买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东省科学院海洋仪器仪表研究所申请的专利基于紫外可见光谱交互干扰的补偿方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120293892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510589441.8，技术领域涉及：G01N21/33；该发明授权基于紫外可见光谱交互干扰的补偿方法是由张颖颖;王以琳;袁达;冯现东设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于紫外可见光谱交互干扰的补偿方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于紫外可见光谱交互干扰的补偿方法，涉及光谱分析技术领域，包括采集浊度、COD、硝酸盐单一梯度溶液及三者混合溶液的紫外可见光谱数据，并对数据进行预处理；构建浊度与光谱数据的映射关系模型；对于260‑320nm波长范围内的光谱数据，计算交互干扰数据，建立浊度和交互干扰数据之间的关系，进行交互干扰补偿和光谱分析；对于220‑260nm波长范围内的光谱数据，构建COD与光谱数据关系模型，计算交互干扰数据；基于交互干扰数据特征，建立回归模型，分析干扰光谱特征与其他物质之间的关系，进行交互干扰补偿与光谱分析。本发明显著改善光谱信号的分辨率，并提升数据分析的可靠性，有广泛的应用前景。

本发明授权基于紫外可见光谱交互干扰的补偿方法在权利要求书中公布了：1.基于紫外可见光谱交互干扰的补偿方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集浊度、COD、硝酸盐单一梯度溶液及三者混合溶液的紫外可见光谱数据，并对数据进行预处理； 步骤2，构建浊度与光谱数据的映射关系模型：根据220-320nm范围内的光谱数据，构造基矩阵来表示浊度与吸收光谱数据的非线性映射关系，N为浓度梯度； 浊度浓度向量定义为，N为浓度梯度，通过400-800nm范围内的光谱数据提取与浊度相关的信息，得到新数据，其吸收光谱数据的预测值为： 其中，每个波长下的构成输出预测矩阵，am、bm、cm构成系数向量qm：，各波长通道独立建模，通过矩阵运算批量求解； 步骤3，对于260-320nm波长范围内的光谱数据，计算交互干扰数据：，其中为COD的光谱数据，为浊度的光谱数据，为混合溶液对应的光谱数据；通过高斯-线性补偿模型来建立浊度和交互干扰数据之间的非线性关系，通过非线性最小二乘优化精确求解参数向量；使用最小二乘法对模型进行拟合，得到每个波长对应的最优参数，并将所有波长下的参数保存在矩阵中； 通过拟合得到的参数矩阵和新数据，利用高斯-线性补偿模型预测交互干扰数据，对于新样本使用以下公式进行计算： 通过对每个波长下的模型进行逐一应用，得到对应的交互干扰数据；在260-320nm波长范围内，根据浊度吸收光谱模型和高斯-线性补偿模型，计算出校正后的混合光谱数据： 其中，为经过交互干扰补偿后的吸收光谱数据；将经过交互干扰补偿后的吸收光谱数据带入到光谱成分分析模型中进行分析； 步骤4，对于220-260nm波长范围内的光谱数据，构建COD与光谱数据关系模型，建立吸光度与COD浓度之间的关系，，其中为斜率，为截距；对给定的新数据，其吸收光谱数据的预测值为，每个波长下的构成输出预测矩阵；计算交互干扰数据：，其中为COD的吸收光谱数据，为硝酸盐的吸收光谱数据，为浊度的吸收光谱数据，为三种物质的混合溶液对应的吸收光谱数据； 步骤5，基于步骤4所得的交互干扰数据的特征，构建二次多项式回归模型，输入变量，其中包含浊度浓度和COD浓度，将扩展为包含二次项及交叉项的矩阵，对每个波长，i=1,2,…n的吸光度，求解回归系数矩阵，，建立吸光度与多变量的非线性映射关系，进而得到每个波长下的吸收光谱数据构成输出光谱数据矩阵，在220-260nm内，根据浊度吸光度模型、COD吸光度模型和二次多项式回归模型，计算出混合溶液进行交互干扰补偿后的光谱数据： 将交互干扰补偿后的光谱数据输入到分析模型中，对硝酸盐进行分析。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省科学院海洋仪器仪表研究所，其通讯地址为：266200 山东省青岛市即墨区鳌山卫街道青岛蓝色硅谷核心区蓝色硅谷创业中心一期2号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。