一种基于欠定盲源分离的混合气体成分识别方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201410208593.0
申 请 日：20140516
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号重庆大学自动化学院
公 开 日：20140827
公 开 号：CN104007234A
代 理 人：
代理机构：
摘 要：本发明公开了一种基于欠定盲源分离的混合气体成分识别方法，属于混合气体成分识别问题；利用稀疏理论解决用N种传感器检测识别出混合气体M种成分(N<M)的欠定盲源分离问题，本发明所述的气体识别方法包括以下步骤，步骤一：以气体传感器阵列采样获取气体浓度信号，通过预处理得观测信号矩阵；步骤二：通过自适应分解算法，保证信号稀疏性的基础上，构建混合气体信号的稀疏表示盲源分离模型；步骤三：通过选取线性无关向量进行聚类，实现估计盲源分离模型中的混合矩阵；步骤四：利用改进l1范数最小化方法，对混合气体信号进行分离，实现混合气体的识别。
主 权 项：一种基于欠定盲源分离的混合气体成分识别方法，通过传感器检测人们可以获得含有信息的数据,通过处理这些数据获得信息，并对这些信息进行加工来获得知识和改造自然的能力；混合气体的成分较多的情况下，如何利用种类较少传感器，准确快速检测识别出混合气体中的各个成分与种类，本专利采用基于稀疏表示的欠定盲源分离方法，此方法对于原信号未知以及混合方式未知混合气体能很好的分离出各种成分，其特征在于：?主要步骤包括如下：?步骤一：以气体传感器阵列采样获取气体浓度信号，通过预处理得观测信号矩阵；?步骤二：通过自适应分解算法，保证信号稀疏性的基础上，构建混合气体信号的稀疏表示盲源分离模型；?步骤三：通过选取线性无关向量进行聚类，实现估计盲源分离模型中的混合矩阵；?步骤四：利用改进l1范数最小化方法，对混合气体
关 键 词：
法律状态：生效
IPC专利分类号：G01N33/00(2006.01)I