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公开(公告)号：CN116609293A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310657407.0
申请日：2023-06-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及气体检测技术领域，具体公开了一种基于线性卷积的波长调制谐波信号获取方法，包括以下步骤：步骤S001，获取经过气体分子吸收后的光谱信号，并将气体分子吸收后的光谱信号分别与余弦参考信号、正弦参考信号进行线性卷积并获得对应的表达式；步骤S002，将步骤S001中获得的表达式联立方程组，根据方程组解得谐波信号分量Xk和剩余调制幅度分量Yk，在线性卷积对吸收信号进行锁相的基础上，通过将获取的卷积结果进行联立求解得到所需要的谐波信号，相较IQ解调方法，本方法提高了信号的信噪比，减少了背景噪声信号的干扰，为进一步求解气体参数提供了保障；并且无需低通滤波器处理，计算速度更快，占用资源更少。
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公开(公告)号：CN114062313A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111289869.9
申请日：2021-11-02
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/39
Abstract: 本发明公开了一种基于谐波特征三角形的气体浓度反演模型，模型构建包括如下步骤：采集多个浓度下的大量二次谐波数据；分别提取出各浓度下连续信号中每个二次谐波信号中峰值与左右谷值的位置与幅度，构成谐波特征三角形；提取谐波特征三角形中具备强浓度信息的所有变量，包括边长，重心距，角度，面积这四大类变量信息；对提取的这些变量进行综合评估与筛选；在确定浓度反演模型的维度以及所选用的变量之后，利用已知浓度的数据作为定位点进行曲线拟合，并完成非线性插值，从而实现对全浓度范围的浓度反演模型构建。本发明提供一种全新的气体浓度反演模型构建方法，突破了传统气体浓度反演模型依赖于二次谐波峰值或峰峰值的限制。
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公开(公告)号：CN114047160A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111260783.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/39
Abstract: 本发明提供了一种二次谐波穿线寻峰方法，首先对谐波数据进行小区间等间隔分割，利用标准差阈值对每个小区间的谐波数据进行判别，以此过滤无效片段后得到有效谐波片段；使用有效片段的均值和标准差计算出横穿线位置，结合区域均值差分法确定横穿线与二次谐波的穿线点，根据穿线形态具体又分上、下穿线点；根据各个穿线点来确定单个谐波的区间，在区间内可搜索得单个谐波的峰峰值；对所有波的峰峰值去极值求平均后，即可获得表征该瓶浓度的二次谐波峰峰值。与相关技术相比，本发明提供的二次谐波穿线寻峰方法，在不同采样率和采样时间下均可应用，具有较强抗噪能力和适应能力，同时计算简单，资源占用少，可在产线的嵌入式设备上应用。
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公开(公告)号：CN117092064B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202310772312.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对数法的免校准谐波信号解调方法，该方法将气体吸收光谱信号取对数后再通过锁相滤波获取谐波信号。本发明通过较为简便的方法有效抑制了光强信号对与气体浓度线性相关的谐波信号的干扰，相比传统锁相放大方法，省去了对光强信号进行校准的步骤，操作更加简洁，计算速度更快，占用资源更少，适用范围更广。
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公开(公告)号：CN114676626B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202210227429.9
申请日：2022-03-08
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G16C20/70 , G16C20/30 , G06N20/00 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督的小样本总氮紫外光谱检测建模方法、系统及介质，方法为：针对训练集水样，获取时间上连续的总氮浓度参考值和消解过程中的紫外光谱数据；基于紫外光谱数据，利用谱聚类构成训练集水样间的空间及时间关系网络，进而建立时空关系网络；基于总氮浓度参数值、紫外光谱数据及时空关系网络，构建基于弱监督的机器学习目标损失函数，并优化求解得到权重矩阵；使用权重矩阵对训练集水样的总氮浓度参考值修正，并将所得修正值作为训练集水样的总氮浓度标签值；以训练集水样的紫外光谱数据和总氮浓度标签值分别作为输入和输出数据，训练总氮光谱快速检测模型。本发明可以修正总氮浓度参考值，从而建立精准的总氮光谱检测模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119106247A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411439605.0
申请日：2024-10-15
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F17/14 , G06F17/15 , G01N21/39
Abstract: 本发明涉及气体检测技术领域，具体公开了基于对数卷积的免校准谐波信号获取方法，该方法将取对数后的气体吸收光谱信号与正/余弦参考信号进行线性卷积，即可解得多次谐波信号分量Xk和剩余调制幅度分量Yk，进而求得与气体浓度相关的谐波信号。本发明通过自然对数和线性卷积分别消除了光强和滤波器中未知增益对于谐波幅值的影响，相比于传统的锁相放大法，该方法无需校准就能获得具有精确绝对幅度的谐波，无需滤波器，操作更简洁，提高了计算速度，适用范围更大。
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公开(公告)号：CN112182991B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202011045500.9
申请日：2020-09-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/28 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种气液相变的介观模拟方法。该方法采用稠密气体状态方程刻画分子间短程排斥效应，采用成对相互作用力模仿分子间长程吸引效应。该方法基于双分布函数，其中密度分布函数用于描述并求解质量‑动量守恒定律，总动能分布函数用于描述并求解能量守恒定律。密度分布函数格子Boltzmann方程可恢复稠密气体状态方程和成对相互作用力，总动能分布函数格子Boltzmann方程可恢复稠密气体压力功、成对相互作用力做功、表面张力做功和粘性热耗散。该方法拥有明确的微观粒子图像和介观动理学理论背景，兼具概念及计算简洁性，并自然地满足热力学一致性，可实现气液相变过程的直接数值模拟，适用性广、可靠性高。
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公开(公告)号：CN111914388B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202010508414.0
申请日：2020-06-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时平均最低浓度的城区自然因素CO2浓度的计算方法，利用一段时间内测得的近地表CO2浓度计算城市区域内自然因素引起的CO2浓度变化。在计算中，综合测得的近地表CO2浓度、以及大气边界层高度、温度、降水等气象数据，确定在一定气象条件下CO2浓度的最小值作为该市区自然因素引起的CO2浓度日变化规律。该方法综合利用各项气象数据，计算量小，能精确计算出对CO2浓度变化起主导作用的自然因素的占比，对研究城区人为CO2排放具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114047161A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111261338.9
申请日：2021-10-28
Applicant: 中南大学
IPC: G01N21/39
Abstract: 本发明提供了一种激光器发射波长的自诊断方法，包括如下步骤：采集一定数量的实时二次谐波信号；提取出连续信号中每个二次谐波信号中左右谷值的位置与幅度；随后，将所有的谷值信息整理到同一坐标系中；接着，利用线性最小二乘拟合方法拟合所有的谷值点，获得拟合直线的斜率值K，并推算出双谷倾角θ，其中θ始终为锐角，且可为负值；再将θ值的绝对值与执行阈值THD相比较，判定激光器发射波长与最优波长之间的偏差是否达到了需要进行干预的界限；最后，若将θ值大于执行阈值THD，则利用提出的发射波长补偿公式计算需要调整的电压偏置值，从而更新激光器输出参数。与相关技术相比，本发明提供了一个全新的一种激光器发射波长自诊断方法。
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公开(公告)号：CN113029993A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110315557.4
申请日：2021-03-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的紫外光谱快速总氮在线检测方法，首先通过微型紫外光谱仪原位检测总氮氧化消解过程中的紫外光谱的数据变化；进一步利用基于注意力机制的多元时间序列预测算法提取紫外光谱数据变化特征，建立消解过程紫外光谱数据变化特征与总氮浓度的关系模型，基于整个氧化消解全过程、全波段光谱数据预测总氮浓度，提高总氮检测精度；然后根据模型注意力时空分布结果在检测精度允许的范围内压缩必要总氮消解时间，缩短总氮检测总时长，达到总氮快速检测的目的。
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