分析提取近紅外小分子痕量氣體特征含量的方法和分析儀的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種分析提取近紅外小分子痕量氣體特征含量的方法和分析儀，該方法包括：(1)、在中心波長所在的譜線半高全寬內(nèi)選取長度大于2N的超完備基樣本，并從該超完備基樣本中選出1組樣本長度為2N的樣本；(2)、根據(jù)所述欲確定的完備基樣本的長度計算得到權(quán)重截斷長度LWT；(3)、在長度為2N的樣本數(shù)據(jù)中搜索得到最大值，并定義其為興趣樣本A的最大值樣本數(shù)據(jù)A(LWT)；(4)、完成樣本空間中由一個長度為2N的超完備基樣本到2個長度為N的完備基樣本的基變換。本發(fā)明處理一次性采樣的盲源超完備基數(shù)據(jù)樣本，將盲源超完備基數(shù)據(jù)樣本變?yōu)槊ぴ赐陚浠鶖?shù)據(jù)樣本。
【專利說明】
分析提取近紅外小分子痕量氣體特征含量的方法和分析儀
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及氣體檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是一種分析提取近紅外小分子痕量氣體 特征含量的方法和分析儀。
【背景技術(shù)】
[0002] 相對于單一成分光譜分析，多組分近紅外小分子氣體的光譜檢測，不僅要以吸收 系數(shù)盡量大、吸收頻帶無重疊為原則選擇被檢測譜線，還必須綜合考量其它各組分氣體的 吸收光譜特性對被選擇的檢測譜線的影響。近紅外波段氣體，通常需要在常溫常壓下檢測。 那么，多組分氣體的測量，譜線加寬和密集的分布，使得難以做到選線與無頻帶疊加兩方面 的兼顧。很多時候，被檢測的多組分氣體中，多種成份具有相同的分子基團(tuán)，這些相同分子 基團(tuán)的分子結(jié)構(gòu)非常接近，因而其特征吸收光譜會產(chǎn)生部分重疊。
[0003] 目前，在多成份氣體光譜檢測中，幾乎都是通過選擇吸收系數(shù)盡量大、吸收頻帶無 重疊的檢測譜線，來簡化對多成份光譜樣本數(shù)據(jù)的分析處理難度。與其檢測技術(shù)發(fā)展相比， 對多組分光譜數(shù)據(jù)的分析處理技術(shù)的研究，還是很滯后的，突出表現(xiàn)：（1)首先要檢測的組 分必須是確定已知的；（2)不論是采用線性方程組還是最小二乘回歸法，或者是其它類似的 方法，都需對應(yīng)要檢測的每個成份中心波長附近，測得一組譜數(shù)據(jù)，比如有4種要分析氣體 成份，就要在4種氣體對應(yīng)的中心波長附近，進(jìn)行4次光譜數(shù)據(jù)樣本的采樣，以獲得4組數(shù)據(jù) 構(gòu)造線性方程組或矩陣，再用相應(yīng)的算法求解；（3)而且，（2)線性求解，直接將所選個樣本 數(shù)據(jù)中的最大值當(dāng)做檢測氣體的真正特征吸收值，由于有背景噪聲和離群歧點存在，這種 認(rèn)定很不符合科學(xué)性；（4)到目前為止，在近紅外小分子氣體光譜檢測領(lǐng)域，采用盲源超完 備基光譜數(shù)據(jù)樣本，進(jìn)行多組分氣體光譜分析研究方面，還是個空白。
[0004] 近紅外光譜區(qū)的嚴(yán)重重疊性和不連續(xù)性，從物質(zhì)近紅外光譜中，很難直接提取出 與成份含量相關(guān)的信息來，也很難給予合理的光譜解析。本發(fā)明找到一種關(guān)于采用近紅外 小分子光譜盲源超完備基數(shù)據(jù)樣本，提取光譜中與成份含量相關(guān)的信息的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種分析提取近紅外小分子痕量氣體特征 含量的方法和分析儀，其基于超完備基樣本，實現(xiàn)分析提取出光譜數(shù)據(jù)樣本中與成份含量 相關(guān)的信息。
[0006] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案來具體實現(xiàn)：
[0007] 分析提取近紅外小分子痕量氣體特征含量的方法，該方法包括：
[0008] (1)、在中心波長所在的譜線半高全寬(Full half-high width)內(nèi)選取長度大于 2N的超完備基樣本，并從該超完備基樣本中選出1組樣本長度為2N的樣本，其中N為欲確定 的完備基樣本的長度；
[0009] (2)、根據(jù)所述欲確定的完備基樣本的長度計算得到權(quán)重截斷長度LWT;
[0010] (3)、在長度為2N的樣本數(shù)據(jù)中的搜索得到最大值，并定義其為興趣樣本A的最大 值樣本數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)表示為A(Ur);
[0011] (4)、完成樣本空間中由一個長度為2N的超完備基樣本到2個長度為N的完備基樣 本的基變換，并計算得到其中六(1)^〇^)^0)、8(?和8(1)樣本數(shù)據(jù)，其中4(1)^(?是 興趣樣本A的端值，A(Lwt)是興趣樣本A的最大值，B(N)和B(l)是映射樣本B的端值；
[0012]優(yōu)選地，步驟(4)中，當(dāng)要提取的痕量氣體特征成分(例如H20、CH4、C0 2等氣體含量） 位于所選待測中心波長左側(cè)時，超完備基樣本選在左半樣本空間，以A(LWT)為原點，向波長 的遞減(優(yōu)選地，遞減的步長為檢測光譜儀的物理分辨率或者說其數(shù)據(jù)采樣步長，本發(fā)明物 理分辨率可達(dá)到0.03nm，以下遞增或遞減的步長按照此例)方向延伸搜索并逐一計算得到 興趣樣本A中的數(shù)據(jù)A(Lwt-I)，……，A(1)，再向波長遞增的方向延伸搜索并逐一計算得到興 趣樣本A中的數(shù)據(jù)A(L WT+1)，……，A(N)，這樣獲取興趣樣本A= {A(l)，……，A(LWT)，……，A (N)}，接著，以樣本數(shù)據(jù)A(1)相鄰，向波長遞減方向選取N個樣本數(shù)據(jù)，獲取映射樣本B，B = {B(N),……，B(1 )}，因被分析譜線在最大峰值左右兩側(cè)分別是按照波長遞增或遞減的，所 以此時，B(N)是B樣本中最大值樣本數(shù)據(jù)，B(l)是B樣本中最小值樣本數(shù)據(jù)；同理，當(dāng)要提取 痕量氣體特征成分(例如C2H2、C 〇2等氣體含量)位于所選待測中心波長右側(cè)時，樣本選在右 半樣本空間，以A(L WT)為原點，向波長的遞減方向延伸搜索并逐一計算得到興趣樣本A中的 數(shù)據(jù)A(Lwt+1)，……，A(N)，再向波長遞增的方向延伸搜索并逐一計算得到興趣樣本A中的數(shù) 據(jù)A(Lwt-I)，……，A(1)，這樣獲取興趣樣本A= {A(l)，……，A(Lwt)，……，A(N)}，接著，以樣 本數(shù)據(jù)A(l)相鄰，向波長遞增方向選取N個樣本數(shù)據(jù)(B(N)與A(l)為相鄰數(shù)據(jù)項），獲取映射 樣本B，B={B(N)，……，B(1)}，同理，B(N)也是是B樣本中最大值樣本數(shù)據(jù)，B(l)是B樣本中 最小值樣本數(shù)據(jù)；
[0013]以上完成了左半樣本空間或右半樣本空間一個長度為2N的超完備基樣本到2個長 度為N的完備基樣本的基變換，其中4(1)^(1^)^0)、8(?和8(1)是樣本空間基變換的5個 關(guān)鍵樣本數(shù)據(jù)。
[0014] 步驟(2)通過截斷方程-丨.02A/^T -1.02,^/^ + 1,02A「V = 0計算得到權(quán)重截 斷長度Lwt。
[0015] 還包括步驟(5)、對盲源完備基樣本A、B組成長度為N的2維盲源分離(B SS)源矩陣 x(t)，即x(t) = [A;B]，得到完備基BSS模型x(t)=As*(t)，s*(t)是要從隱藏在如權(quán)利要求1 或2樣本中，分析提取出的多個氣體特征吸收的信號矩陣，A為特征信號加權(quán)因子矩陣，表征 未知的混合置加關(guān)系，是待估計確定的。
[0016] 針對完備基BSS模型x(t) =As*(t)，采用基于負(fù)熵判據(jù)的一單元快速獨(dú)立分量分 析(FastICA)算法，將隱藏在長度為2N的盲源超完備基樣本中的多組分吸收氣體的特征含 量信息分析提取出來。
[0017] 所述超完備基樣本，是指在所選待測中心波長所在的譜線半高全寬(Full half-high width) 內(nèi)選有很多氣體吸收的、最大吸收對應(yīng)的特征吸收線譜線半高全寬內(nèi) ，選出 1 組樣本長度為2N的樣本，因為只有1組，要分析的氣體吸收信息是2個以上的多個成分，因此 這個被選出的樣本為超完備基樣本。
[0018] N的取值范圍是大于2的自然數(shù)。
[0019] N的取值范圍在800-1000之間。
[0020] -種分析儀，其特征在于，包括使用所述的分析提取近紅外小分子痕量氣體特征 含量的方法。
[0021] 一種光聲光譜信號處理方法，包括：
[0022] 測得的光聲光譜超完備基數(shù)據(jù)樣本輸入；
[0023] 用權(quán)重截斷方程階段為2個等長完備基樣本；
[0024]組成觀測數(shù)據(jù)矩陣x，并標(biāo)準(zhǔn)化處理；
[0025] 對矩陣x去均值中心化處理；
[0026]對輸入矩陣白化去相關(guān)性處理；
[0027] 任取矩陣wo并且wo的絕對值等于1;
[0028]通過out濾波去除離群點；
[0029]按照ICA變換尺度不變理論乘標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)回加均值；
[0030] 偏離線中心的Lorentz線型函數(shù)修正；
[0031]基于調(diào)制系數(shù)的信號失真矯正；
[0032]特征光聲信號輸出。
[0033] 本發(fā)明處理一次性采樣的盲源超完備基數(shù)據(jù)樣本，將盲源超完備基數(shù)據(jù)樣本變?yōu)?盲源完備基數(shù)據(jù)樣本;根據(jù)分析得到的盲源完備基數(shù)據(jù)樣本，分析提取出光譜數(shù)據(jù)樣本中 與成份含量相關(guān)的信息;根據(jù)上述方法設(shè)計為計算機(jī)程序模塊，可配合各種近紅外分析儀 器，實現(xiàn)多組分光譜數(shù)據(jù)的快速同步實時在線分析。
[0034] 本發(fā)明所述的在近紅外小分子多組分氣體光譜檢測領(lǐng)域，創(chuàng)新地提出采用盲源超 完備基樣本分析提取隱藏在其中的特征氣體含量信息。同時還創(chuàng)新地提出，將盲源超完備 基樣變換為盲源完備基樣的權(quán)重截斷方程，和基于該方程的5點盲源完備基樣確定法;實時 檢測數(shù)據(jù)驗證表明，本發(fā)明提出的氣體光譜檢測數(shù)據(jù)分析提取與成分先關(guān)信息方法，分析 靈敏度高、方法檢測靈敏限很小、噪聲免疫力很強(qiáng)，避免了本發(fā)明在【背景技術(shù)】提到的多組分 氣體痕量光譜檢測中的3個弊端，真正做到檢測樣本無需任何化學(xué)的、物理的以及數(shù)據(jù)的前 期處理，而且所需選取盲超完備基源樣本的樣本數(shù)據(jù)量小，程序分析速度快，程序模塊可以 移植到任意一種近紅外小分子多組分氣體痕量光譜檢測儀器或設(shè)備上。
[0035] 本發(fā)明中，只要欲確定的2個完備基樣本長度N給定，那么待選的超完備基樣本及 其長度就可確定，并只需將N帶入截斷方程一次，該五個點關(guān)鍵樣本數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的2個長 度為N的完備基樣本就被準(zhǔn)確求出了。
【附圖說明】
[0036]下面根據(jù)附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0037]圖1是常溫常壓下在近紅外1 . 5ixm泛頻吸收帶中的C2H2氣體分子P9峰 (1530.3709nm)和其附近其它氣體的特征吸收.H20分子的吸收譜圖，C2H 2分子吸收譜圖（吸 收強(qiáng)度縮小了2500倍），C02分子吸收譜圖，CH4氣體分子吸收譜圖；1_1530.240011111線上11 20的 吸收，2-1530 ? 3608nm 線上 CH4 吸收，3-1530 ? 3675nm 線上 H20 的吸收，4-1530 ? 3698nm 線上 H20 的吸收，5-1530.3709nm線上C2H2的吸收，6-1530.3872nm線上C0 2的吸收；
[0038]圖2是常溫常壓下變壓器油放電時在1530.3709nm(所選待測中心波長)附近(譜線 半高全寬)探測的油溶解氣二次諧波光聲光譜；
[0039]圖3是基于5點采樣法的盲源超完備基樣本空間到盲源完備基樣本空間的變換圖；
[0040] 圖4是程序模塊流程圖；
[0041] 圖5是被提取出的變壓器油溶解氣二次諧波光聲光譜信號特征成分：1-CH4 (1530 ? 3608nm); 2-H20( 1530 ? 3675nm); 3-H20( 1530 ? 3698nm);4-C2H2( 1530 ? 3709nm);5-C〇2 (1530.3872nm)〇
【具體實施方式】
[0042]如圖1-5所示，本發(fā)明用常溫常壓下，在近紅外1.5mi泛頻吸收帶中如圖1所示的P9 吸收峰(C2H2氣體分子的最大特征吸收峰，即所選待測中心波長所在的吸收峰）的變壓器油 溶解氣的二次諧波光聲光譜的為例，在該峰中隱藏的多組分氣體的特征吸收，見圖1。圖1是 常溫常壓下在近紅外1.5WI1泛頻吸收帶中的C 2H2氣體分子P9峰（1530.3709nm)和其附近其它 氣體的特征吸收.H20分子的吸收譜圖，C 2H2分子吸收譜圖（吸收強(qiáng)度縮小了 2500倍），C02分 子吸收譜圖，CH4氣體分子吸收譜圖；1530 ? 2400nm線上H20的吸收，1530 ? 3608nm線上CH4吸 收，1530 ? 3675nm線上H20的吸收，1530 ? 3698nm線上H20的吸收，1530 ? 3709nm線上C2H2的吸 收，1530 ? 3872nm線上C02的吸收。
[0043] P9峰是C2H2氣體分子最大特征吸收峰，所以在P9峰的最大值全線寬內(nèi)選取盲源超 完備基樣本。如圖2,為了提高分析提取多組分特征吸收含量信息的速度，將如圖2的最大值 全線寬內(nèi)盲源樣本，分割成左右2個長度為2N的盲源超完備基樣本空間。
[0044] 首先采用所編寫的程序搜^出P9峰的最大值全線寬內(nèi)的全局最大值，它也是被分害啲左右2 個長度為2N的盲源超完備基樣本空間中的全局最大值。將N(此例中N=886,進(jìn)行程序算法與 樣本長度的權(quán)衡后的最佳值）代入權(quán)重截斷方程：' -i.〇2AC, -l,02.；Vlw + i.02,V;二0， 編程求出權(quán)重截斷LWT。那么，基于權(quán)重截斷方程的5點采樣，分別將左右2個長度為2N樣本空 間（圖3，左2N樣本空間，右2N樣本空間）的盲源超完備基樣本分別變換為盲源完備基樣本A、 B。如圖3,左2N樣本空間：按照波長遞增的方向，長度為N(N=886)的2維盲源完備基樣本向 量x(t) = [B;A]，A={A(l)，……，A(LWT)，……，A(N)}，B={B(1)，……，B(N)};右2N樣本空 間：按照波長遞增的方向，長度為N(N=886)的2維盲源完備基樣本向量x(t) = [A;B]，A= {A (N),……，A(LWT)，……，A(1)}，B={B(N)，……，B(l)}〇
[0045] 構(gòu)造完備基BSS模型x(t)=A，(t)，如圖4程序流程圖的第二步開始，所編寫程序 即可按照如圖4的流程：
[0046] 一種光聲光譜信號處理方法，包括：
[0047] 測得的光聲光譜超完備基數(shù)據(jù)樣本輸入；
[0048] 用權(quán)重截斷方程階段為2個等長完備基樣本；
[0049] 組成觀測數(shù)據(jù)矩陣X，并標(biāo)準(zhǔn)化處理；
[0050] 對矩陣x去均值中心化處理；
[00511對輸入矩陣白化去相關(guān)性處理；
[0052] 任取矩陣WQ并且WQ的絕對值等于1 ;
[0053] 通過out濾波去除離群點；
[0054] 按照ICA變換尺度不變理論乘標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)回加均值；
[0055] 偏離線中心的Lorentz線型函數(shù)修正；
[0056] 基于調(diào)制系數(shù)的信號失真矯正；
[0057]特征光聲信號輸出。
[0058]完成從各個長度為2N的盲源超完備基樣本中，分析提取出對應(yīng)多組分氣體含量的 信息，見圖5。圖5是被提取出的變壓器油溶解氣二次諧波光聲光譜信號特征成分：1-CH4 (1530 ? 3608nm); 2-H20( 1530 ? 3675nm); 3-H20( 1530 ? 3698nm);4-C2H2( 1530 ? 3709nm);5-C〇2 (1530.3872nm)〇
[0059]最后應(yīng)說明的是：以上所述僅為發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制發(fā)明，盡管 參照前述實施例對發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，其依然可以對前 述各實施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換。凡在發(fā) 明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在發(fā)明的保護(hù)范圍之 內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 分析提取近紅外小分子痕量氣體特征含量的方法，其特征在于，該方法包括： (1) 、在中心波長所在的譜線半高全寬(Full half-high width)內(nèi)選取長度大于2N的 超完備基樣本，并從該超完備基樣本中選出1組樣本長度為2N的樣本，其中N為欲確定的完 備基樣本的長度； (2) 、根據(jù)所述欲確定的完備基樣本的長度計算得到權(quán)重截斷長度Ur; (3) 、在長度為2N的樣本數(shù)據(jù)中搜索得到最大值，并定義其為興趣樣本A的最大值樣本 數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)表示為A(Ur); (4) 、完成樣本空間中由一個長度為2N的超完備基樣本到2個長度為N的完備基樣本的 基變換，并計算得到其中六(1)^〇^)^0)、8(?和8(1)樣本數(shù)據(jù)，其中4(1)^(?是興趣 樣本A的端值，A(Lwt)是興趣樣本A的最大值，B(N)和B(l)是映射樣本B的端值； 優(yōu)選地，步驟(4)中，當(dāng)要提取的痕量氣體特征成分(例如H20、CH4、C02等的氣體含量)位 于所選待測中心波長左側(cè)時，超完備基樣本選在左半樣本空間，以A(Ur)為原點，向波長遞 減(優(yōu)選地，遞減步長為檢測光譜儀的物理分辨率或者說其數(shù)據(jù)采樣步長，本發(fā)明物理分辨 率可達(dá)到0.03nm，以下遞增或遞減的步長按照此例)方向延伸搜索并逐一計算得到興趣樣 本A中的數(shù)據(jù)A(Lwt-I)，……，A(1)，再向波長遞增的方向延伸搜索并逐一計算得到興趣樣本 A中的數(shù)據(jù)A(L WT+1)，……，A(N)，這樣獲取興趣樣本A= {A(l)，……，A(LWT)，……，A(N)}，接 著，以樣本數(shù)據(jù)A(l)相鄰，向波長遞減方向選取N個樣本數(shù)據(jù)，獲取映射樣本B，B={B (N)，……，B(1 )}，因被分析譜線在最大峰值左右兩側(cè)分別是按照波長遞增或遞減的，所以 此時，B(N)是B樣本中最大值樣本數(shù)據(jù)，B(l)是B樣本中最小值樣本數(shù)據(jù)；同理，當(dāng)要提取痕 量氣體特征成分(例如C 2H2、C02等氣體含量)位于所選待測中心波長右側(cè)時，樣本選在右半 樣本空間，以A(Lwt)為原點，向波長的遞減方向延伸搜索并逐一計算得到興趣樣本A中的數(shù) 據(jù)A(L wt+1)，……，A(N)，再向波長遞增的方向延伸搜索并逐一計算得到興趣樣本A中的數(shù)據(jù) A(Lwt-I),……，A(1)，這樣獲取興趣樣本A= {A( 1)，……，A(Lwt)，……，A(N)}，接著，以樣本 數(shù)據(jù)A(l)相鄰，向波長遞增方向選取N個樣本數(shù)據(jù)(B(N)與A(l)為相鄰數(shù)據(jù)項），獲取映射樣 本B，B={B(N)，……，B(1)}，同理，B(N)也是是B樣本中最大值樣本數(shù)據(jù)，B(l)是B樣本中最 小值樣本數(shù)據(jù)； 以上完成了左半樣本空間或右半樣本空間一個長度為2N的超完備基樣本到2個長度為 N的完備基樣本的基變換，其中4(1)^(1^)^0)、8(?和8(1)是樣本空間基變換的5個關(guān)鍵 樣本數(shù)據(jù)。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟⑵通過截斷方程'-丨.的規(guī)1.02.A，、 計算得到權(quán)重截斷長度Lwt。3. 如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，還包括步驟(5)、對盲源完備基樣本A、B組成 長度為N的2維盲源分離(BSS)源矩陣x(t)，即x(t) = [A;B]，得到完備基BSS模型x(t)=As* (t)，s*(t)是要從隱藏在如權(quán)利要求1或2樣本中，分析提取出的多個氣體特征吸收的信號 矩陣，A為特征信號加權(quán)因子矩陣，表征未知的混合疊加關(guān)系，是待估計確定的。4. 如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，針對完備基BSS模型x(t)=As*(t)，采用基于 負(fù)熵判據(jù)的一單元快速獨(dú)立分量分析(FastICA)算法，將隱藏在長度為2N的盲源超完備基 樣本中的多組分吸收氣體的特征含量信息分析提取出來。5. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述超完備基樣本，是指在所選待測中心波 長所在的譜線半高全寬(Full half-high width)內(nèi)選有很多氣體吸收的、最大吸收對應(yīng)的 特征吸收線譜線半高全寬內(nèi)，選出1組樣本長度為2N的樣本，因為只有1組，要分析的氣體吸 收信息是2個以上的多個成分，因此這個被選出的樣本為超完備基樣本。6. 如權(quán)利要求1-5之一所述的方法，其特征在于，N的取值范圍是大于2的自然數(shù)。7. 如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，N的取值范圍在800-1000之間。8. -種分析儀，其特征在于，包括使用權(quán)利要求1-7之一所述的分析提取近紅外小分子 痕量氣體特征含量的方法。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的分析儀，其特征在于，該分析儀對光聲光譜信號處理方法，包 括： 測得的光聲光譜超完備基數(shù)據(jù)樣本輸入； 用權(quán)重截斷方程階段為2個等長完備基樣本； 組成觀測數(shù)據(jù)矩陣x，并標(biāo)準(zhǔn)化處理； 對矩陣x去均值中心化處理； 對輸入矩陣白化去相關(guān)性處理； 任取矩陣W0并且W0的絕對值等于1 ; 通過out濾波去除離群點； 按照ICA變換尺度不變理論乘標(biāo)準(zhǔn)化洗漱回加均值； 偏離線中心的Lorentz線型函數(shù)修正； 基于調(diào)制系數(shù)的信號失真矯正； 特征光聲信號輸出。
【文檔編號】G01N21/359GK106053382SQ201610460258
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年6月23日
【發(fā)明人】武智瑛, 于清旭
【申請人】武智瑛