[发明专利]一种基于深度学习的混合气体光声光谱识别方法与装置有效
| 申请号： | 202110236015.8 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN112595672B | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 陈斌;罗浩;李俊逸;代犇;黄杰 | 申请（专利权）人： | 湖北鑫英泰系统技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/17 | 分类号： | G01N21/17;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 | 代理人： | 刘璐 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区光*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的混合气体光声光谱识别方法与装置，其方法包括：获取多张混合气体的光声光谱，记所述光声光谱为第一光声光谱；对多张所述第一光声光谱依次进行傅里叶去卷积、双边滤波，得到多张第二光声光谱；利用导数法对所述第二光声光谱进行分峰，然后提取每个波段的波形特征和气体特征信息；利用波形特征和气体信息构建多维向量，构建样本数据集；利用样本数据集训练目标识别神经网络，将待识别的光声光谱输入到训练好的目标识别神经网络中，得到识别信息。本发明结合了传统滤波方法和导数法对重叠峰进行分峰，然后利用目标识别神经网络识别光声光谱，识别的速度快、成本低、稳定性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 混合气体 声光 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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