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小波变换技术在NO质量浓度检测的应用
文献摘要：
目的:我国对环境问题越发重视,严格限制污染气体的排放标准,其电厂烟气中最主要的污染气体为NO和SO2,为了实现更精准的检测电厂烟气的NO和SO2的浓度.方法:本文基于紫外差分光谱(DOAS)的原理提出一种利用小波变换算法对NO差分吸收光谱进行数据处理,为精准测量NO气体浓度,采用小波变换对其进行变换分解后再进行浓度反演,最终可以实现提高检测精度.通过对Daubechies、Biorthogonal、Coiflet和SymletsA这4种不同的小波函数分别对NO吸收光谱信号进行分解变换,实现将NO气体的有效信号分解到不同层上进行提取并反演浓度.结果:在实验环境下采用sym6和db8小波变换进行数据分析验证,所得浓度的相对误差都可以控制在7.8％ 以内,其中sym6小波函数处理反演后浓度误差较为稳定,最大误差为3.6％.结论:确定了sym6小波函数处理的数据效果最佳,其次是db8.同时也为实际烟气中检测NO和SO2相互干扰问题提供一个解决思路.
文献关键词：
烟气污染;紫外差分光谱;小波变换技术
中图分类号：
作者姓名：
杨德尚;王琦;沈德魁;王启昌;张滕成
作者机构：
中国计量大学计量测试工程学院,浙江杭州310018;东南大学能源与环境学院,江苏南京210000
文献出处：
引用格式：
[1]杨德尚;王琦;沈德魁;王启昌;张滕成-.小波变换技术在NO质量浓度检测的应用)[J].中国计量大学学报,2022(04):513-519
A类：
紫外差分光谱,Biorthogonal,Coiflet,SymletsA
B类：
小波变换技术,浓度检测,污染气体,排放标准,电厂烟气,SO2,DOAS,换算,差分吸收光谱,精准测量,气体浓度,高检,检测精度,Daubechies,小波函数,解变,信号分解,实验环境,sym6,db8,分析验证,数处,最大误差,相互干扰,干扰问题,解决思路,烟气污染
AB值：
0.294869
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