基于深度学习与气体光声效应的光声光谱识别方法与装置.pdfVIP

下载本文档

3
0
约1.43万字
约 13页
2023-06-14 发布于四川
举报
版权申诉

基于深度学习与气体光声效应的光声光谱识别方法与装置.pdf

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明涉及一种基于深度学习与气体光声效应的光声光谱识别方法与装置，其方法包括：利用光声效应和混合气体的光声光谱获取其对应的混合光声声谱；提取所述混合光声声谱的时域特征、频域特征、时频域特征；利用主成分分析法将所述时域特征、频域特征、时频域特征进行降维并映射到多维向量中；将所述多维向量、气体的浓度分别作为样本和标签，构建样本数据集；利用样本数据集训练时域卷积神经网络，得到训练好的时域卷积神经网络；将待识别的混合光声声谱输入到时域卷积神经网络中，识别出所述待识别的混合光声声谱所表征的混合光声光谱的气

(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113111944 B (45)授权公告日 2022.05.31 (21)申请号 202110397367.1 G01N 21/17 (2006.01) (22)申请日 2021.04