一種基于DOAS的光譜數據處理方法技術

本發明專利技術公開了一種基于DOAS的光譜數據處理方法，包括如下步驟：存儲n組原始的光譜數據；分別對各組原始光譜進行平滑濾波，存儲平滑濾波后的光譜數據；剔除掉n組光譜數據中光強最強和光強最弱的兩組數據，在每個波長點處，對剩余的（n?2）組數據的光強數據進行排序，得到若干個波長點序列，去掉每個波長點序列中的光強數據最大值和光強數據最小值，對每個波長點序列去掉光強數據最大值和最小值后的剩余光強數據求平均值，該平均值作為此波長點的最終光強值，得到一條濾波后的光譜數據。其對減小光譜數據的波段有較好的效果，使光源的光譜數據盡量保持穩定和線性。

A spectral data processing method based on DOAS

The invention discloses a data processing method based on DOAS, which comprises the following steps: storing the original spectral data of N group respectively; smoothing of each original spectrum, spectral data storage after smoothing and filtering; two group data excluding group n spectral data and the intensity of light intensity was the strongest weakest, at each wavelength point where, for the remainder of the light intensity (N 2) sets of data are sorted by a plurality of wavelength points, remove the intensity data of each wavelength point sequence in the maximum and minimum intensity data for each wavelength point, remove the sequence data of light maximum value and the minimum value of the surplus intensity data averaging the average value as the final intensity of this wavelength point, spectral data by a filtered. It has a good effect on reducing the spectral band of the spectral data, so that the spectral data of the light source can be kept stable and linear as much as possible.

【技術實現步驟摘要】
一種基于DOAS的光譜數據處理方法
本專利技術涉及氣體分析領域，具體涉及一種基于DOAS的光譜數據處理方法。
技術介紹
在基于紫外差分算法（DOAS，DifferentialOpticalAbsorptionSpectroscopy）的氣體分析儀中，光源是其重要的組成部分。當前主要使用的紫外光源有氘燈光源和脈沖式氙燈光源。氘燈光源是連續式光源，其發出的紫外光比較穩定。脈沖式氙燈光源，是閃爍式光源，其每次閃爍發光強度不同，光源重復性較差，不如氘燈光源穩定。無論是氘燈光源還是氙燈光源，其光源重復性都不是很好，由于光源每次發出的光強度不同，光源穩定性和線性較差，光譜數據跳動大，對測量結果的跳動影響較大，使得氣體濃度的計算結果跳動增大，為了減小計算結果的跳動，迫切的希望能解決光源穩定性和線性差的問題。在基于紫外差分算法的氣體分析儀中，主要用于測量SO2和氮氧化物的氣體濃度。在DOAS算法中，計算氣體濃度時，需要使用到光源的光譜強度（沒有吸收氣體時的濃度）和吸收光譜強度（有吸收氣體時的光譜強度）做相關運算。在當前的DOAS算法中，對于光源強度的要求希望它是穩定的、平滑的、線性的。但是在實際的應用過程中，由于光源自身的特性，光譜儀采集到的光源光譜強度每次是不一致的、非線性的，這種不一致、非線性不僅表現在整條光譜曲線的強度上，還表現在每條曲線中某些波長點上，從而導致采集到的光譜數據中，某些光譜強度很高，某些光譜強度很低，并且在這些光譜曲線上伴隨著很多的雜波。在實際的DOAS算法使用過程中，由于光譜數據的不穩定，（如圖2所示，圖2為未經過任何處理的20組原始光譜數據，數據重復性差，單個波長點數據跳動大）都是由若干組光譜數據的平均值反演一組計算結果，但是只對光譜數據做平均處理，反演濃度值的波動仍然較大。為了消除光源對測量結果的影響，需要在計算前對光譜數據進行預處理，將處理后的數據再進行算法運算，減小測量結果的跳動。
技術實現思路
本專利技術的目的在于針對現有技術的不足，提供一種基于DOAS的光譜數據處理方法，其對減小光譜數據的波段有較好的效果，使光源的光譜數據盡量保持穩定和線性。本專利技術的目的是這樣實現的：一種基于DOAS的光譜數據處理方法，包括如下步驟：一種基于DOAS的光譜數據處理方法，包括如下步驟：1）存儲n組原始的光譜數據。一般從光譜儀采集到的光譜數據都是2048個波長點，此處的原始光譜數據是指從光譜儀讀取到的數據，對這些光譜數據沒做任何的算法處理。2）分別對各組原始光譜進行平滑濾波，存儲平滑濾波后的光譜數據；3）剔除掉n組光譜數據中光強最強和光強最弱的兩組數據；該步驟是去掉整體光強中最強和最弱的一組數據。4）去掉每個波長點中最強和最弱的光譜數據；該步驟是為了去掉每個波長點中最強和最弱的光譜數據，減小每個波長點的數據跳動。5）對每個波長點的光強數據求平均值，該平均值作為此波長點的最終光強值，得到一條濾波后的光譜數據。步驟2）分別對各組原始光譜進行2個窗口的平滑濾波。步驟3）中剔除掉n組光譜數據中光強最強和光強最弱的兩組數據的具體方法如下：在每組光譜數據中選取位于非氣體吸收段的一段波段，對每組光譜數據中選取的該段波段內的波長點的光強數據求和，然后剔除掉n組光譜數據中光強數據和值最大的一組數據以及光強數據和值最小的一組數據。所述的位于非氣體吸收段的波長段由250nm作為中心點，取250nm左右各n個波長點組成，n為10～20。因為在某些波長點存在氣體的吸收，將所有的波長點求和不能判斷出光強的強弱，會影響光強強度的判斷，要選取在非氣體吸收段判斷光強的強弱。250nm一個點也不能說明光強的強弱，所以選取250nm左右各n個點，就是一小段波長，在此波段內沒有氣體的吸收或者吸收度非常小，不影響光強強弱的判斷，n一般選擇10到20之間，點數太少不能說明整體光強的強度，會有誤判，點數太多會有某些點存在氣體吸收，同樣產生誤判。步驟4）中去掉每個波長點中最強和最弱的光譜數據的具體方法為：對各個波長點剩余的n-2組數據進行排序，去掉各個波長點的光強數據最大值和光強數據最小值。將步驟5）濾波后的光譜數據進行DOAS運算，求得氣體濃度值。本專利技術的有益效果為：本專利技術采用軟件算法解決光源的穩定性、線性不好的問題，減小測量結果的波動。本專利技術中的數據處理方法比直接對數據做平均算法效果要好很多。下面結合附圖和具體實施方式對本專利技術作進一步說明。附圖說明圖1為本專利技術的基于DOAS的光譜數據處理方法的方法流程圖；圖2為未經過任何處理的20組原始光譜數據圖3為傳統平均值算法結果圖；圖4為專利技術算法結果圖；圖5為傳統與本專利技術兩種算法方差值對比圖；圖5-1為圖5中波長段200nm-250nm部分的放大圖；圖5-2為圖5中波長段250nm-300nm部分的放大圖；圖5-3為圖5中波長段300nm-350nm部分的放大圖；圖5-4為圖5中波長段350nm-400nm部分的放大圖。具體實施方式參見圖1，一種基于DOAS的光譜數據處理方法，包括如下步驟：1）存儲n組原始的光譜數據；一般從光譜儀采集到的光譜數據都是2048個波長點，此處的原始光譜數據是指從光譜儀讀取到的數據，對這些光譜數據沒做任何的算法處理。2）分別對各組原始光譜進行平滑濾波，存儲平滑濾波后的光譜數據；步驟2）分別對各組原始光譜進行2個窗口的平滑濾波。3）剔除掉n組光譜數據中光強最強和光強最弱的兩組數據；該步驟是去掉整體光強中最強和最弱的一組數據。步驟3）中剔除掉n組光譜數據中光強最強和光強最弱的兩組數據的具體方法如下：在每組光譜數據中選取位于非氣體吸收段的一段波段，對每組光譜數據中選取的該段波段內的波長點的光強數據求和，然后剔除掉n組光譜數據中光強數據和值最大的一組數據以及光強數據和值最小的一組數據。所述的位于非氣體吸收段的波長段由250nm作為中心點，取250nm左右各n個波長點組成，n為10～20。因為在某些波長點存在氣體的吸收，將所有的波長點求和不能判斷出光強的強弱，會影響光強強度的判斷，要選取在非氣體吸收段判斷光強的強弱。250nm一個點也不能說明光強的強弱，所以選取250nm左右各n個點，就是一小段波長，在此波段內沒有氣體的吸收或者吸收度非常小，不影響光強強弱的判斷，n一般選擇10到20之間，點數太少不能說明整體光強的強度，會有誤判，點數太多會有某些點存在氣體吸收，同樣產生誤判。4）去掉每個波長點中最強和最弱的光譜數據；該步驟是為了去掉每個波長點中最強和最弱的光譜數據，減小每個波長點的數據跳動。步驟4）中去掉每個波長點中最強和最弱的光譜數據的具體方法為：對各個波長點剩余的n-2組數據進行排序，去掉各個波長點的光強數據最大值和光強數據最小值。5）對每個波長點的光強數據求平均值，該平均值作為此波長點的最終光強值，得到一條濾波后的光譜數據。將步驟5）濾波后的光譜數據進行DOAS運算，求得氣體濃度值。本實施例采用10組光譜數據反演一組氣體濃度。其具體算法如下步驟所示：1）存儲10組原始的光譜數據；2）分別對各組原始光譜進行2個窗口的平滑濾波，存儲濾波后的光譜數據；3）剔除掉10組光譜中光強最強和光強最弱的兩組數據。方法如下：（31）在每組光譜數據中的250nm波段，左右各選取10個波長點，對這21個本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于DOAS的光譜數據處理方法，其特征在于，包括如下步驟：1)存儲n組原始的光譜數據；2)分別對各組原始光譜進行平滑濾波，存儲平滑濾波后的光譜數據；3)剔除掉n組光譜數據中光強最強和光強最弱的兩組數據；4)去掉每個波長點中最強和最弱的光譜數據；5)對每個波長點的光強數據求平均值，該平均值作為此波長點的最終光強值，得到一條濾波后的光譜數據。

【技術特征摘要】
1.一種基于DOAS的光譜數據處理方法，其特征在于，包括如下步驟：1)存儲n組原始的光譜數據；2)分別對各組原始光譜進行平滑濾波，存儲平滑濾波后的光譜數據；3)剔除掉n組光譜數據中光強最強和光強最弱的兩組數據；4)去掉每個波長點中最強和最弱的光譜數據；5)對每個波長點的光強數據求平均值，該平均值作為此波長點的最終光強值，得到一條濾波后的光譜數據。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟2)分別對各組原始光譜進行2個窗口的平滑濾波。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟3)中剔除掉n組光譜數據中光強最強和光強最弱的兩組數據的具體方法如下：在每組光譜數據中選取位于非氣體吸收...

【專利技術屬性】
技術研發人員：王菁，甄長飛，
申請(專利權)人：重慶川儀自動化股份有限公司，
類型：發明
國別省市：重慶,50