基于卷积神经网络的高温氧气吸收光谱滤波方法和系统

AITNT
正文
推荐专利
基于卷积神经网络的高温氧气吸收光谱滤波方法和系统
申请号:CN202410759154
申请日期:2024-06-13
公开号:CN118896919A
公开日期:2024-11-05
类型:发明专利
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。
技术关键词
神经网络模型 氧气 滤波方法 信号 滤波系统 滤波技术 激光光谱技术 光程 参数优化方法 模型训练模块 数据 梯度下降法 噪声 样本 气体 输出模块 压力
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于脑电信号解析的助眠模式自适应切换方法及装置
助眠模式 切换器 睡眠特征 切换方法 脑电信号采集
2
一种依据文本生成多声源的双耳空间音频的方法及装置
双耳音频 文本 多声源 大语言模型 时序
3
基于改进Transformer的雷电时序信号识别方法、终端及介质
信号识别方法 经验模态分解滤波 神经网络模型 前馈神经网络 滑动窗口
4
基于关键点检测的舌象图像姿态校正与完整性的检测方法及系统
姿态校正 舌像图片 人体姿态数据 神经网络模型 注意力机制
5
一种基于生成对抗网络的目标信号增强方法
生成对抗网络 模型剪枝 频谱特征 矩阵 注意力机制
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号