Year: 2025
Type: article
Abstract: 针对环境污染与气候变化带来的大气CO?浓度精确检测需求，发展高灵敏度气体检测技术具有重要意义。本文设计了一种基于可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）的CO?检测系统，并引入最大重叠离散小波变换（MODWT）与模糊神经网络（FNN）算法联合优化信号处理及浓度反演精度。系统以中心波长为2004 nm的分布式反馈激光器（DFB）为光源，利用锁相放大器提取二次谐波信号，在MODWT降噪的基础上构建FNN模型实现浓度拟合。实验结果表明，经MODWT-FNN处理后的信号，其拟合模型决定系数由0.9632提升至0.9856，均方根误差为11.9917，显著优于三次多项式回归和支持向量回归方法。该方法有效提升了TDLAS系统的稳定性与检测精度，为痕量气体检测提供了理论与实验支持。
Source: Laser & Optoelectronics Progress
Language: English
Subfield: Spectroscopy
Field: Chemistry
Domain: Physical Sciences
Open Access status: bronze
Funder: Tianjin University
Award: G6315141137
OpenAlex ID: W4415724686