基于最佳小波变换和神经网络的气体非线性荧光光谱的识别

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将小波变换和神经网络相结合用于非线性荧光光谱的识别,针对非线性荧光光谱的特点,提出了选择最佳小波函数和分解层数的方法,处理后的光谱在保留光谱特征的基础上,大大压缩了数据维数;采用概率神经网络(PNN),对3种污染气体的非线性荧光光谱进行识别,获得了满意的实验结果.由于神经网络的输入是小波压缩后的数据,不仅提取了原始数据中的特征,而且数据的维数也下降7倍多,大大提高了气体识别的速度.
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