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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提供了一种基于Voigt函数与生成对抗网络的光谱降噪方法及系统，随机生成具有Voigt峰特征的“虚拟”峰信号，叠加不同数量、峰形的Voigt以及基线信号得到数据量巨大的“虚拟”纯净光谱数据集，可解决机器学习依赖大量数据集的难点。基于纯净光谱数据集，添加随机噪声训练生成对抗网络，经训练的生成对抗网络具有识别噪声信号、光谱信号的能力。据此实现对光谱数据的高性能降噪。能有效实现光谱信号的高性能降噪，从而提高现有仪器检测性能，有助于实现光谱设备应用于原本由于信号质量而未能应用的领域，如小型光谱设备的快速检测领域。
主权项：1.一种基于Voigt函数与生成对抗网络的光谱降噪方法，包括：步骤1，生成基于Voigt峰形特征的光谱信号数据集；步骤2，将光谱信号数据集中的低信噪比光谱输入生成对抗网络的生成器，得到降噪光谱；步骤3，设定纯光谱标签为“1”，降噪光谱标签为“0”，将光谱信号数据集中的纯光谱与降噪光谱输入生成对抗网络的鉴别器，当鉴别器识别结果为纯光谱时，输出标签“1”；识别结果为降噪光谱时，输出标签“0”，计算输出标签与实际标签的误差，对鉴别器进行更新；步骤4，计算降噪光谱和与其对应的纯光谱的平均平方误差，将步骤3中输出的降噪光谱标签与实际标签进行对比并计算，得到分类误差，对生成器进行更新；步骤5，重复步骤2至步骤4，至生成器输出的降噪光谱与纯光谱的误差降至预定阈值或训练次数达到预设值，判定为完成了生成对抗网络的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于Voigt函数与生成对抗网络的光谱降噪方法及系统
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