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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的偏振增强型气体识别探测方法、装置,该方法包括获取超连续谱激光信号,并通过准直分光耦合出两路信号;对光谱信号进行气体的吸收处理,得到气体吸收后的光谱信号,将其与标准的光源光谱对照信号作对比,获得气体吸收特征光谱;利用超连续谱激光信号深度学习模块对光谱谐波信号图谱进行训练,并结合电控偏振片和锗基二维光谱探测器完成信号重构,利用偏振增强的气体光谱指纹信号的智能识别终端绘制气体吸收的光谱信号图谱,完成气体成分和浓度的识别。本发明提高了多气体识别精度,气体浓度识别的下限能够达到ppb级别。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410256890.6 | 专利名称: | 一种基于深度学习的偏振增强型气体识别探测方法、装置 |
申请日: | 2024-03-07 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01N21/39搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2024-05-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117907277B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |