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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明适用于激光光谱技术领域，提供了一种基于卷积神经网络的高温氧气吸收光谱滤波方法和系统，所述方法包括根据采集到的多组高温氧气激光吸收光谱原始信号以及与之对应的多组高温氧气激光吸收光谱模拟理想信号构建数据集；构建光谱滤波神经网络模型，以多组原始信号作为模型的输入，对应的模拟理想信号作为模型的输出，对光谱滤波神经网络模型进行训练；将采集到的激光吸收光谱信号输入训练好的光谱滤波神经网络模型中，输出不含噪声的光谱信号，本发明实施例的有益效果是：与硬件滤波技术相比，其成本较低并且适用于多数场合，与其他软件滤波技术相比，它在处理信号时不易丢失信号中的一些细节信息。
主权项：1.基于卷积神经网络的高温氧气吸收光谱滤波方法，其特征在于，所述方法包括：根据采集到的多组高温氧气激光吸收光谱原始信号以及与之对应的多组高温氧气激光吸收光谱模拟理想信号构建数据集；构建光谱滤波神经网络模型，以多组原始信号作为模型的输入，对应的模拟理想信号作为模型的输出，对光谱滤波神经网络模型进行训练；将采集到的激光吸收光谱信号输入训练好的光谱滤波神经网络模型中，输出不含噪声的光谱信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于卷积神经网络的高温氧气吸收光谱滤波方法和系统
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