一种基于频域特征提取的快速气体识别算法

摘要

本发明提供了一种基于频域特征提取的快速气体识别算法，具体是一种新的气体识别算法，通过的气体经过传感器采集数据、截取，将截取的数据进行傅里叶变换得到截取段序列在频域的分布，去掉0Hz位置的前20个数据值做为单个传感器采集数据的特征，将n个传感器数据的特征按一定顺序拼接成长度为20*n向量，重复前面步骤得到大量向量并做上对应气体种类的标签，将大量向量及标签利用LDA算法映射到三维空间下同时获得映射矩阵，通过降维得到的向量及标签数据输入SVM分类器进行分类器的模型建立，将未知特征向量与映射矩阵相乘得到该数据在LDA的三维空间下的向量，将该向量输入至建立的分类器模型中进行该次测量的气体种类的预测。