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公开(公告)号:CN116754615A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310235163.7
申请日:2023-03-13
Applicant: 英飞凌科技股份有限公司
IPC: G01N27/12 , G01R19/00 , G01R25/00 , G01R23/16 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 提供了用于感测气体混合物中的一种或多种气体的气体感测设备。气体感测设备包括:加热装置,根据周期性温度分布加热气体传感器;预处理处理器,从气体传感器中的每个气体传感器接收信号并且对所接收的信号进行预处理,以便针对周期性温度分布的每个周期,生成气体传感器中的每个气体传感器的经预处理的信号样本;特征提取处理器,被配置为用于接收经预处理的信号样本,并且用于针对周期中的每个周期,从针对相应周期接收的经预处理的信号样本中提取特征值集合,其中特征值集合中的每个特征值集合包括一个或多个时域特征值和一个或多个频域特征值;气体浓度处理器,针对特征值集合中的每个特征值集合创建针对气体中的每种气体的感测结果SR。
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公开(公告)号:CN115964929A
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202211243961.6
申请日:2022-10-11
Applicant: 英飞凌科技股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/02
Abstract: 本公开的实施例涉及用于感测气体混合物中的一个种或多个多种气体的气体感测设备。气体感测设备包括:一个或多个化学电阻式气体传感器;一个或多个热源;预处理处理器;特征提取处理器;判别嵌入网络处理器,判别嵌入网络处理器被配置为用于接收特征值集合并为每个特征值集合创建嵌入特征值集合;分类处理器,被配置为用于接收嵌入特征值集合并为每个嵌入特征值集合创建分类值,分类值指示气体混合物的类别;量化处理器,被配置为用于接收嵌入特征值集合和分类值,被配置为用于针对嵌入特征值集合中的每个为气体中的每种创建感测结果,量化处理器包括基于第三训练模型的算法处理器和用于该基于第三训练模型的算法处理器的多个第三训练模型。
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公开(公告)号:CN118033045A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202311496867.6
申请日:2023-11-10
Applicant: 英飞凌科技股份有限公司
IPC: G01N33/00
Abstract: 本公开涉及用于感测目标气体的气体感测设备和方法。一种用于感测气体混合物中的目标气体的气体感测设备包括:被配置用于获取采样测量信号的测量模块,采样测量信号响应于气体混合物中目标气体的浓度;被配置用于使用偏移信息来补偿采样测量信号以获取补偿测量信号的补偿模块;处理模块,被配置用于检测采样测量信号的样本,该样本满足一组标准或多个标准,并且其中如果根据对采样测量信号的评估,样本与低于阈值的目标气体的浓度相关联,则该组标准中的第一标准被满足,并且该处理模块还被配置用于基于满足该组标准的样本来更新偏移信息。
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公开(公告)号:CN113988146A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202110777467.7
申请日:2021-07-09
Applicant: 英飞凌科技股份有限公司
Abstract: 本公开总体上涉及用于感测气体混合物中的一种或多种气体的气体感测设备以及用于操作气体感测设备的方法。气体感测设备包括:一个或多个化学电阻式气体传感器;一个或多个热源,其中气体传感器在恢复阶段期间根据一个或多个第一温度分布来加热并且在感测阶段期间根据一个或多个第二温度分布来加热;预处理处理器,被配置用于生成预处理信号样本;特征提取处理器,被配置用于从所接收的预处理信号样本中提取一个或多个特征值;以及用于创建感测结果的气体浓度处理器;其中气体浓度处理器包括被配置为输出类别判定值的分类处理器,其中分类处理器被配置为输出置信度值,其中分类处理器包括基于第一训练模型的算法处理器。
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公开(公告)号:CN111610232A
公开(公告)日:2020-09-01
申请号:CN202010115566.4
申请日:2020-02-25
Applicant: 英飞凌科技股份有限公司
Abstract: 提供了一种气体感测设备。气体感测设备包括:一个或多个化学阻抗气体传感器;一个或多个加热元件,用于加热每个气体传感器;预处理块,被配置用于滤波信号样本,以便为每个气体传感器生成滤波信号样本;信息提取块,被配置用于基于接收到的相应气体传感器的滤波信号样本的动态特性为每个气体传感器生成滤波信号样本的表示;以及决策块,被配置用于接收表示,其中决策块包括具有输入层和输出层的基于训练模型的算法级,决策块包括用于算法级的一个或多个训练模型,其中决策块基于算法级的输出层的输出值为每个气体传感器创建感测结果,其中通过在算法级处使用一个或多个训练模型中的至少一个来创建每个气体传感器的输出值。
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