基于FTIR的污染氣體預(yù)處理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別研究.pdf

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(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出大氣污染氣體，對(duì)環(huán)境保護(hù)有著巨大的作用。傅里葉變換紅外光譜技術(shù)以測(cè)量迅速，分辨率高，測(cè)量精度高等優(yōu)點(diǎn)，在氣體檢測(cè)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(diǎn)出發(fā)，分析了光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理和模式識(shí)別的國(guó)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(duì)CO、NO2和NO三組分混合氣體進(jìn)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(jìn)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(duì)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(jìn)行建模，并對(duì)兩種方法進(jìn)行改進(jìn)，能夠有效的預(yù)測(cè)出光譜的成分組成。
　　首先對(duì)采集到的紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，用改進(jìn)小波去噪方法消除高頻噪聲，之后選擇主成分分析對(duì)樣本的波段進(jìn)行降維，降維之后只用三個(gè)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(yùn)算時(shí)間和計(jì)算量。使用四種典型神經(jīng)