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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109724693A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811607025.2
申请日：2018-12-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平稳小波的融合光谱去噪方法，包括：对测得的光谱信号进行一层平稳小波分解，获得分解后光谱信号的第一细节系数和第一近似系数；对第一细节系数和第一近似系数分别采用极值中值滤波方法，去除其中的脉冲噪声；将去噪后的光谱信号进行平稳小波逆变换处理，获得过渡光谱信号；采用平稳小波对过渡光谱信号进行五层分解，获得第三细节系数和第三近似系数；采用软阈值函数及启发式阈值，对第三细节系数和第三近似系数进行去噪处理，得到第四细节系数和第四近似系数；将处理后的第四细节系数和第四近似系数进行平稳小波逆变换，获得最终光谱信号；本发明可有效抑制Gibbs现象，保证光谱信号的真实性和分辨率，实现信噪比的有效提升。
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公开(公告)号：CN108845072B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201810735405.8
申请日：2018-07-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的4‑CBA含量的动态软测量方法，用于计算PTA氧化过程产生的4‑CBA含量，方法首先基于卷积神经网络构建动态软测量模型的输入与输出的映射关系，并将PTA氧化过程中有关可测变量的时间序列数据块作为动态软测量模型的输入，将4‑CBA作为输出；该方法将时间序列数据块输入到卷积层和池化层交替分布的卷积神经网络中，其中，卷积层和池化层均为2层，第一层池化采用一维最大池化提取卷积后的特征，第二层池化采用与卷积层输出的特征图大小相等的最大池化进行采样，并将最后一层池化的输出使用线性函数计算得到输出结果，该结果与4‑CBA分析数据进行比较并更新参数；本发明的动态软测量模型简单易实现，提高了模型的测量精度。
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公开(公告)号：CN109724693B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201811607025.2
申请日：2018-12-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平稳小波的融合光谱去噪方法，包括：对测得的光谱信号进行一层平稳小波分解，获得分解后光谱信号的第一细节系数和第一近似系数；对第一细节系数和第一近似系数分别采用极值中值滤波方法，去除其中的脉冲噪声；将去噪后的光谱信号进行平稳小波逆变换处理，获得过渡光谱信号；采用平稳小波对过渡光谱信号进行五层分解，获得第三细节系数和第三近似系数；采用软阈值函数及启发式阈值，对第三细节系数和第三近似系数进行去噪处理，得到第四细节系数和第四近似系数；将处理后的第四细节系数和第四近似系数进行平稳小波逆变换，获得最终光谱信号；本发明可有效抑制Gibbs现象，保证光谱信号的真实性和分辨率，实现信噪比的有效提升。
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公开(公告)号：CN109060683A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810767184.2
申请日：2018-07-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01N21/31
CPC classification number: G01N21/31
Abstract: 本发明提供了一种双波长光谱仪，包括沿光路顺次相接的强光光源、光路结构部和光谱仪主机，光路结构部通过双芯端口与光谱仪主机相接；光路结构部包括Y型入射光纤及由该Y型入射光纤分出的第一光路和第二光路，第一光路依次设置有第一分光片、传输光纤、样品池和出射光纤，第二光路依次设置有第二分光片、传输光纤、样品池和出射光纤，Y型入射光纤的入射端口与所述强光光源相接；光谱仪主机包括沿光路依次设置的狭缝片、凹面光栅和面阵探测器。本发明结构简单，可在不移动样品池的情况下，一次测得同一样品在不同波长条件下的吸收光谱，消除了误差，提高了检测精度；且能够在面阵探测器上同时成像，检测更便捷，降低了处理难度。
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公开(公告)号：CN108845072A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810735405.8
申请日：2018-07-06
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G01N31/005 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的4-CBA含量的动态软测量方法，用于计算PTA氧化过程产生的4-CBA含量，方法首先基于卷积神经网络构建动态软测量模型的输入与输出的映射关系，并将PTA氧化过程中有关可测变量的时间序列数据块作为动态软测量模型的输入，将4-CBA作为输出；该方法将时间序列数据块输入到卷积层和池化层交替分布的卷积神经网络中，其中，卷积层和池化层均为2层，第一层池化采用一维最大池化提取卷积后的特征，第二层池化采用与卷积层输出的特征图大小相等的最大池化进行采样，并将最后一层池化的输出使用线性函数计算得到输出结果，该结果与4-CBA分析数据进行比较并更新参数；本发明的动态软测量模型简单易实现，提高了模型的测量精度。
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