[发明专利]多光谱融合的化学需氧量测试方法及装置

权利要求书

1.一种多光谱融合的化学需氧量测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取标准水样的多个光谱的采集数据；

根据所述采集数据，提取多个所述光谱的特征值，以构建对应的多个光谱模型；

根据多个所述光谱模型，通过信息融合算法计算得到光谱融合模型；

其中，所述光谱融合模型用于在待测水样的测试中输出所述待测水样化学需氧量。

2.如权利要求1所述的多光谱融合的化学需氧量测试方法，其特征在于，所述多个光谱包括紫外吸收光谱、红外吸收光谱和荧光发射光谱中的两个或三个。

3.如权利要求1所述的多光谱融合的化学需氧量测试方法，其特征在于，所述根据所述多个光谱模型，通过信息融合算法计算得到光谱融合模型的步骤之后，还包括：

分析并计算环境因素对所述光谱融合模型的干扰，以进行补偿校正。

4.如权利要求3所述的多光谱融合的化学需氧量测试方法，其特征在于，所述分析并计算环境因素对所述光谱融合模型的干扰，并进行补偿校正的步骤，具体包括：

获取包含所述环境因素的样本水样以及其化学需氧量值，并计算其化学需氧量值与所述光谱融合模型的输出结果的差值，其中，包含所述环境因素的样本水样以及其化学需氧量值通过先期试验获得。

5.如权利要求3所述的多光谱融合的化学需氧量测试方法，其特征在于，所述环境因素包括温度、浊度、pH值、亚硝酸盐氮和硝酸盐氮、盐度和重金属离子浓度中的一个或多个。

6.如权利要求1所述的多光谱融合的化学需氧量测试方法，其特征在于，所述根据所述采集数据，提取多个所述光谱的特征值，以构建对应的多个光谱模型的步骤，具体包括：

根据所述采集数据，提取多个所述光谱的特征值；

将多个所述光谱的特征值输入到预设的神经网络，预设的所述神经网络用于输出每一所述光谱对应的所述水样化学需氧量；

其中，预设的所述神经网络是通过带有化学需氧量标记的若干样本水样的光谱采集数据进行训练后获得的。

7.如权利要求1所述的多光谱融合的化学需氧量测试方法，其特征在于，所述获取标准水样的多个光谱的采集数据的步骤之后，还包括：

对多个所述光谱的采集数据进行去噪处理，以去除噪声信号的干扰。

8.如权利要求7所述的多光谱融合的化学需氧量测试方法，其特征在于，所述对多个所述光谱的采集数据进行去噪处理，以去除噪声信号的干扰的步骤，具体包括：

对多个所述光谱的采集数据进行平滑处理和规范化处理；

对多个所述光谱的采集数据进行校正；

对多个所述光谱的采集数据进行求一阶导和二阶导，以计算得到对应的多个光谱图，每一所述光谱图用于关联光谱的波长和吸光度。

9.一种多光谱融合的化学需氧量测试装置，其特征在于，包括：

光谱采集装置，所述光谱采集装置包括用于获取标准水样的多个光谱的采集数据；以及，

控制器，所述控制器与所述光谱采集装置电性连接，所述控制器包括存储介质，所述存储介质存储有多光谱融合的化学需氧量测试程序，所述多光谱融合的化学需氧量测试程序执行如权1-8的多光谱融合的化学需氧量测试方法的步骤。