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《盲信號(hào)分離技術(shù)在氣體濃度分析中的應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、·沈陽(yáng)理工大學(xué)碩士學(xué)位論文盲信號(hào)分離技術(shù)在氣體濃度分析中的應(yīng)用研究姓名：王坤申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：檢測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置指導(dǎo)教師：于洋20090101···沈陽(yáng)理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，對(duì)多組分氣體檢測(cè)和分析的要求不斷提高，但是現(xiàn)有的檢測(cè)手段越來(lái)越不能滿(mǎn)足需要，因而將低成本、高性能的氣體傳感器陣列與盲信號(hào)分離技術(shù)相結(jié)合，來(lái)分析混合氣體的濃度。所選擇的氣體傳感器只要具有寬響應(yīng)范圍均可使用。由于CO和CO2的紅外吸收波段重疊，使用紅外氣體傳感器測(cè)量這兩種氣體濃度時(shí)就會(huì)
2、帶來(lái)誤差，用盲信號(hào)分離技術(shù)對(duì)觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，便可以提高氣體測(cè)量的精度。本課題的創(chuàng)新之處就在于將盲信號(hào)分離算法應(yīng)用到混合氣體濃度分析上。本文介紹了紅外氣體分析原理，兩種氣體之間的干擾問(wèn)題，盲信號(hào)分離算法的基本模型，盲信號(hào)分離原則，主成分分析法（PCA），獨(dú)立分量分析法（ICA），非線(xiàn)性主成分分析法（NLPCA），以及基于峭度的盲信號(hào)分離算法和基于最大信噪比的盲信號(hào)分離算法，討論了混合氣體的盲可分離性，并對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在MATLAB計(jì)算環(huán)境下，根據(jù)上述算法編寫(xiě)的程序分別對(duì)數(shù)據(jù)處理，來(lái)分析氣
3、體濃度。分析結(jié)果表明，相對(duì)于PCA技術(shù)而言，ICA和NLPCA大大提高了對(duì)兩種氣體的量化精度，兩種方法在數(shù)據(jù)分析上得到了異曲同工的效果，都有效提取了數(shù)據(jù)的獨(dú)立分量。而PCA是一種合適的信號(hào)預(yù)處理方法，因此在PCA分析的基礎(chǔ)上，對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)再進(jìn)行ICA和NLPCA分析，可提高氣體的分離性。對(duì)六組CO和CO2的混合氣體使用基于峭度的盲信號(hào)分離算法和基于最大信噪比的盲信號(hào)分離算法進(jìn)行分析?；谇投鹊拿ば盘?hào)分離算法無(wú)須事先估計(jì)兩種氣體的概率密度函數(shù)，對(duì)CO和CO2的平均預(yù)測(cè)誤差為8.29%和5.32%；基于
4、最大信噪比的盲信號(hào)分離算法將信噪比作為目標(biāo)函數(shù)，將求優(yōu)過(guò)程轉(zhuǎn)化為廣義特征值的求解，優(yōu)點(diǎn)在于不需要任何迭代，具有較低的計(jì)算復(fù)雜度，對(duì)CO和CO2的平均預(yù)測(cè)誤差為7.94%和5.3%。兩種算法分析結(jié)果相差不多，對(duì)高濃度氣體分析誤差較小，但后者對(duì)氣體濃度的估計(jì)效果好于前者?！ぁぁど蜿?yáng)理工大學(xué)碩士學(xué)位論文關(guān)鍵詞：氣體傳感器；盲信號(hào)分離；混合氣體分析；峭度；最大信噪比···沈陽(yáng)理工大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractAstheadvancementofthescienceandthedevelopmentofi
5、ndustry,therequirementsofthedetectionandanalysisofmulticomponentgasesareongreatrise.Butexistingdetectionmethodscannotmeetthem.Therefore,combinethegassensorarraytoBlandSignalSeparationtoanalysistheconsistencyofmixgassuchashighsensitivity,goodselectivit
6、y,long-termstability,lowcostandsoon.Anytypeofgassensorthatcanrespondbroadlytoarangeorclassofgasesratherthantoaspecificonecanbeemployedinthedetectingsystem.BecausetheinfraredabsorbedwavebandofCOandCO2havewraped,thereisaerrorabouttheconcentration.Analys
7、ingthedetectingdataswiththearithmeticofBlindSignaltoadvancetheprecisionofdetecting.TheinnovationofthispaperiscombiningthearithmeticofBlindSignalSeparationtotheanalysisofmixturegases.Inthispaper,itintroducesthebasicmodel,principleofBlindSignalSeparatio
8、n,principalcomponentanalysis,independentcomponentanalysis,nonlinearprincipalcomponentanalysis,thearithmeticbasisedonthekurtosisandthearithmeticbasisedonthemaximumSignal-to-Noise.Discussingtheblindingseparationandprep-disposalingthedatas.Analys
