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文檔簡介
1、隨著大氣污染問題的加劇，環(huán)境問題越來越受到人們的關(guān)注，快速、準確地預(yù)測出大氣污染氣體，對環(huán)境保護有著巨大的作用。傅里葉變換紅外光譜技術(shù)以測量迅速，分辨率高，測量精度高等優(yōu)點，在氣體檢測領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。
本文從傅里葉變換紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用和傅里葉變換紅外光譜儀的優(yōu)點出發(fā)，分析了光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理和模式識別的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，搭建了紅外光譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，并對CO、NO2和NO三組分混合氣體進行建模分析。通過質(zhì)量流量控制器精密控
2、制三種氣體進行不同比例的混合，并通過傅里葉變換紅外光譜儀采集大量的數(shù)據(jù)樣本。針對紅外光譜數(shù)據(jù)易受噪聲的影響和呈現(xiàn)復(fù)雜非線性關(guān)系，選擇小波去噪和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模，并對兩種方法進行改進，能夠有效的預(yù)測出光譜的成分組成。
首先對采集到的紅外光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，用改進小波去噪方法消除高頻噪聲，之后選擇主成分分析對樣本的波段進行降維，降維之后只用三個主成份就可以完全覆蓋原樣本數(shù)據(jù)的99％的信息量，減少了運算時間和計算量。使用四種典型神經(jīng)
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