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本发明公开了一种基于光谱数据的纺织用纤维智能鉴别方法及系统，涉及纺织纤维鉴别领域，该鉴别方法包括以下步骤：对纺织纤维光谱数据执行变换分析处理获取光谱特征，并基于光谱特征与系数相关技术确定光谱特征波长，建立预测模型输出纺织纤维结晶度；基于数据分析技术建立映射空间判断纺织纤维结晶度的分布状况生成形态特征值，并通过相似度比对评估纺织纤维的耐磨性；对纺织纤维图像实施均衡与分割处理，并将处理完成的纺织纤维图像的像素点映射至状态空间评估纺织纤维的强韧性；动态分析纺织纤维的应用状态评估纺织纤维的使用寿命。本发明可获取关于纤维强度和结构的预测估计值，为纤维强韧性的评估提供数据支持。

一种大带宽且分辨率可调的微型芯片光谱仪，包括光谱粗分割单元A、可调谐环形滤波器B、采样光谱记录与还原单元C以及参考单元D，所述粗分割单元A的上输出端和所述可调谐环形滤波器B的输入端相连接，所述粗分割单元A的下输出端和所述参考单元D连接，所述可调谐环形滤波器B的输出端和所述采样光谱记录与还原单元C通过一个1×2的分束器相连接。本发明具有大带宽、分辨率可调、功耗低、适用于各种材料平台。

本发明提出了一种基于分子光谱学及实验数据的中红外甲烷传感器校正方法，步骤是：首先基于HITRAN数据库中获取的参数计算出确定波段下不同温度、压强下的甲烷分子吸收系数，其次通过可变温度、压强的测试装置获得甲烷气体在不同温度和压强下的吸光度，通过朗伯比尔定律反演出吸收系数，对HITRAN拟合出的吸收系数进行修正，最后将修正后的甲烷吸收系数用于红外甲烷传感器的校正，从而提高中红外甲烷传感器的精度。采用本发明的方法，可有效提高中红外甲烷传感器的精度。