CN109557034A - 基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法及装置 - Google Patents

基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN109557034A
CN109557034A CN201811351680.6A CN201811351680A CN109557034A CN 109557034 A CN109557034 A CN 109557034A CN 201811351680 A CN201811351680 A CN 201811351680A CN 109557034 A CN109557034 A CN 109557034A
Authority
CN
China
Prior art keywords
equation
matrix
gas
wavelength
row
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811351680.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109557034B (zh
Inventor
张健
沈卫康
余辉龙
魏峘
赵静
覃翠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Institute of Technology
Original Assignee
Nanjing Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Institute of Technology filed Critical Nanjing Institute of Technology
Priority to CN201811351680.6A priority Critical patent/CN109557034B/zh
Publication of CN109557034A publication Critical patent/CN109557034A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109557034B publication Critical patent/CN109557034B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28—Investigating the spectrum
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N2021/3129—Determining multicomponents by multiwavelength light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
    • G01N2201/129—Using chemometrical methods
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
    • G01N2201/129—Using chemometrical methods
    • G01N2201/1293—Using chemometrical methods resolving multicomponent spectra

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法，首先构建测量方程P＝QK，对方阵Q和向量P进行施密特正交化处理，令X＝T‑1K，Ψ＝QT，T为一个下三角矩阵，将前述方程改写为P＝ΨX；对方程进行改造，生成M×N的0‑1随机矩阵Φ，其中M<<N，令Y＝ΦP，前述方程改写为Y＝ΦΨX；对方程进行求解，通过求解最优l0范数精确求解：利用压缩感知理论中正交匹配追踪算法求得K＝TX。本发明提供的光谱分析方法，通过改造方程，减少测量次数，提高测量速度。

Description

基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法及装置
技术领域
本发明涉及一种基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法及装置，属于混合物成分解析技术领域。
背景技术
在工业、农业、化工生产过程中，会产生大量的有害气体，这些气体对环境产生严重污染，如何对这些有害气体进行准确、有效的检测，根据检测结果采取相应的防范措施，以进一步改善人们的生活质量具有越来越重要的作用，因此多组分体检测时当前一个研究热点问题。
发明内容
目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法及装置。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
对于特定气体源，比如燃煤电厂烟气、汽车尾气等，其可能的组成成分是可以事先确定的，并且其光谱是可以事先测定的。
一种基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法，包括如下步骤：
(a)构建光谱测量方程，并进行正交化处理；
被测气体源的组成成分为N中，每一种成分的光谱为Pn(n＝1,…N)，被测气体源的光谱表示为
其中，P为被测气体的光谱，kn为第n中气体的体积比；
令：Q＝[P1 P2 … PN] (2)
则式(1)可以表示为P＝QK， (4)
首先通过选取采样波长，使方阵Q满足满秩条件；再对方阵Q和向量P进行施密特正交化：
Ψ1＝P1
…
相当于矩阵Q乘以一个下三角矩阵T，方程(4)可以写成
P＝QTT-1K， (5)
其中矩阵
令X＝T-1K，Ψ＝QT，则方程(4)改写为：
P＝ΨX (6)
(b)方程的改造；
生成M×N的0-1随机矩阵Φ，其中M<<N，在方程(5)的两侧乘以Φ，则：
ΦP＝ΦΨX (7)
令Y＝ΦP，方程(7)可以改写为：
Y＝ΦΨX (8)
对于向量Y中的值，可以通过测量不同波长光强的组合获得：
其中，yi表示Y的第i个元素，Pj表示P的第j个元素，表示随机矩阵Φ中第i行第j列的元素；
(c)方程的求解；
方程(8)通过求解最优l0范数精确求解：
对于方程(10)利用压缩感知理论中匹配追踪算法或正交匹配追踪算法求解，求得K＝TX。
步骤(a)中，使方阵Q满足满秩条件是通过以下步骤实现的：
(1.1)选取每种气体的特征波长，共计N个，作为初始采样波长并构建初始方阵Q′；求解初始方阵Q′的秩，若其秩为N，则初始方阵Q′就为测量方阵Q；
否则转到下一步骤(1.2)；
(1.2)增加一个新的采样波长，选取原则按照选取任意一种气体的另一种特征波长，并对所有气体光谱采样，并将采样结果增加为矩阵Q′的行，并求Q′的行秩；
(1.3)若Q′的行秩仍小于N，重复步骤(1.2)，直到其行秩等于N；
(1.4)对Q′进行初等行变换，直到变为阶梯形矩阵Q″；
(1.5)选取Q″中所有非零行对应的Q′中的行，构成测量方阵Q。
步骤(a)中，对每一种成分的光谱经过在不同波长上的采样，并归一化处理，表示为：
其中Pλin表示第n种气体在波长为λi时的检测光强，Pλi为混合气体在波长为λi时的检测光强。
一种基于上述光谱分析方法的实验装置，包括气室、光电检测系统，所述气室设有进气口和出气口，所述光电检测系统包括光纤滤波器组、光电倍增管、控制器，所述光纤滤波器组由N个光纤光栅滤波器捆扎组成。
进一步地，所述光纤光栅滤波器包括沿光路方向依次设置的微型透镜、光纤、光纤环形器、光纤光栅、电光开关，所述电光开关与控制器连接。
进一步地，所述光纤光栅滤波器反射的波长，取决于光纤光栅的间隔Λ，由式(13)决定：
λB＝2neffΛ (13)
其中，λB为反射波长，neff为光纤的等效折射率。
有益效果：本发明提供一种特定气体源成分光谱分析方法，通过对测量方程的改造，减少测量次数，提高测量速度。
附图说明
图1为基于特定气体源成分光谱分析的实验装置的结构示意图；
图2为光电检测系统的结构示意图；
图3为光纤光栅滤波器的结构示意图。
具体实施方式
一种基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法，包括如下步骤：
(a)构建光谱测量方程，并进行正交化处理；
被测气体源的组成成分为N中，每一种成分的光谱为Pn(n＝1,…N)，被测气体源的光谱表示为
其中，P为被测气体的光谱，kn为第n中气体的体积比；
对每一种成分的光谱经过在不同波长上的采样，并归一化处理，表示为：
其中Pλin表示第n种气体在波长为λi时的检测光强，Pλi为混合气体在波长为λi时的检测光强。
令：Q＝[P1 P2 … PN] (2)
则式(1)可以表示为P＝QK。 (4)
其中向量P可以通过测量得到，Pn是确定的光谱，可以事先测量得到。通过求解方程(4)就可以得到kn的值，并通过kn值的大小确定气体中组成的成分和所占体积比。
在实际求解方程(4)时，需要单独测量N个波长的光强，导致测量时间过长，无法满足实时测量的要求。因此需要通过改造测量方程，减少测量次数，提高测量速度。
首先通过采取采样波长，使方阵Q满足满秩条件，具体包括以下步骤：
(1.1)选取每种气体的特征波长，共计N个，作为初始采样波长并构建初始方阵Q′；求解初始方阵Q′的秩，若其秩为N，则初始方阵Q′就为测量方阵Q；
否则转到下一步骤(1.2)；
(1.2)增加一个新的采样波长，选取原则按照选取任意一种气体的另一种特征波长，并对所有气体光谱采样，并将采样结果增加为矩阵Q′的行，并求Q′的行秩；
(1.3)若Q′的行秩仍小于N，重复步骤(1.2)，直到其行秩等于N；
(1.4)对Q′进行初等行变换，直到变为阶梯形矩阵Q″；
(1.5)选取Q″中所有非零行对应的Q′中的行，构成测量方阵Q。
然后再对测量方阵Q和向量P进行施密特正交化：
Ψ1＝P1
…
相当于矩阵Q乘以一个下三角矩阵T，方程(4)可以写成
P＝QTT-1K， (5)
其中矩阵
令X＝T-1K，Ψ＝QT，则方程(4)改写为：
P＝ΨX。 (6)
(b)测量方程的改造；
生成M×N的0-1随机矩阵Φ，其中M<<N，随机矩阵Φ在测量开始之前即生成，并且Φ生成确定后在整个测试过程中保持不变；在方程(5)的两侧乘以Φ，则：
ΦP＝ΦΨX (7)
令Y＝ΦP，方程(7)可以改写为：
Y＝ΦΨX (8)
对于向量Y中的值，可以通过测量不同波长光强的组合获得：
其中，yi表示Y的第i个元素，Pj表示P的第j个元素，表示随机矩阵Φ中第i行第j列的元素。
(c)方程的求解；
对于方程(8)未知数的个数远远大于方程的个数，方程有无数个解。但是由于Ψ为正交阵，且系数向量K，包含了特定气体源所有的成分，对于某一具体的测量来说，往往只包含几种气体，所以对于具体的测量系数向量K是稀疏的。同时，对于部分气体的光谱在很多波长上吸收值为零，使矩阵T中下三角部分中存在大量的零，最终使向量X中存在大量的零，具有稀疏性。方程(8)通过求解最优l0范数精确求解：
对于方程(10)利用压缩感知理论中匹配追踪算法或正交匹配追踪算法求解，然后求得K＝TX。
一种基于前述特定气体源成分光谱分析方法的实验装置，如图1、图2所示，包括气室2、光电检测系统3，所述气室设有进气口21和出气口22，所述光电检测系统3包括光纤滤波器组4、光电倍增管5、控制器6，所述光纤滤波器4组由N个光纤光栅滤波器40捆扎组成。
所述光纤光栅滤波器40包括沿光路方向依次设置的微型透镜401、光纤402、光纤环形器403、光纤光栅404、电光开关405，所述电光开关405与控制器6连接，如图3所示。
将被测气体抽取入气室，光源1发出光谱连续光，要求将方阵Q中的光波长包含在内。光经过气室后，通过透镜进入光纤，经过光纤环形器，后通过光纤光栅的反射，只保留对应的波长的反射光通过电光开关进入光电倍增管。通过控制器控制电光开关，根据矩阵Φ，确定需要接收的光强。
光纤光栅滤波器反射的波长，取决于光纤光栅的间隔Λ，由式(13)决定：
λB＝2neffΛ (13)
其中，λB为反射波长，neff为光纤的等效折射率。
根据方阵Q或处理后满秩的方阵Q确定需要检测的波长，然后根据式(13)计算出需要的光栅间隔Λ，制作相应的光纤光栅滤波器。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法，其特征在于：包括如下步骤，
(a)构建光谱测量方程，并进行正交化处理；
被测气体源的组成成分为N种，每一种成分的光谱为Pn(n＝1,…N)，被测气体源的光谱表示为
其中，P为被测气体的光谱，kn为第n中气体的体积比；
令：Q＝[P1 P2 … PN] (2)
则式(1)可以表示为P＝QK， (4)
首先通过选取采样波长，使方阵Q满足满秩条件；再对方阵Q和向量P进行施密特正交化：
Ψ1＝P1
…
相当于矩阵Q乘以一个下三角矩阵T，方程(4)可以写成
P＝QTT-1K， (5)
其中矩阵
令X＝T-1K，Ψ＝QT，则方程(4)改写为：
P＝ΨX； (6)
(b)方程的改造；
生成M×N的0-1随机矩阵Φ，其中M<<N，在方程(5)的两侧乘以Φ，则：
ΦP＝ΦΨX， (7)
令Y＝ΦP，方程(7)可以改写为：
Y＝ΦΨX， (8)
对于向量Y中的值，可以通过测量不同波长光强的组合获得：
其中，yi表示Y的第i个元素，Pj表示P的第j个元素，表示随机矩阵Φ中第i行第j列的元素；
(c)方程的求解；
方程(8)通过求解最优l0范数精确求解：
对于方程(10)利用压缩感知理论中匹配追踪算法或正交匹配追踪算法求解，求得K＝TX。
2.根据权利要求1所述的光谱分析方法，其特征在于：通过以下步骤使测量方阵Q满足满秩条件，
(1.1)选取每种气体的特征波长，共计N个，作为初始采样波长并构建初始方阵Q′；求解初始方阵Q′的秩，若其秩为N，则初始方阵Q′就为测量方阵Q；
否则转到下一步骤(1.2)；
(1.2)增加一个新的采样波长，选取原则按照选取任意一种气体的另一种特征波长，并对所有气体光谱采样，并将采样结果增加为矩阵Q′的行，并求Q′的行秩；
(1.3)若Q′的行秩仍小于N，重复步骤(1.2)，直到其行秩等于N；
(1.4)对Q′进行初等行变换，直到变为阶梯形矩阵Q″；
(1.5)选取Q″中所有非零行对应的Q′中的行，构成测量方阵Q。
3.根据权利要求1所述的光谱分析方法，其特征在于：对每一种成分的光谱经过在不同波长上的采样，并归一化处理，表示为：
其中Pλin表示第n种气体在波长为λi时的检测光强，Pλi为混合气体在波长为λi时的检测光强。
4.一种基于权利要求1-3任一项所述的光谱分析方法的实验装置，包括气室、光电检测系统，所述气室设有进气口和出气口，所述光电检测系统包括光纤滤波器组、光电倍增管、控制器，其特征在于：所述光纤滤波器组由N个光纤光栅滤波器捆扎组成。
5.根据权利要求4所述的实验装置，其特征在于：所述光纤光栅滤波器包括沿光路方向依次设置的微型透镜、光纤、光纤环形器、光纤光栅、电光开关，所述电光开关与控制器连接。
6.根据权利要求5所述的实验装置，其特征在于：所述光纤光栅滤波器反射的波长，取决于光纤光栅的间隔Λ，由式(13)决定：
λB＝2neffΛ， (13)
其中，λB为反射波长，neff为光纤的等效折射率。
CN201811351680.6A 2018-11-14 2018-11-14 基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法及装置 Active CN109557034B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811351680.6A CN109557034B (zh) 2018-11-14 2018-11-14 基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811351680.6A CN109557034B (zh) 2018-11-14 2018-11-14 基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109557034A true CN109557034A (zh) 2019-04-02
CN109557034B CN109557034B (zh) 2021-04-16

Family

ID=65866208

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811351680.6A Active CN109557034B (zh) 2018-11-14 2018-11-14 基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109557034B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110346346A (zh) * 2019-07-02 2019-10-18 上海理工大学 一种基于压缩感知关联算法的拉曼气体检测方法
CN112304899A (zh) * 2020-10-23 2021-02-02 西安智光物联科技有限公司 一种基于腔增强技术的气体在线检测装置
CN115508057A (zh) * 2022-11-08 2022-12-23 泰州晶达光电有限公司 一种光学波片的检测装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103207015A (zh) * 2013-04-16 2013-07-17 华东师范大学 一种光谱重构方法及其光谱仪装置
CN103347268A (zh) * 2013-06-05 2013-10-09 杭州电子科技大学 认知传感器网络中基于能量有效性观测的自适应压缩重构方法
CN103575396A (zh) * 2013-11-19 2014-02-12 中国科学院空间科学与应用研究中心 基于压缩感知和Hadamard变换的成像光谱系统及方法
CN104165844A (zh) * 2014-07-25 2014-11-26 清华大学 光谱测量和盲源分离相结合的混合颜料成分分析方法
WO2018057583A1 (en) * 2016-09-21 2018-03-29 Trutag Technologies, Inc. Calibration for fabry perot spectral measurements

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103207015A (zh) * 2013-04-16 2013-07-17 华东师范大学 一种光谱重构方法及其光谱仪装置
CN103347268A (zh) * 2013-06-05 2013-10-09 杭州电子科技大学 认知传感器网络中基于能量有效性观测的自适应压缩重构方法
CN103575396A (zh) * 2013-11-19 2014-02-12 中国科学院空间科学与应用研究中心 基于压缩感知和Hadamard变换的成像光谱系统及方法
CN104165844A (zh) * 2014-07-25 2014-11-26 清华大学 光谱测量和盲源分离相结合的混合颜料成分分析方法
WO2018057583A1 (en) * 2016-09-21 2018-03-29 Trutag Technologies, Inc. Calibration for fabry perot spectral measurements

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BOSONG ET AL.: "Chapter 14 - Carbon Nanotube-Based Infrared Camera Using Compressive Sensing", 《NANO OPTOELECTRONIC SENSORS AND DEVICES》 *
SHI,ZHENWEI ET AL.: "Subspace matching pursuit for sparese unmixing of hyperspectral data", 《IEEE TRANSACTION ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING》 *
WU ZHOU ET AL.: "Air Damping Analysis in Comb Microaccelerometer", 《ADVANCES IN MECHANICAL ENGINEERING》 *
王可: "多端元光谱混合分析算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *
王学伟等: "压缩感知伪随机动态功率信号的电能测量方法", 《电子与信息学报》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110346346A (zh) * 2019-07-02 2019-10-18 上海理工大学 一种基于压缩感知关联算法的拉曼气体检测方法
CN112304899A (zh) * 2020-10-23 2021-02-02 西安智光物联科技有限公司 一种基于腔增强技术的气体在线检测装置
CN115508057A (zh) * 2022-11-08 2022-12-23 泰州晶达光电有限公司 一种光学波片的检测装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN109557034B (zh) 2021-04-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Germer et al. Spectrophotometry: Accurate measurement of optical properties of materials
CN109557034A (zh) 基于压缩感知的特定气体源成分光谱分析方法及装置
CN108287141A (zh) 一种基于光谱法的多组分气体浓度分析方法
CN105319178B (zh) 机动车尾气co和co2浓度实时检测系统及其控制方法
CN101819140B (zh) 气态单质汞浓度的连续监测装置和方法
CN102435567A (zh) 基于差分吸收光谱的气体组分浓度反演算测定方法
CN102207459A (zh) 基于集成光技术的傅里叶变换芯片光谱仪
CN104198388A (zh) 一种基于复合光谱测量的在线水质监测装置
US20240310240A1 (en) Method and system for diagnosing high-enthalpy shock tunnel parameters
CN107631993A (zh) 一种基于水汽残差谱分析的红外光谱识别方法
CN101614659A (zh) 对中药提取过程进行在线检测控制的装置与方法
CN103674891A (zh) 基于双腔式腔衰荡技术的大气no3自由基浓度测量系统
CN102410992B (zh) 简化的激光诱导等离子体光谱标准化的元素测量方法
CN110441254A (zh) 一种用于识别塑料的近红外光频梳光谱仪
CN103760124A (zh) 冷却结晶过程药物活性组分在线浓度检测装置和方法
CN104880434B (zh) 复杂环境中弱吸收气体的检测装置及方法
CN101694457B (zh) 一种气体浓度测量仪
CN103105369B (zh) 液态物质光谱基线校正定量分析方法
CN204154645U (zh) 一种单模异芯结构测定链霉亲和素浓度的光纤传感器
CN204142624U (zh) 一种基于复合光谱测量的在线水质监测装置
CN104990883A (zh) 一种利用光谱仪检测气体浓度的装置
CN108801496A (zh) 一种基于交叠吸收谱的路径温度直方图测量系统与方法
DE19949439C1 (de) Gasqualitätsbestimmung
CN204128967U (zh) 脉冲紫外荧光测硫仪
CN106501189B (zh) 一种光谱测量方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20190402

Assignee: Nanjing Renchuang Shengyi Technology Co.,Ltd.

Assignor: NANJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY

Contract record no.: X2024980001102

Denomination of invention: Spectral analysis method and device for specific gas source components based on compressive sensing

Granted publication date: 20210416

License type: Common License

Record date: 20240122

Application publication date: 20190402

Assignee: Nanjing University of Engineering Science Park Co.,Ltd.

Assignor: NANJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY

Contract record no.: X2024980001093

Denomination of invention: Spectral analysis method and device for specific gas source components based on compressive sensing

Granted publication date: 20210416

License type: Common License

Record date: 20240122

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20190402

Assignee: Jiangsu Nangong Testing Co.,Ltd.

Assignor: NANJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY

Contract record no.: X2024980001802

Denomination of invention: Spectral analysis method and device for specific gas source components based on compressive sensing

Granted publication date: 20210416

License type: Common License

Record date: 20240202

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20190402

Assignee: NANJING QIANWEI INTELLIGENT TECHNOLOGY CO.,LTD.

Assignor: NANJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY

Contract record no.: X2024980003131

Denomination of invention: Spectral analysis method and device for specific gas source components based on compressive sensing

Granted publication date: 20210416

License type: Common License

Record date: 20240322

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract