CN112782109A - 一种光谱参数获取方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开一种光谱参数获取方法、装置、电子设备及存储介质，涉及光学领域。该方法包括获取多组光谱数据，每组光谱数据对应的压力不同，其中，每组光谱数据包括在不同频率下测量的实测吸收系数；针对每一组光谱数据，基于该组光谱数据获取预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，其中，该表达式中包括用于表征吸收系数的归一化线型函数项；将从每一组光谱数据获得对应的输入参数带入预设的吸收系数表达式，并利用最小二乘法对带入预设输入参数的吸收系数表达式进行拟合，输出光谱参数。通过本方案可以降低不同光谱参数之间的相关性，使得基于本方案获得的光谱参数可以准确地描述测量得到的光谱数据。

Description

一种光谱参数获取方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及光学技术领域，具体而言，涉及一种光谱参数获取方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
现有技术中，通过光谱吸收线型函数，准确获取光谱线强度和线位置等光谱参数对测量气体浓度有着十分重要的意义。随着测量得到的吸收光谱的分辨率、信噪比的提高，原经典光谱线型(Voigt profile)已不能准确描述测量得到光谱数据，进而需要引入更为精细的光谱线型函数，然而对于含有参数较多的光谱线型函数，单光谱拟合中，参数之间的相关性对拟合结果的影响较大，导致拟合结果不准确。
发明内容
本申请提供一种光谱参数获取方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中，对含有参数较多的光谱线型函数，进行单光谱拟合时，由于受参数之间的相关性的影响，导致拟合结果不准确的问题。
第一方面，本申请实施例提供一种光谱参数获取方法，包括：获取多组光谱数据，每组光谱数据对应的压力不同，其中，所述每组光谱数据包括在不同频率下测量的实测吸收系数；针对每一组光谱数据，基于该组光谱数据获取预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，其中，所述表达式中包括用于表征吸收系数的归一化线型函数项；将获得的每一组光谱数据对应的输入参数带入所述预设的吸收系数表达式，并利用最小二乘法对带入了预设输入参数的吸收系数表达式进行拟合，输出光谱参数。
本申请实施例中，通过对多组不同压力下的不同频率对应的光谱数据进行处理，获得预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，然后将获得带入预设输入参数的吸收系数表达式，并利用最小二乘法对带入预设输入参数的吸收系数表达式进行拟合，输出光谱参数。通过本方案可以降低不同光谱参数之间的相关性，这样即使光谱参数的数量较多，基于本方案获得的光谱参数也可以准确地描述测量得到的光谱数据，以保证拟合结果的准确性和可靠性。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，针对每一组光谱数据，根据该组光谱数据获取预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，包括：根据该组光谱数据，确定表征频率和实测吸收系数的关系曲线，获取吸收系数曲线相对于频率轴线的积分面积，其中，所述积分面积即为所述输入参数。
本申请实施例中，针对每一组光谱数据分别确定吸收系数表达式中所需的输入参数，其中，输入参数包括根据该组光谱数据确定的表征频率和实测吸收系数关系的曲线，获取吸收系数曲线相对于频率轴线的积分面积。通过积分面积，能补偿由实验测量带来的误差，使带入了输入参数的预设表达式的计算结果更贴近实验测量结果，从而使最终获得的光谱参数更准确。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，利用最小二乘法对带入预设输入参数的吸收系数表达式进行拟合，包括：基于带入预设输入参数的吸收系数表达式，获得不同频率下的计算吸收系数；基于同一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数，获得该频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方；基于每一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，获得第一残差平方和；调整所述归一化线型函数项中的光谱参数，通过同样的方法，获得调整光谱参数后的吸收系数表达式对应的第二残差平方和；计算所述第一残差平方和和所述第二残差平方和的差值，得到第一计算容差；并将所述第一计算容差与预设的容差进行比较，当所述第一计算容差大于所述预设的容差时，再次调整所述归一化线型函数项中的光谱参数基于再次调整光谱参数后的所述预设的吸收系数表达式，获得第三残差平方和，计算第三残差平方和与第二残差平方和的差值，得到第二计算容差，并将所述第二计算容差与所述预设的容差进行比较，直至获取的计算容差小于所述容差，输出调整后的光谱参数。
本申请实施例中，基于每组光谱数据中对应的频率，以及该带入预设输入参数的吸收系数表达式，得到该组光谱数据中每一个频率对应的计算吸收系数，再计算每一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，然后计算所有频率对应的吸收系数和实测吸收系数的差值的平方的和，得到第一残差平方和，再调整归一化线型函数项中的光谱参数，计算调整光谱参数后的吸收系数表达式对应的第二残差平方和，计算第一残差平方和与第二残差平方和的差值，得到第一计算容差。并将第一计算容差与预设的容差进行比较，当所述第一计算容差大于所述预设的容差时，再次调整归一化线型函数项中的光谱参数；基于再次调整光谱参数后的预设的吸收系数表达式，获得第三残差平方和，计算第三残差平方和与第二残差平方和的差值，得到第二计算容差，并将第二计算容差与所述预设的容差进行比较，直至获取的计算容差小于所述容差，输出光谱参数。在进行最小二乘法进行拟合时，是对带入预设输入参数的吸收系数表达式进行拟合，将光谱参数设置为压力的线性函数，以降低光谱参数之间的相关性。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，所述预设的容差获取过程包括：获得所述多组光谱数据中所有实测吸收系数的平均值；将所述平均值的10-8作为所述预设的容差。
本申请实施例中，通过计算获取的光谱数据中的所有实测吸收系数的平均值，再将该平均值的10-8作为预设的容差，以此作为利用最小二乘法进行拟合的限定条件，当残差小于该预设的容差，即可认为此时的光谱参数带入归一化线型函数后，吸收系数表达式能够准确的描述实测吸收系数。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，所述归一化线型函数项是包括ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η的HTP吸收光谱函数，其中，p表示压力，Γ0是碰撞展宽，Δ0是碰撞偏移，Γ2是速度相关性碰撞展宽，Δ2是速度相关性碰撞偏移，vVC是速度变化碰撞频率，η是偏相关系数，Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η均预设有一个初始值；当所述计算容差大于所述预设的容差时，调整所述归一化线型函数项中的光谱参数，包括：当所述残差大于所述预设的容差时，对ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η中至少一项进行调整。
本申请实施例中，使用HTP吸收光谱函数作为归一化线型函数项，由于HTP吸收光谱函数中包括ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η等光谱参数，因此，在通过最小二乘法进行拟合时，当计算容差大于预设的容差，则需要对ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η中至少一项进行调整。HTP吸收光谱函数是精细的光谱线型，通过HTP吸收光谱函数可以得到更为精确的计算吸收系数，从而减小表达式的客观误差，使最终获得的光谱参数更准确。
第二方面，本申请实施例提高一种光谱参数获取装置，包括获取模块、处理模块。其中，获取模块用于获取多组光谱数据，每组光谱数据对应的压力以及频率均不同，其中，所述每组光谱数据包括在不同频率下测量的实测吸收系数；处理模块用于针对每一组光谱数据，基于该组光谱数据获取预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，其中，所述表达式中包括用于表征吸收系数的归一化线型函数项；同时，处理模块也用于将获得的每一组光谱数据对应的输入参数分别带入所述预设的吸收系数表达式，并利用最小二乘法对带入预设输入参数的吸收系数表达式进行拟合，输出光谱参数。
结合上述第二方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，所述处理模块具体用于：根据该组光谱数据，确定表征频率和实测吸收系数的关系曲线，获取吸收系数曲线相对于频率轴线的积分面积。
结合上述第二方面提供的技术方案，在一些可能的实施方式中，所述处理模块具体用于：基于带入预设输入参数的吸收系数表达式，获得不同频率下的计算吸收系数；基于同一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数，获得该频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方；基于每一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，获得第一残差平方和；调整所述归一化线型函数项中的光谱参数，通过同样的方法，获得调整光谱参数后的吸收系数表达式对应的第二残差平方和；计算所述第一残差平方和和所述第二残差平方和的差值，得到第一计算容差；并将所述第一计算容差与预设的容差进行比较，当所述第一计算容差大于所述预设的容差时，再次调整所述归一化线型函数项中的光谱参数；基于再次调整光谱参数后的所述预设的吸收系数表达式，获得第三残差平方和，计算第三残差平方和与第二残差平方和的差值，得到第二计算容差，并将所述第二计算容差与所述预设的容差进行比较，直至获取的计算容差小于所述容差，输出调整后的光谱参数。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器连接；所述存储器，用于存储程序；所述处理器，用于调用存储于所述存储器中的程序，以执行如上述第一方面实施例和/或结合第一方面实施例的任一种可能的实施方式的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如上述第一方面实施例和/或结合第一方面实施例的任一种可能的实施方式的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例示出的一种光谱参数获取方法的流程示意图；
图2为本申请实施例示出的频率和实测吸收系数的关系曲线与拟合直线图；
图3为本申请实施例示出的一种光谱参数获取装置的结构框图；
图4为本申请实施例示出的电子设备结构示意图。
具体实施方式
术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，并不表示排列序号，也不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外，术语“水平”、“竖直”、“悬垂”等术语并不表示要求部件绝对水平或悬垂，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。
下面将结合附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述。
鉴于现有技术中，对含有参数较多的光谱线型函数，进行单光谱拟合时，由于受参数之间的相关性的影响，导致拟合结果不准确的问题。因此，本申请提供一种光谱参数获取方法，利用不同压力下的吸收光谱数据同时进行拟合，通过将参数之间的相关性考虑在内，可以有效降低参数之间的相关性，获得更加准确的光谱参数。
请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种光谱参数获取方法，下面将结合图1对其包含的步骤进行说明。
步骤S100：获取多组光谱数据，每组光谱数据对应的压力不同，其中，每组光谱数据包括在不同频率下测量的实测吸收系数。
获取多组光谱数据，每组光谱数据对应的压力不同，即在获取的所有光谱数据中，每组光谱数据都是在不同压力下测量得到的。为了便于理解，举例进行说明，以包含3组光谱数据，每一个组光谱数据包含5个不同频率下的实测吸收系数为例，则这3组光谱数据对应的压力各不相同，假设为P1、P2、P3。假设每组光谱数据的5个实测吸收系数分别为频率为1、2、3、4、5下测得，测量压力为P1、频率分别为1、2、3、4、5时的吸收系数，测量压力为P2、频率分别为1、2、3、4、5时的吸收系数，测量压力为P3、频率分别为1、2、3、4、5时的吸收系数。但在实际测量实测吸收系数的过程中，由于激光性质、测量仪器等原因，导致在重复实验中，无法每次实验都得到相同测量频率，例如，在压力为P1的情况下，实际测得的频率可能为1.1、1.9、3.2、4.1、4.9；在压力为P2的情况下，实际测得的频率可能为1.2、2.1、3.1、4.2、5.1；在压力为P3的情况下，实际测得的频率可能为0.9、2.0、2.9、3.9、5.2。需要说明的是，其中，并不能将上述示例作为对本申请的限制，上述仅是以频率的步长变化为1进行示例的，其可以是其他的数值，例如2、5、10等数值，实际测量的频率的误差也仅仅是示例，实际测量的误差要远远小于0.1、0.2，不应将其作为对本申请的限制，此外，光谱数据的组数以及每组数据中的光谱数据的数量并不限于此。
其中，获取的多组光谱数据可以是预先得到的，并保存在光谱数据库或磁盘中，在需要时直接获取即可，或者，该多组光谱数据是在需要使用时，实时测量的。
一种实施方式下，获取的每组光谱数据中包含的光谱数据除了包含实测吸收系数外，还可以包括：频率、温度、压力其中每组光谱数据均是在同一个温度下进行测量得到。
则该光谱数据的测量方式为：可以利用光腔衰荡光谱仪来测量得到多组不同压力、不同频率下的光谱数据，首先在一个固定的温度、压力下，通过改变频率，测量吸收系数，并记录压力、不同频率下测量得到的实测吸收系数，在测量完成一组光谱数据后，保持温度不变，改变压力，重复上述步骤，直至测量完所有光谱数据，得到多组不同压力、不同频率下的光谱数据。需要明确的是，每组光谱数据中包含的光谱数据量可以是相同的，或者每组光谱数据中包含的光谱数据量是不同的。
其中，利用光腔衰荡光谱仪测量光谱数据的具体过程，已经为本领域技术人员所熟知，在此不再介绍。
一种实施方式下，获得的多组光谱数据中，所有频率均处于同一范围内，例如，所有的频率均处于9×1014赫兹到9.5×1014赫兹的范围内。
步骤S200：针对每一组光谱数据，基于该组光谱数据获取预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，其中，该表达式中包括用于表征吸收系数的归一化线型函数项。
其中，预设的吸收系数表达式为：
Figure BDA0002918932330000091
Figure BDA0002918932330000092
其中，i表示光谱数据的组数，ω表示频率，
Figure BDA0002918932330000093
b0,i、
Figure BDA0002918932330000094
表示根据第i组光谱数据确定的输入参数，ω0表示分子跃迁频率，ω0由实验时，实验装置中的气体分子跃迁能级决定。其中，
Figure BDA0002918932330000095
表示吸收系数曲线相对于频率轴线的积分面积，
Figure BDA0002918932330000096
表示拟合直线函数表达式中的常数项，用
Figure BDA0002918932330000097
表示拟合直线函数表达式中的一次项系数，F(ω)表示用于表征吸收系数的归一化线型函数项。其限制条件为：
Figure BDA0002918932330000101
其中，
Figure BDA0002918932330000102
为带入了第i组数据对应的输入参数的吸收光谱函数项，当带入的频率值不是第i组数据中的频率时，
Figure BDA0002918932330000103
取0，当带入的频率是第i组数据中的频率时，
Figure BDA0002918932330000104
取计算值作为最终值。
获取预设的损耗值表达式中所需的输入参数为上述表达是中的
Figure BDA0002918932330000105
通过每组光谱数据，分别获得该组光谱数据对应的输入参数，一种实施方式下，根据该组光谱数据，确定表征频率和实测吸收系数的关系曲线，获取吸收系数曲线相对于频率轴线的积分面积
Figure BDA0002918932330000106
该参数取值范围介于0～1之间。对频率和吸收系数的关系曲线中实测吸收系数低于预设阈值的实测吸收系数进行拟合，得到拟合直线，并根据该直线获取用于表示所述吸收系数表达式中的常数项
Figure BDA0002918932330000107
和一次项系数
Figure BDA0002918932330000108
其中，积分面积
Figure BDA0002918932330000109
常数项
Figure BDA00029189323300001010
和一次项系数
Figure BDA00029189323300001011
即为输入参数。其中，对于不同压强对应的光谱数据来说，预设阈值可以是相同的，或者，每个压强对应的预设阈值是不同的。
为了便于理解，请参阅图2，图2为频率和实测吸收系数的关系曲线，通过获取吸收系数曲线相对于频率轴线的积分面积，可得到预设积分面积
Figure BDA00029189323300001012
对该曲线中，实测吸收系数低于0.175的值进行拟合，得到拟合直线I＝0.17+0.0001*(ω-ω0)，其中I表示实测吸收系数，ω表示频率，ω0表示分子跃迁中心频率，其中，ω0取决于实验时装置中的气体种类。其中，并不能将上述示例的预设阈值0.175作为对本申请的限制。
步骤S300：将获得的每一组光谱数据对应的输入参数分别带入预设的吸收系数表达式，并利用最小二乘法对带入预设输入参数的吸收系数表达式进行拟合，输出光谱参数。
一种实施方式下，通过最小二乘法拟合的过程可以是：先基于带入预设输入参数的吸收系数表达式，获得不同频率下的计算吸收系数，然后基于同一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数，获得该频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，再基于每一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，获得第一残差平方和；之后调整归一化线型函数项中的光谱参数，通过同样的方法，获得调整光谱参数后的吸收系数表达式对应的第二残差平方和，最后计算第一残差平方和和第二残差平方和的差值，得到第一计算容差，并将该第一计算容差与预设的容差进行比较，当第一计算容差大于预设的容差时，再次调整归一化线型函数项中的光谱参数；基于再次调整光谱参数后的预设的吸收系数表达式，获得第三残差平方和，计算第三残差平方和与第二残差平方和的差值，得到第二计算容差，并将第二计算容差与预设的容差进行比较，直至获取的计算容差小于所述预设容差，输出调整后的光谱参数。
例如，用Ipi,ωj表示实测吸收系数，用I(ωj)pi表示计算吸收系数，其中，i用于区别不同组的光谱数据，ω表示频率，j表示每组光谱数据第j个吸收系数，用Bi,j表示第i组光谱数据中第j个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，则有Bi,j＝(I(ωj)pi-Ipi,ωj)2，基于每一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方获得残差平方和，用C1表示第一残差平方和，则有
Figure BDA0002918932330000121
其中，n表示获取的光谱数据有n组，m表示每组光谱数据中有m个光谱数据。调整归一化线型函数项中的光谱参数，通过同样的方法，获得调整光谱参数后的吸收系数表达式对应的第二残差平方和C2，然后计算第一计算容差D1＝|C1-C2|，用Dd表示预设的容差，则当D1≤Dd时，输出调整后的光谱参数，当D1＞Dd时，再次调整归一化线型函数项中的光谱参数，并获得再次调整光谱参数后的吸收系数表达式对应的第三残差平方和C3，计算第二计算容差D2＝|C2-C3|，直至获取的计算容差小于所述容差，即Dn≤Dd时，输出第n次调整的光谱参数，其中，Dn＝|Cn-Cn+1|，Dn为第n次调整光谱参数后得到的第n计算容差，Cn为第n次调整光谱参数后得到的第n残差平方和，Cn+1为第n+1次调整光谱参数后得到的第n+1残差平方和。其中，基于光谱参数调整后的吸收系数表达式，再次获取残差平方和的方式与上述方式相同，也即基于光谱参数调整后的所述吸收系数表达式获得不同频率下的计算吸收系数；基于同一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数，获得该频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方；基于每一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，获得残差平方和。
当计算容差大于预设的容差时，需要调整归一化线型函数项中的光谱参数(包括多个参数)，一种实施方式下，可以是对吸收系数表达式中的所有光谱参数都进行调整，或者对部分光谱参数进行调整，调整的方式可以是增大或减小光谱参数，例如可以将部分光谱参数增大至110％，将另一部分光谱数据减小至90％。在一次调整归一化线型函数项中的光谱参数的过程中，不同的光谱参数的调整方式和调整量不完全一致，此处不对调整方式和调整量做出限制。此外，一种实施方式下，在调整归一化线型函数项中的光谱参数时，还可以对输入参数进行调整。
其中，一种实施方式下，预设的容差获取过程可以是：计算获得的多组光谱数据中所有的实测吸收系数的平均值，然后将该平均值的10-8作为预设的容差。可选的，根据实际需求，预设的容差也可以是其他值，例如，可以是平均值的10-9、2*10-8、3*10-8等数值，或者直接设置一个数值作为预设的容差，而不用根据实测吸收系数的平均值计算得到，获得预设的容差的方法不作限定，但应当明确的是，通常情况下，预设的容差越小，最终获得的光谱参数越准确。
一种实施方式下，归一化线型函数项可以是包括ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η等光谱参数的HTP线型函数，其中，p表示压力，Γ0是碰撞展宽，Δ0是碰撞偏移，Γ2是速度相关性碰撞展宽，Δ2是速度相关性碰撞偏移，vVC是速度变化碰撞频率，η是偏相关系数，ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η均预设有一个初始值；当所述计算容差大于所述预设的容差时，调整归一化线型函数项中的光谱参数，包括：当所述计算容差大大于所述预设的容差时，对ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η中至少一项进行调整。其中，ΓD也可以根据实验测得的温度计算得到的，以此设置预设初始值，其余光谱参数常根据经验设置。当归一化线型函数项为HTP线型函数时，则将获得的每一组光谱数据对应的输入参数分别带入预设的吸收系数表达式可以表示为：
Figure BDA0002918932330000131
Figure BDA0002918932330000132
其中，归一化线型函数项还可以是如表1所示的任一种线型函数，其中，使用不同的线型函数，最终输出的光谱参数种类也不完全相同，不同线型函数各自对应的光谱参数具体如表1所示：
表1
Figure BDA0002918932330000141
请参阅图3，图3为本申请实施例提供的一种光谱参数获取装置100，该装置包括获取模块110和处理模块120。
获取模块110，用于获取多组光谱数据，每组光谱数据对应的压力不同，其中，所述每组光谱数据包括在不同频率下测量的实测吸收系数；
处理模块120，用于处理每一组光谱数据，基于该组光谱数据获取预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，其中，该表达式中包括用于表征吸收系数的归一化线型函数项；
处理模块120还用于将从每一组光谱数据获得对应的输入参数带入所述预设的吸收系数表达式，并利用最小二乘法对带入输入参数的预设吸收系数表达式进行拟合，输出光谱参数。
处理模块120具体用于根据该组光谱数据获取预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，包括：根据该组光谱数据，确定表征频率和实测吸收系数的关系曲线，获取吸收系数曲线相对于频率轴线的积分面积。
处理模块120还用于对所述表征频率和实测损耗值关系的曲线中实测损耗值低于预设阈值的实测损耗值进行拟合，得到拟合直线，并根据该直线获取用于表示所述直线的函数表达式中的常数项和一次项系数，其中，所述积分面积、常数项和一次项系数即为所述输入参数。
处理模块120具体用于计算通过带入预设输入参数的吸收系数表达式，获得不同频率下的计算吸收系数，然后基于同一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数，获得该频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，再基于每一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，获得第一残差平方和；之后调整归一化线型函数项中的光谱参数，通过同样的方法，获得调整光谱参数后的吸收系数表达式对应的第二残差平方和，最后计算第一残差平方和和第二残差平方和的差值，得到第一计算容差，并将该第一计算容差与预设的容差进行比较，当第一计算容差大于预设的容差时，再次调整归一化线型函数项中的光谱参数；基于再次调整光谱参数后的预设的吸收系数表达式，获得第三残差平方和，计算第三残差平方和与第二残差平方和的差值，得到第二计算容差，并将第二计算容差与预设的容差进行比较，直至获取的计算容差小于所述容差，输出调整后的光谱参数。
处理模块120还用于获得所述多组光谱数据中所有实测吸收系数的平均值，将所述平均值的10-8作为所述预设的容差。
处理模块120还用于将包括ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η的HTP线型函数作为归一化线型函数项，其中，p表示压力，Γ0是碰撞展宽，Δ0是碰撞偏移，Γ2是速度相关性碰撞展宽，Δ2是速度相关性碰撞偏移，vVC是速度变化碰撞频率，η是偏相关系数，Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η均预设有一个初始值；当计算容差大于预设的容差时，对ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、vVC/p、η中至少一项进行调整。
请参阅图4，其为本申请实施例提供的一种电子设备200。所述电子设备200包括：收发器210、存储器220、通讯总线230、处理器240。
所述收发器210、所述存储器220、处理器240各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现光谱数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线230或信号线实现电性连接。其中，收发器210用于收发光谱数据。存储器220用于存储计算机程序，如存储有图3中所示的软件功能模块，即光谱参数获取装置100。其中，光谱参数获取装置100包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器220中或固化在所述电子设备200的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器240，用于执行存储器220中存储的可执行模块，例如光谱参数获取装置100包括的软件功能模块或计算机程序。例如，获取多组光谱数据，每组光谱数据对应的压力不同，其中，所述每组光谱数据包括在不同频率下测量的实测吸收系数；针对每一组光谱数据，基于该组光谱数据获取预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，其中，所述表达式中包括用于表征吸收系数的归一化线型函数项；将获得的每一组光谱数据对应的输入参数带入所述预设的吸收系数表达式，并利用最小二乘法对带入输入参数的预设吸收系数表达式进行拟合，输出光谱参数。
其中，存储器220可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器240可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器240也可以是任何常规的处理器等。
其中，上述的电子设备200，包括但不限于个人电脑、服务器等。
本申请实施例还提供了一种非易失性计算机可读取存储介质(以下简称存储介质)，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机如上述的电子设备200运行时，执行上述所示的光谱参数获取方法。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种光谱参数获取方法，其特征在于，包括：
获取多组光谱数据，每组光谱数据对应的压力不同，其中，所述每组光谱数据包括在不同频率下测量的实测吸收系数；
针对每一组光谱数据，基于该组光谱数据获取预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，其中，所述表达式中包括用于表征吸收系数的归一化线型函数项；
将从每一组光谱数据获得的对应的输入参数带入所述吸收系数表达式，并利用最小二乘法对带入输入参数的预设吸收系数表达式进行拟合，输出光谱参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每一组光谱数据，根据该组光谱数据获取预设的吸收系数表达式中所需的输入参数，包括：
根据该组光谱数据，确定表征频率和实测吸收系数关系的曲线，获取吸收系数曲线相对于频率轴线的积分面积，所述积分面积即为所述输入参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用最小二乘法对带入预设输入参数的吸收系数表达式进行拟合，包括：
基于带入预设输入参数的吸收系数表达式，获得不同频率下的计算吸收系数；
基于同一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数，获得该频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方；
基于每一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，获得第一残差平方和；
调整所述归一化线型函数项中的光谱参数，通过同样的方法，获得调整光谱参数后的吸收系数表达式对应的第二残差平方和；
计算所述第一残差平方和和所述第二残差平方和的差值，得到第一计算容差；
并将所述第一计算容差与预设的容差进行比较，当所述第一计算容差大于所述预设的容差时，再次调整所述归一化线型函数项中的光谱参数；
基于再次调整光谱参数后的所述的吸收系数表达式，获得第三残差平方和，计算第三残差平方和与第二残差平方和的差值，得到第二计算容差，并将所述第二计算容差与所述预设的容差进行比较，直至获取的计算容差小于所述容差，输出调整后的光谱参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设的容差获取过程包括：
获得所述多组光谱数据中所有实测吸收系数的平均值；
将所述平均值的10-8作为所述预设的容差。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述归一化线型函数项是包括ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、νVC/p、η的HTP线型函数，其中，p表示压力，Γ0是碰撞展宽，Δ0是碰撞偏移，Γ2是速度相关碰撞展宽，Δ2是速度相关碰撞偏移，νVC是速度变化碰撞频率，η是偏相关系数；当所述计算容差大于所述预设的容差时，调整所述线型函数中的光谱参数，包括：
当所述计算容差大于所述预设的容差时，对ΓD、Γ0/p、Δ0/p、Γ2/p、Δ2/p、νVC/p、η中至少一项进行调整。
6.一种光谱参数获取装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取多组光谱数据，每组光谱数据对应的压力不同，其中，所述每组光谱数据包括在不同频率下测量的实测吸收系数；
处理模块，用于处理每一组光谱数据，基于该组光谱数据获取吸收系数表达式中所需的输入参数，其中，所述表达式中包括用于表征吸收系数的归一化线型函数项；
处理模块还用于将从每一组光谱数据获得对应的输入参数带入所述吸收系数表达式，并利用最小二乘法对带入预设输入参数的吸收系数表达式进行拟合，输出光谱参数。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：
根据该组光谱数据，确定表征频率和实测吸收系数关系的曲线，获取吸收系数曲线相对于频率轴线的积分面积。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：
基于带入预设输入参数的吸收系数表达式，获得不同频率下的计算吸收系数；
基于同一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数，获得该频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方；
基于每一个频率对应的计算吸收系数和实测吸收系数的差值的平方，获得第一残差平方和；
调整所述归一化线型函数项中的光谱参数，通过同样的方法，获得调整光谱参数后的吸收系数表达式对应的第二残差平方和；
计算所述第一残差平方和和所述第二残差平方和的差值，得到第一计算容差；
并将所述第一计算容差与预设的容差进行比较，当所述第一计算容差大于所述预设的容差时，再次调整所述归一化线型函数项中的光谱参数；
基于再次调整光谱参数后的所述预设的吸收系数表达式，获得第三残差平方和，计算第三残差平方和与第二残差平方和的差值，得到第二计算容差，并将所述第二计算容差与所述预设的容差进行比较，直至获取的计算容差小于所述容差，输出调整后的光谱参数。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器连接；
所述存储器，用于存储程序；
所述处理器，用于调用存储于所述存储器中的程序，以执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070027664A1 (en) * 2001-04-20 2007-02-01 Anderson Gail P Reformulated atmospheric band model method for modeling atmospheric propagation at arbitrarily fine spectral resolution and expanded capabilities
CN106053386A (zh) * 2016-05-23 2016-10-26 中国人民解放军装备学院 一种用于吸收光谱测量的无近似Voigt线型拟合方法
CN109557045A (zh) * 2018-12-10 2019-04-02 中国科学院电工研究所 一种用于提取tdlas技术中直接吸收谱线的拟合方法
CN109696416A (zh) * 2019-01-22 2019-04-30 清华大学 一种基于腔衰荡技术的气体吸收系数的测量方法
CN109991181A (zh) * 2019-03-19 2019-07-09 谱诉光电科技（苏州）有限公司 自适应表面吸收光谱分析方法、系统、存储介质、设备
CN110426370A (zh) * 2018-12-11 2019-11-08 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所 一种基于直和模式的tdlas线型拟合方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070027664A1 (en) * 2001-04-20 2007-02-01 Anderson Gail P Reformulated atmospheric band model method for modeling atmospheric propagation at arbitrarily fine spectral resolution and expanded capabilities
CN106053386A (zh) * 2016-05-23 2016-10-26 中国人民解放军装备学院 一种用于吸收光谱测量的无近似Voigt线型拟合方法
CN109557045A (zh) * 2018-12-10 2019-04-02 中国科学院电工研究所 一种用于提取tdlas技术中直接吸收谱线的拟合方法
CN110426370A (zh) * 2018-12-11 2019-11-08 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所 一种基于直和模式的tdlas线型拟合方法
CN109696416A (zh) * 2019-01-22 2019-04-30 清华大学 一种基于腔衰荡技术的气体吸收系数的测量方法
CN109991181A (zh) * 2019-03-19 2019-07-09 谱诉光电科技（苏州）有限公司 自适应表面吸收光谱分析方法、系统、存储介质、设备

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
D. CHRIS BENNER 等: "A MULTISPECTRUM NONLINEAR LEAST SQUARES FITTING TECHNIQUE", 《J.QUANT.SPECTROSC.RADIAT.TRANSF.》 *
杨雷 等: "光腔衰荡光谱仪测量甲烷2ν_3带R1支光谱线型参数", 《光谱学与光谱分析》 *
聂伟 等: "6611-6618cm~(-1)之间氨气光谱线强的测量", 《物理学报》 *

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