公开(公告)号：CN119470390B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202510047999.3

申请日：2025-01-13

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张怡龙 ,  潘振宇 ,  孙昊浩 ,  陈朋 ,  王海霞 ,  梁荣华

IPC: G01N21/65 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法，应用于拉曼光谱系统，所述基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法包括：按照预设的第一温度、预设的第一积分时间、预设的第一增益和预设的第一偏置采集得到第一拉曼光谱信号。本基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法通过自动调节模型，自动调节积分时间、偏置和增益，无需手动操作，有效提升了拉曼光谱系统的动态范围和信噪比，使弱拉曼光谱信号更容易被识别，增强了检测灵敏度，也提升了检测的动态范围；并且自动调节模型中通过对宽度模块与深度模块的加权，提升了自动调节模型输出的准确性和灵活性。

公开(公告)号：CN119470390A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510047999.3

申请日：2025-01-13

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张怡龙 ,  潘振宇 ,  孙昊浩 ,  陈朋 ,  王海霞 ,  梁荣华

IPC: G01N21/65 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法，应用于拉曼光谱系统，所述基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法包括：按照预设的第一温度、预设的第一积分时间、预设的第一增益和预设的第一偏置采集得到第一拉曼光谱信号。本基于神经网络的拉曼光谱自动调节与重建方法通过自动调节模型，自动调节积分时间、偏置和增益，无需手动操作，有效提升了拉曼光谱系统的动态范围和信噪比，使弱拉曼光谱信号更容易被识别，增强了检测灵敏度，也提升了检测的动态范围；并且自动调节模型中通过对宽度模块与深度模块的加权，提升了自动调节模型输出的准确性和灵活性。