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一种基于卷积神经网络的气体激光吸收光谱滤波方法[发明专利]

专利名称：一种基于卷积神经网络的气体激光吸收光谱滤波方法

专利类型：发明专利

发明人：张飒飒，迟庆金，田遴博，杨易，王韬，王昭，赵峰榕

申请号：CN202210029213.1

申请日：20220111

公开号：CN114384030A

公开日：

20220422

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明属于信号处理技术领域，涉及一种气体激光吸收光谱的滤波方法。一种基于卷积神经网络的气体激光吸收光谱滤波方法，包括：构建卷积神经网络；利用含噪声的光谱数据作为训练数据，不含噪声的光谱数据作为标签，对构建的卷积神经网络进行训练；将采集的吸收光谱数据输入训练好的卷积神经网络，进行滤波处理并输出干净的吸收光谱。本发明提供的基于卷积神经网络的气体激光吸收光谱滤波方法，与现有技术相比，不会带来硬件的固有噪声，也不会对噪声的频率进行限制。非线性映射能力强，计算速度快，能实现高效的在线滤波，并且相较于现有方法，滤波后的光谱能获得更高的信噪比。

申请人：山东大学

地址：250013 山东省青岛市即墨区滨海路72号

国籍：CN

代理机构：青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙)

代理人：马千会

本文发布于:2024-09-21 16:25:36，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/2/418119.html

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