气黑度及其空间分布检测方法，其特征在于，所述随机组合筛选步骤中将乱序后的N个向量依次加入恢复步骤次数至少为10000次。
3.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知算法的烟气黑度及其空间分布检测方法，其特征在于，所述Hadamard (N)矩阵为Hadamard (32)矩阵。
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