傅里叶变换在差分吸收光谱技术气体浓度计算中的应用

在实际测量得到的气体吸收光谱中,发现大多数气体的吸收光谱具有明显的周期性,而傅里叶变换正是用来寻求信号的频率特征。在加窗的条件下,通过对不同气体的吸收光谱进行傅里叶变换,来寻求光谱信号对应的特征频率。在数据分析过程中,发现这样一个规律：在气体吸收光谱经傅里叶变换后的频谱图中,其对应特征频率的幅值与所测的气体浓度成明显的线性对应关系。因此,提出一种新的差分吸收光谱浓度解析方法,即利用气体吸收光谱傅里叶变换后其对应特征频率的幅值与浓度的关系,建立一种浓度反演计算的线性关系式,从而由气体吸收光谱傅里叶变换后特征频率的幅值直接求出气体的浓度。该方法完全摆脱了差分吸收光谱技术的理论基础,大大减少了光谱分析和气体浓度反演计算的过程,是一种值得进一步去探究的光谱分析方法。     

运用傅里叶变换对差分吸收光谱的解析

利用差分吸收光谱技术原理,设计了相应的差分吸收光谱监测装置,对环境中存在两种主要污染气体SO₂和NO₂进行了监测。在对所测光谱进行分析时,提出了用傅里叶变换的信号分析方法来解析上述两种气体的吸收光谱。在光谱分析过程中,主要包括光谱信号的去噪处理和慢变化的拟合两大步骤。差分吸收光谱仪所测到的原始光谱经傅里叶变换后,频谱中的低频部分对应的就是原始光谱中的慢变化部分,而噪声谱主要集中在变换后频谱的高频部分,所以可以通过截取一定频率段的频谱后再通过逆傅里叶变换来去除气体吸收光谱中的慢变换部分和噪声部分,进一步处理后可以得到气体的差分吸收光谱,从而反演计算出对应的气体浓度。通过分析比较,该方法是一种新的差分吸收光谱解析方法,可以更好地拟合出原始光谱中的慢变化部分,与此同时,在去除噪声影响,提高信噪比方面有很好的作用。     

傅里叶变换滤波-差分吸收光谱法在烟气SO_2在线监测中的应用研究

差分吸收光谱(DOAS)法是利用气体分子窄带吸收特征来测量气体浓度的一种新型的光谱测量技术。本文分析了紫外差分吸收光谱(DOAS)法检测SO2数值处理上的问题,提出傅里叶变换滤波分析方法。本方法可有效减少各种干扰对SO2浓度计算的影响,特别是对与SO2有重叠差分吸收光谱但有不同频谱特性且未知气体的干扰有很好的效果。     

基于线性调频Z变换的差分吸收光谱数据处理方法研究

差分吸收光谱法(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)是一种常用的污染气体监测方法,对所监测的光谱数据去噪可以提高反演精度。可采用傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)滤波法滤除光谱数据中的噪声,但该算法本身会引入误差。提出一种线性调频Z变换法(chirp Z transform,CZT),通过对傅里叶变换之后的频谱进行局部细化,能够在保留傅里叶变换滤波法去噪效果的基础上,对算法的误差进行补偿,从而进一步提高反演精度。实验配置了SO₂及NO₂进行浓度反演,结果表明,直接采用相除法反演浓度时误差较大且很不稳定,线性调频Z变换法能够获得比傅里叶变换滤波法更高的反演精度。模拟了SO₂和NO₂混合气体实验,频谱分析结果表明FFT算法无法解决特征吸收结构被扭曲、削弱等问题,CZT算法能完成特定频段频谱的精细化重构。     

颗粒物Mie散射对差分吸收光谱技术的影响

差分吸收光谱法(DOAS)应用于固定污染源烟气排放在线监测时,由于烟气中烟尘颗粒物含量较高,烟尘颗粒物Mie散射引起的消光对准确反演气体浓度应有一定影响,通过对1～10μm烟尘颗粒物Mie散射对DOAS影响的数值模拟和实验研究得出,烟尘颗粒物的散射光强与颗粒粒径分布、颗粒数密度有关,随着颗粒粒径和颗粒数密度增加,气体的差分吸收度随之而增加,差分吸收度曲线的频率特性发生变化,传统DOAS算法中的应用多项式滤波已无法消除颗粒物Mie散射对气体差分吸收度的影响,气体浓度的反演结果远远偏离真实值.     

差分吸收光谱中甲醛的反演研究

由于甲醛(HCHO)在城市大气光化学反应中的重要性,测量大气环境中的甲醛已经成为全球的热点。针对目前国内检测甲醛的方法基本局限于化学法,文章详细介绍了采用差分吸收光谱(DOAS)技术反演得到大气环境中甲醛的方法,利用自制的差分吸收光谱系统测量了北京地区大气中的甲醛。文章分析了DOAS反演过程中反演甲醛光谱波段的选择及去除大气中SO₂,NO₂,O₃的吸收以及氙灯灯谱结构对光谱反演中的交叉干扰影响;通过采用选择不同干扰气体所对应的最优波段,同时反演获得大气环境甲醛的浓度,避免了甲醛选择波段过窄,干扰气体去除不全的缺点;通过对误差来源的分析,得到该甲醛的反演方法总误差在13.7%内。     

差分光学吸收光谱法在线监测烟气中SO2浓度的非线性补偿研究

差分光学吸收光谱法(DOAS)应用于固定污染源烟气排放监测时,烟气中污染气体SO2浓度较高将产生非线性吸收问题.提出了一种非线性补偿方法,即将实际浓度所对应的气体分压与反演结果所对应的气体分压之比与反演结果之间的对应关系拟合成补偿函数,利用此补偿函数对反演结果进行非线性补偿.实验结果表明:该补偿方法能较好地减低高浓度气体非线性吸收产生的影响,可提高气体浓度反演精度.     

基于小波变换的差分吸收光谱数据处理方法

差分光学吸收光谱法(DOAS)已经成为测量大气中微量气体成分含量常用的方法,该方法是通过窄带分子的特征吸收波段来区分微量气体种类;并基于最小二乘原理,利用测量的大气光谱的差分吸收截面与标准的吸收截面进行拟合,确定待测气体的浓度。但在实际测量中由于系统噪声叠加在吸收光谱上,会影响测量精度。差分吸收光谱系统中惯用的方法采用多项式平滑滤波去除噪声,提出利用软阈值小波变换去噪,并对实验结果进行比较,发现软阈值小波去噪,可以提高差分吸收光谱系统的测量精度,降低差分吸收光谱系统的检测限。     

差分吸收光谱法测量大气污染的测量误差分析

差分吸收光谱技术被广泛地应用于测量大气中微量元素的浓度，尽管该技术利用最小二乘法来反演待测气体的浓度，能够得到很高的测量精度。但是，由于仪器本身的噪声以及测量波段其它气体的干扰等，使得仪器的测量有一定的误差，而且上述因素还决定着仪器的测量下限。对差分吸收光谱方法的测量误差以及引起误差的原因作了详细的分析。     

长程差分吸收光谱技术气体浓度反演误差的定量估计

长程差分吸收光谱法(LP-DOAS)是基于最小二乘原理来反演大气痕量气体浓度的。LP-DOAS能对痕量气体进行高灵敏的测量,但是还没有统计的方法定量确定LP-DOAS反演误差。痕量气体的吸收通常很弱,外来影响因素决定了检测限和测量精度,其被误当做真正的吸收,增加了没有统计特性的噪声到残差中,导致最小二乘拟合误差(err(LSQ))有一个明显的误估计。研究采用蒙特卡罗方法,通过残差的循环移位定量确定差分吸收光谱法反演气体浓度的误差。实验结果表明,蒙特卡罗方法可以定量估计差分吸收光谱法反演误差,误估计因子为1.13,而err(LSQ)为3.12。     

差分光学吸收光谱法在线监测烟气中SO2浓度的非线性补偿研究

差分光学吸收光谱法（DOAS）应用于固定污染源烟气排放监测时,烟气中污染气体SO₂浓度较高将产生非线性吸收问题。提出了一种非线性补偿方法,即将实际浓度所对应的气体分压与反演结果所对应的气体分压之比与反演结果之间的对应关系拟合成补偿函数,利用此补偿函数对反演结果进行非线性补偿。实验结果表明：该补偿方法能较好地减低高浓度气体非线性吸收产生的影响,可提高气体浓度反演精度。     

差分吸收光谱FFT+FT频谱细化方法研究

利用差分吸收光谱法（DOAS）可以实现污染气体的在线监测。为了提高监测精度,通常利用傅里叶变换滤波法（FFT）处理差分吸收光谱数据,但是因其频率分辨率的限制,影响其幅值精度,导致气体浓度的测量误差较大。提出了一种将FFT和FT相结合的差分光谱数据处理方法（FFT+FT）,首先对差分吸收光谱数据做FFT变换,得到其全景谱,再对峰值点附近的频谱用改进的连续FT进行细化,提高特征吸收频段的分辨率,对幅值误差进行补偿,从而提高气体浓度在线监测的精度。实验配制了不同浓度的SO₂和NO₂气体,当细化倍数为15时,SO₂和NO₂气体的最大测量误差不超过3.68%和3.17%,相对于FFT法,平均误差分别降低了1.82%和1.45%;相对于传统的多项式拟合法,平均误差分别降低了14.9%和1.80%;对恒定浓度的SO₂和NO₂气体分别进行了多次测量,验证了FFT+FT方法的稳定性。分析了细化倍数对测量精度的影响,当细化倍数小于15时,浓度测量误差随着细化倍数的增加而降低;当细化倍数从15增加到20时,误差反而逐渐变大,在大于20以后,误差出现波动,且都大于细化倍数为15时的测量误差。由于细化倍数太大,使谱线过于密集,找到频谱序列最大值的概率降低了,因此在有噪声的情况下采用该法进行频谱校正时,会出现细化倍数加大而测量精度反而降低的现象。确定了最优细化倍数,在确保测量精度前提下,使频谱细化的计算量最小,满足DOAS法实时在线监测气体浓度的要求。     

结构光测量中快速相位解包裹算法的讨论

对Schofield等提出的快速傅里叶变换（采用4次傅里叶变换和4次逆傅里叶）解包裹算法和Volkov等提出的相位重建算法（仅采用两次傅里叶变换和一次逆傅里叶变换）进行了讨论,提出基于离散余弦变换的快速相位解包裹算法.指出前两种算法在处理一般带噪音的模拟相位图时具有明显的优势,其处理结果非常接近理想值,而在处理相位变化剧烈或不连续区域的实验相位图（采用四步相移法测量雕刻佛像的三维面形）时出现较大误差,甚至无法处理,而基于离散余弦变换算法能很好的解决这个问题,并且拥有比前两种算法更快的运算速度.在实际应用中,针对不同的相位图把Schofield所提出的算法与基于离散余弦变换的算法结合起来,可以解决大部分相位解包裹问题.     

用于近红外宽带腔增强吸收光谱的小波去噪

为了有效抑制检测系统的噪声,提高气体浓度的反演精度,研究了近红外宽带腔增强气体传感系统的小波去噪方法。小波去噪方法的优化分析结果表明,选择db2小波函数作为小波基对含噪信号进行6级分层处理,并选择heursure阈值估计方法,采用局部阈值方式对噪声部分小波系数进行置零处理,可达到最优去噪效果。将近红外宽带腔增强吸收光谱技术与高分辨率傅里叶变换红外光谱仪相结合,建立了用于甲烷检测的气体传感系统,使用最小二乘拟合算法对去噪前后的甲烷吸收系数进行反演。结果表明,采用小波去噪后,反演浓度更接近真实值,反演精度提高7%,信噪比提高90%,系统检测下限降低45%,证明小波去噪算法可以有效提高系统的检测精度。     

基于傅里叶变换的高精度条纹细分方法

针对传统傅里叶变换法在提取条纹图相位中存在的能量泄漏问题,提出了条纹图整周期裁剪的方法,可有效抑制能量泄漏对检相精度的影响,提高傅里叶变换法相位计算的精度。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换时移特性的叠栅条纹细分新方法。与传统傅里叶变换法相比,该方法求取相邻两帧条纹图间的相移,只需经过两次傅里叶变换,不需要截取条纹图的基频再逆变换回空域,因此计算量至少减少了一倍,计算速度大大提高。数值计算结果表明,对两束单色平面波形成的条纹,理想条件下细分精度高达10-12量级;对高斯包络调制的条纹,细分精度至少可达10-3量级。     

基于分数阶傅里叶变换的模式测控一体化方法

提出了一种基于分数阶傅里叶变换的模式测控一体化方法。利用分数阶傅里叶变换光路对光纤模式耦合态进行空间调制和相位调制,以实现模式的有效分解。与双重傅里叶变换（F2）法以及空间和频谱成像（S2）法相比,采用的分数阶傅里叶变换法,通过改变分数阶参数,控制模式的空间分布以及模式间的叠加状态,更易于分解出高阶模式。基于分数阶傅里叶变换的模式测量方法可在更广泛空间,研究模式的空间和相位叠加以及模式分解,也可退化为F2法和S2法。     

调制噪声下激光检测气体吸收光谱信号处理研究

为减小调制噪声背景的干扰,提出了直接吸收光谱激光检测气体浓度反演的三级卷积降噪信号处理方法.以谱线6 612.939cm-1附近氨气分子吸收为例,分析了该降噪方法对氨气浓度反演的有效性.实验结果表明,经三级卷积降噪后的氨气原始吸收谱线信号整体均方根误差由初始8.53降至1.01,基线扣除归一化得到的氨气光谱吸收率谱线信噪比提高3.3倍;连续5次测量浓度5%标准氨气,反演浓度值平均偏差为0.0743%,相对标准偏差为1.4%,优于原始吸收谱线信号的小波降噪和不降噪处理反演值.采用三级卷积降噪方法预处理原始吸收谱线信号,提高了气体浓度反演精度,可为工业过程高浓度气体激光在线检测提供参考.     

基于DOAS的低浓度SO_2在线监测技术研究

传统的差分吸收光谱(DOAS)算法对于短光程、低浓度的气体测量存在较大的误差。为了提高测量精度,将基于差分吸收光谱技术的浓度反演算法应用于烟气SO_2的在线监测中。在DOAS算法的基础上,设计了基于最小二乘法的SO_2浓度计算方法,同时为了节约测量成本,使用短光程和低精度光谱仪进行测量,对低浓度SO_2气体进行了光谱测量和浓度反演实验。实验结果表明,在低浓度0~10-6的量程内,测量值的绝对误差在2/106左右,相对误差在5%以内,测量结果较稳定。该算法在短光程下对低浓度的SO_2气体具有较高的测量精度,可以准确、快速地实现SO_2气体的在线测量。     

简明分数阶傅里叶变换及其对线性调频信号的检测和参数估计

针对低信噪比下线性调频信号的检测问题,提出了一种简明分数阶傅里叶变换方法。该变换借助chirp相乘和傅里叶变换对时频平面上的频率轴进行旋转,以获取信号在各个角度下频率轴上的频谱分布。对时频分布呈直线状的线性调频信号,简明分数阶傅里叶变换能在特定角度上将信号能量聚集成尖锐的强能量峰,从而提高信噪比,实现对线性调频信号的可靠检测和参数估计。数值仿真和实验验证结果表明,简明分数阶傅里叶变换可对较低信噪比的线性调频信号实现有效检测,并由变换域峰值的位置对信号参数进行准确估计。相比于传统的分数阶傅里叶变换方法,简明分数阶傅里叶变换的复杂度更低,离散计算效率更高,在对噪声掩盖下的线性调频信号进行检测和参数估计时能更好地满足实时处理的要求。     

遥感傅里叶变换红外光谱的大气层析技术

遥感傅里叶变换红外光谱层析技术是一项新的气体分析技术，它可用于构造气体浓度峰图形，定量分析工业污染气体总释放量等方面，随着算法的不断优化，在重构气体在空间的分布方面，遥感傅里叶变换红外光谱层析技术正在不断成长。