(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010616459.X
(22)申请日 2020.06.30
(71)申请人 浙江三青环保科技有限公司
地址 312368 浙江省绍兴市上虞区道墟街
道沽渚村
(72)发明人 郭肖芳 王衡 薛彦
(74)专利代理机构 潍坊德信中恒知识产权代理
事务所(普通合伙) 37302
代理人 尉金洪
(51)Int.Cl.
G01N 30/86(2006.01)
(54)发明名称
一种在线气相谱峰的快速寻峰方法
(57)摘要
本发明公开了一种在线气相谱峰的快速
寻峰方法，包括如下步骤：使用标气标定寻峰区
均值滤波法平滑谱信号，滤掉毛刺和噪声；选
峰起点和峰终点，分别对预设峰顶点左右两边的
以预设峰顶点为起点向左边滑动，若窗口内的值
满足单调上升趋势，则继续向左滑动，直到不满
个点就确定为峰起点，同理确定峰终点，寻峰结
束。本发明所公开的寻峰方法可以快速准确的寻
峰，提高了在线气相谱仪测量成分和浓度的准
确性和实时性。权利要求书1页 说明书3页 附图2页CN 111595992 A 2020.08.28
C N 111595992
A
1.一种在线气相谱峰的快速寻峰方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）使用标气标定寻峰区间，取出寻峰区间内的谱信号，然后对区间内的信号做处理；
（2）采用中心滑动均值滤波法平滑谱信号；
（3）选择其中数值最大的数据点作为预设峰顶点；
（4）确定峰起点和峰终点，分别对预设峰顶点左右两边的数据进行计算和处理，设置窗口宽度，以预设峰顶点为起点向左边滑动；
若窗口内的值满足单调上升趋势，则继续向左滑动，直到不满足此条件，
那么第一个不满足条件的窗口的第一个点就确定为峰起点；
以预设峰顶点为起点向右边滑动，若窗口内的值满足单调下降趋势，则继续向右滑动，直到不满足此条件，那么第一个不满足条件的窗口的第一个点就确定为峰终点；
（5）确定了峰起点和峰终点，连接两点的直线与谱信号所围成的面积便是峰面积；根据校准曲线计算该成分的浓度。
2.根据权利要求1所述的一种在线气相谱峰的快速寻峰方法，其特征在于，所述步骤
（4）中确定峰起点和终点的计算方法为：
一阶导数及一阶导数变化趋势法，将这些数据的一阶导数记为d 1,d 2，…，d n -1，条件1 为d 1<d 2<…<d n -1，条件2为d i >0，若窗口内的数据满足条件1或者条件2则继续向左滑行窗口，当窗口内的数据不满足条件1并且不满足条件2时停止滑行，该窗口的第一个点确定为峰起点；
设条件3 为d 1>d 2>…>d n -1，条件4为d i <0，若窗口内的数据满足条件3或者条件4则继续向右滑行窗口，当窗口内的数据不满足条件3并且不满足条件4时停止滑行，该窗口的第一个点确定为峰终点，得到峰终点；
若开始第一个窗口便符合可确定为峰起点或峰终点的条件，则判定为该区域内没有峰，结束寻峰。
3.根据权利要求2所述的一种在线气相谱峰的快速寻峰方法，其特征在于，所述步骤
（4）中，即使是经过滤波平滑的谱信号也仍然会存在噪声，上述判断窗口内数据是否满足条件1或条件2的关系式很难完全满足；采用抗噪声算法，条件1的判断步骤如下： （1）初始化：置窗口内数据总体上升趋势评价参数P=0，置窗口内数据一阶差分最大值d max =0，置奖分参数B=0；
（2）循环比较：令循环参数i从1开始，步长为1，直至n -1，循环比较d i 和d max 若d i >d max 则B=B+1,P=P+B, d max =d i ；
若d i <=d max ，则B=0；
（3）判断：将当前窗口内数据总体上升趋势评价参数P与预先设置的起始阈值P T 比较，若P>P T ，则判定窗口内数据满足条件1。
权 利 要 求 书1/1页CN 111595992 A
一种在线气相谱峰的快速寻峰方法
技术领域
[0001]本发明属于谱仪测量系统的信号处理技术领域，是一种在线气相谱峰单峰精确快速的寻峰方法。
背景技术
[0002]在线气相谱仪是持续监控大气中挥发性有机物的成分和浓度的仪器。测量原理是进入仪器的气体中若存在某种成分，会在相应的时间点出峰，通过峰面积大小便可计算出成分的浓度。由于谱仪是周期性循环运行的，为了能严密监测大气中的成分，循环周期必须尽可能的短，因此高精度快速的寻峰算法对提高谱仪的性能至关重要。
[0003]目前，寻峰算法主要有直接寻峰算法、半峰检测算法、蒙特卡洛算法、概率统计算法、高斯拟合法、遗传算法等。直接寻峰算法及半峰检测算法计算复杂度低、响应时间短，但其抗噪性能差，不适合复杂工程环境下的谱寻峰；蒙特卡洛算法、概率统计算法线性度较差，寻峰精度有限；高斯拟合算法及多项式拟合算法寻峰精度较高，但对谱型要求严格；遗传算法虽然可以提高寻峰准确度，但是需要较长的训练时间以确定参数中参量，不适合实时运算。
[0004]基于以上原因，现有的寻峰算法不适用于在线气相谱仪的寻峰。
发明内容
[0005]为解决上述技术问题，本发明提供了一种快速精确的寻峰算法，快速确定峰的起点和终点，以提高谱仪的检测效率。
[0006]为达到上述目的，本发明的技术方案如下：
一种谱峰快速寻峰方法，包括如下步骤：
（1）使用标气标定寻峰区间，取出寻峰区间内的谱信号，接下来就是对区间内的信号做处理；
（2）采用中心滑动均值滤波法平滑谱信号；经过平滑滤波后的谱信号去掉了毛刺和噪声，为下一步的寻峰做准备，提高了寻峰的准确性；
（3）选择其中数值最大的数据点作为预设峰顶点；
（4）确定峰起点和峰终点，分别对预设峰顶点左右两边的数据进行计算和处理，设置适当的窗口宽度，以预设峰顶点为起点向左边滑动，若窗口内的值满足单调上升趋势，则继续向左滑动，直到不满足此条件，那么第一个不满足条件的窗口的第一个点就确定为峰起点。同理确定峰终点；
（5）确定了峰起点和峰终点，连接两点的直线与谱信号所围成的面积便是峰面积。根据校准曲线便可计算出该成分的浓度。
[0007]上述方案中，所述步骤（4）中确定峰起点和终点的计算方法为：一阶导数及一阶导数变化趋势法，将这些数据的一阶导数记为d1,d2，…，d n-1，条件1 为d1<d2<…<d n-1，条件2为d i>0，若窗口内的数据满足条件1或者条件2则继续向左滑行窗口，当窗口内的数据不满足
条件1并且不满足条件2时停止滑行，该窗口的第一个点确定为峰起点。同理设条件3 为d1> d2>…>d n-1，条件4为d i<0，若窗口内的数据满足条件3或者条件4则继续向右滑行窗口，当窗口内的数据不满足条件3并且不满足条件4时停止滑行，该窗口的第一个点确定为峰终点，得到峰终点。若开始第一个窗口便符合可确定为峰起点或峰终点的条件，则判定为该区域内没有峰，结束寻峰。
[0008]在实际情况下，即使是经过滤波平滑的谱信号也仍然会存在噪声，它们使上述判断窗口内数据是否满足条件1或条件2的关系式很难完全满足。这里采用一种抗噪声算法，以条件1为例具体做法如下：
（1）初始化：置窗口内数据总体上升趋势评价参数P=0，置窗口内数据一阶差分最大值d max=0，置奖分参数B=0。
[0009]（2）循环比较：令循环参数i从1开始，步长为1，直至n-1，循环比较d i和d max若d i>d max 则B=B+1,P=P+B, d max=d i。若d i<=d max，则B=0。
[0010]（3）判断：将当前窗口内数据总体上升趋势评价参数P与预先设置的起始阈值P T比较，若P>P T，则判定窗口内数据满足条件1。
[0011]通过上述技术方案，本发明提供的气相谱信号快速寻峰方法的优点和积极效果是：
采用本发明的快速寻峰方法，每一步都是简单的比较，以及对相应的一维数组进行操作，计算机的计算时间复杂度为低；抗噪声能力强，在实际检测过程中，检测到的电压信号不稳会存在一定的噪声，因此可以显著提高气相谱仪的性能。
附图说明
[0012]为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为气相谱峰快速寻峰算法流程图；
图2为甲烷峰示例图。
具体实施方式
[0013]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。[0014]如图1
所示，一种在线气相谱峰的快速寻峰方法，该寻峰算法可以快速准确地寻到峰的起点、顶点、终点，进而计算出峰的面积得到相应成分
的浓度，提高在线监测时效性和准确性。
[0015]具体实施例如下：
S1、使用标气标定寻峰区间。
[0016]检测设备的温度及压力等条件设定后，每个成分的峰出现的时间基本是固定的，据此可以标定出各个成分的寻峰时间。在实际监测的过程中，由于温度、压力不是百分百稳定，峰也会出现微小偏移，为了能使峰出现在寻峰区间内，可以适当增加寻峰区间的宽度。如图2横坐标是时间，纵坐标是信号值，甲烷的出峰时间为0.87-1.02（单位是分钟），可以设置0.84-1.05为寻峰区间。
[0017]S2、采用中心滑动均值滤波法平滑寻峰区间的谱信号。
[0018]根据峰型确定滑动窗口，以图2 的甲烷峰为例，设置滑动窗口的宽度为20。从第10个数据开始，每个数据的值为前后20个数据的均值。也可以采用同样的方法进行多次滤波，这里采用的是两次滤波。图2中红的曲线是滤波后的信号，可明显看出比原始信号平滑了很多。谱信号经过中心滑动均值滤波后变得平滑，有利于后续寻峰。经过平滑滤波后的谱信号去掉了毛刺和噪声，为下一步的
寻峰做准备，提高了寻峰的准确性。
[0019]S3、选择其中数值最大的数据点作为预设峰顶点；
到数据最大的点和该点所处的位置，作为预设峰顶点，并记录。图2中一共有500个数据，顶点是第242个点，及图中最高点小竖线的位置。
[0020]S4、确定峰起点和峰终点；
根据上述抗噪声算法，设定窗口宽度为N=15,P T=60，设置条件1 ：d1<d2<…<d n-1的评价参数为P1，条件2：d i>0的评价参数为P2。确定为峰起点的条件是不满足条件1并且不满足条件2，即P1< P T并且P2< P T。由S3得知峰顶点为第242个点，那么第一个窗口为从242-N=227至242之间的点，计算得到条件1和条件2的评价参数为P1=1,P2=91由于P1< P T,P2> P T，所以不符合确定峰起点的条件，峰窗口向左移动一个点继续计算。直到移动至第82个点为窗口的第一个点时，该窗口内计算得到的评价参数P1=9,P2=55，即P1< P T并且P2< P T，符合峰起点判定条件，所以确定第82个点为峰起点，即图2中左边小竖线的位置。结束向左寻峰。[0021]接下来确定峰终点，与确定峰起点的条件相反，设置条件3：d1>d2>…>d n-1，评价参数为P3，条件4：d i<0，评价参数为P4。确定为峰终点的条件是不满足条件3并且不满足条件4即P3< P T并且P4< P T。第一个窗口为从242至242+N=257之间的点。计算得到条件3和条件4的评价参数为P3=1,P4=105由于P3< P T,P4> P T，所以不符合判定峰终
点的条件，峰窗口向右移动一个点继续计算。直到移动至第422个点时P3=55,P4=55由于P3< P T并且P4< P T，符合峰终点的判定条件，所以确定第422个点为峰终点，即图2中右边小竖线的位置。寻峰结束。[0022]确定峰起点和峰终点中，即使是经过滤波平滑的谱信号也仍然会存在噪声，它们使上述判断窗口内数据是否满足条件1或条件2的关系式很难完全满足。这里采用一种抗噪声算法，以条件1为例具体做法如下：
（1）初始化：置窗口内数据总体上升趋势评价参数P=0，置窗口内数据一阶差分最大值d max=0，置奖分参数B=0；
（2）循环比较：令循环参数i从1开始，步长为1，直至n-1，循环比较d i和d max若d i>d max则B =B+1,P=P+B, d max=d i。若d i<=d max，则B=0；
（3）判断：将当前窗口内数据总体上升趋势评价参数P与预先设置的起始阈值P T比较，若P>P T，则判定窗口内数据满足条件1。
[0023]S5、计算峰面积，计算成分浓度；
确定了峰起点和峰终点，连接两点的直线与谱信号所围成的面积便是峰面积，即图2所示封闭区间的面积。该面积可以使用曲线与X轴围成的面积减去直线与X轴围成的面积得到。根据校准曲线便可计算出该成分的浓度。
[0024]对于以上所选的实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。
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