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一种基于光谱高差特征的水质参数预测方法
| 专利名称： | 一种基于光谱高差特征的水质参数预测方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于光谱高差特征的水质参数预测方法，包括使用无浊度水样数据在特征波段建立COD参数值与COD特征面积的相关性模型FC，使用普通水样数据在特征波段建立浊度参数值与浊度特征面积的相关性模型FT，同时使用梯形形状描述浊度特征，以及建立梯形自由底边与特定可见光段的吸光度高差值H相关性模型Fh，在预测时，提取待测水样在特征波段的面积特征和高差特征，通过相关性模型计算浊度和COD参数。本发明基于实际水样数据与其特征，能够最大程度避免浊度因素对于水质COD参数测算的影响，从而精确测算出水质浊度与COD参数值，为水质检测提供便利。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 南京波思途智能科技股份有限公司;南京波思途电子科技有限公司 |
| 发明人： | 吴绍锋;蔡鑫;张敏;李东波 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请号： | CN201811596625.3 |
| 公开号： | CN109459397A |
| 代理机构： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 |
| 代理人： | 冯艳芬 |
| 分类号： | G01N21/31(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21 |
| 申请人地址： | 211135 江苏省南京市麒麟科技创新园智汇路300号B单元2楼 |
| 主权项： | 1.一种基于光谱高差特征的水质参数预测方法，其特征在于该方法包括：(1)根据无浊度水样的光谱数据和COD参数值，在特征波段建立COD参数值与COD特征面积的相关性模型FC；(2)根据普通水样的光谱数据以及COD参数值和浊度参数值，在特征波段建立浊度参数值与浊度特征面积的相关性模型FT，以及被描述为梯形的浊度特征面积的自由底边与可见光波段的吸光度差值H的相关性模型Fh；(3)对于待测水样，计算其光谱数据在特征波段的混合特征面积S'和在可见光波段的吸光度差值H'；(4)根据可见光波段的吸光度高差值H'和模型Fh计算得到浊度特征面积，并将混合特征面积S'和浊度特征面积的差作为COD特征面积；(5)将待测水样的浊度特征面积代入模型FT计算得到待测水样的浊度参数值，将待测水样的COD特征面积代入模型FC计算得到待测水样的COD参数值。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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