支持向量機結(jié)合信號匹配算法在聲譜氣體探測中的應(yīng)用.pdf

1、利用氣體中聲傳播的特性檢測氣體成分擁有響應(yīng)快、成本低、損耗小等其他傳統(tǒng)方法很難完全具備的優(yōu)秀功能，而利用支持向量機結(jié)合信號匹配算法對聲弛豫吸收譜線進行探測更是具有高效率、精度穩(wěn)定、可適性強等優(yōu)勢！
　　本論文首先基于聲弛豫吸收理論構(gòu)造聲譜曲線數(shù)據(jù)庫，再根據(jù)機器學(xué)習(xí)中的支持向量機結(jié)合小波分析的方法證明譜線上的峰值點、拐點等單一點可以實現(xiàn)對譜線的完全識別。接下來從定性與定量兩個方面對聲譜氣體探測的方法進行重點介紹。在譜線的定性分析方面

2、，使用了支持向量機和對譜線進行峰值分析的方法。在譜線的定量分析方面，提出了使用譜線的夾角鏈碼、面積等信號匹配算法構(gòu)造最大契合因子對譜線濃度進行探測的方法。基于以上研究內(nèi)容本文設(shè)計并實現(xiàn)了聲譜自動探測軟件，該軟件實現(xiàn)了譜線的理論數(shù)據(jù)構(gòu)造、實驗數(shù)據(jù)獲取與導(dǎo)入、峰值分析、閾值分析等各個模塊的功能，實現(xiàn)導(dǎo)入數(shù)據(jù)即可直接得出譜線濃度識別結(jié)果。最后通過軟件測試以確保其功能與性能的完備性。
　　使用該聲譜自動探測軟件我們進行了大量的探測實驗，通