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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明提供了一种基于谐波幅值通过概率的近似气体浓度信号分类方法，包括如下步骤：S1：对多组浓度已知的密闭玻璃药瓶在稳定现场环境下进行长时间测量，并将所获取的原始二次谐波数据按浓度分类保存；S2：分析数据库中的二次谐波数据，得到谐波幅值概率分布图；S3：利用正态分布拟合所有谐波概率分布图；S4：筛选出最具有浓度信息表征能力的采样点位置；S5：确定最具浓度表征能力的采样点，计算幅值通过概率，从而表征二次谐波信号的浓度归属类别。与相关技术相比，本发明提供的基于谐波幅值通过概率的近似气体浓度信号分类方法，为二次谐波信号的探究提出了一个崭新的维度、能够有效提高方法的整体执行速度且能够有效提高浓度判别准确率。

主权项：1.一种基于谐波幅值通过概率的近似气体浓度信号分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：利用气体浓度在线检测系统对多组浓度已知的密闭玻璃药瓶在稳定现场环境下进行长时间测量，并将所获取的原始二次谐波数据按浓度分类保存于数据库中；S2：分析数据库中的二次谐波数据，统计数据库中同一浓度下原始二次谐波在各采样位置的数据概率分布，得到谐波幅值概率分布图；其中，若一个二次谐波信号中由N个采样点组成，则对于M种不同的浓度值，一共有N*M个独立的谐波幅值概率分布图；S3：利用正态分布拟合所有谐波概率分布图；S4：计算所有采样位置下不同浓度二次谐波信号的浓度信息区分强度，筛选出最具有浓度信息表征能力的采样点位置；步骤S4中，计算不同浓度的二次谐波信号在各采样位置下的浓度信息区分强度，浓度表征力ωi的计算公式如下： ；其中，μi为第i个采样位置数据均值的最大似然估计值，σi为第i个采样位置数据标准差的最大似然估计值，当ωi取到最大值时，该第i个采样位置为最具有浓度信息表征能力的采样点位；S5：确定最具浓度表征能力的采样点，将该点位下不同浓度的正态分布拟合图像按照同一量纲整合在一起，得到多浓度下的联合分布图像，计算幅值通过概率，从而表征二次谐波信号的浓度归属类别；步骤S5中用于表征任意二次谐波归属类别的幅值通过概率，其计算公式如下： ；其中，Pciv为谐波幅值量v在联合概率分布图像中归属于浓度值ci的概率，ϕciv为谐波幅值量v在单一浓度值ci的正态拟合曲线上的概率分布值；当Pciv取到最大值时，则该谐波幅值量v所属的谐波信号归属于浓度ci，进而完成分类工作。

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权利要求：

百度查询： 中南大学 基于谐波幅值通过概率的近似气体浓度信号分类方法