一种用于VOC检测的气体传感器基线漂移补偿方法技术

本发明专利技术公开这一种用于VOC检测的气体传感器基线漂移补偿方法，该方法包括信号分解和数据重构两个部分，根据VOC气体传感器的低频缓变信号特征，采用IEMD将气体传感器的测量信号分解为一系列频率高低排列本征模态函数IMF和一个余项的和，低频缓变的基线漂移信号会被分解到最后几个IMF和余项之中，再通过合适的规则筛选出基线漂移部分并舍掉，利用剩下的IMF就可以重构出准确、可靠的测量信号。本发明专利技术方法相对于现有技术，通过对传感器的响应信号进行分解，进而移除引起漂移的分量，是一种非模式识别的方法，可应用于线性和非线性基线漂移，无需大量的数据样本训练，具有成本低、效率高、使用简便的优点。

A baseline drift compensation method of gas sensor for VOC detection

【技术实现步骤摘要】
一种用于VOC检测的气体传感器基线漂移补偿方法
本专利技术涉及一种用于VOC检测的气体传感器基线漂移补偿方法，属于气体传感器信号处理领域。
技术介绍
由于人体呼出气体中包含部分内源性代谢产物，因此对呼出的挥发性有机化合物(VolatileOrganicCompounds，VOC)气体进行检测和分析，已逐渐成为一种新型的辅助诊断手段，在临床诊断和健康监测领域具有广阔的应用前景。选择内源性代谢产物作为生物标志物，可以反应人体的健康状况，在肺癌、胃癌、老年痴呆等重大疾病的早期筛选和诊断中得到了广泛的关注。目前常用的呼出气体检测方法包括GC-MS、SIFT-MS、FAIMS和气敏传感器等，然而GC-MS、SIFT-MS和FAIMS三种方法成本高、体积大、结构复杂，限制了它们的大规模使用，同时难以实现实时在线监测，因此具有体积小、功耗低、价格低廉等优点的气体传感器拥有较大的优势，市场潜力巨大。但是，由于受气敏材料老化、环境温湿度变化、传感器中毒或环境中干扰气体等因素的影响，气体传感器的输出时常会产生较大的基线漂移(BaselineShift)，严本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于VOC检测的气体传感器基线漂移补偿方法，其特征在于：包含信号分解和数据重构两个部分，具体补偿方法如下：/n所述信号分解部分采用一种改进的经验模态分解算法对原始测量信号进行分解，具体步骤如下：/n(1)将VOC气体传感器输出的电阻值视为一个时间序列x(t)，加入个数为L的高斯白噪声Wk(t)，噪声方差和标准差分别为

【技术特征摘要】
1.一种用于VOC检测的气体传感器基线漂移补偿方法，其特征在于：包含信号分解和数据重构两个部分，具体补偿方法如下：
所述信号分解部分采用一种改进的经验模态分解算法对原始测量信号进行分解，具体步骤如下：
(1)将VOC气体传感器输出的电阻值视为一个时间序列x(t)，加入个数为L的高斯白噪声Wk(t)，噪声方差和标准差分别为和βk，定义k为分解得到的本征模函数阶数，初始化k＝1；
(2)定义j为加入噪声的次数，初始令j＝0，即表示关于信号x(t)的第k阶第j次的一个中间变量；
(3)令j＝j+1，在信号中加入随机白噪声Wk(t)，即表示第k阶本征模函数第j次的高斯白噪声；
(4)找出的全部极大值和极小值，用三次样条差值法来构建信号序列的上下包络线，上包络线为由极大值拟合得到；下包络线为由极小值拟合得到；
(5)计算上下包络线的均值并在中减掉此均值，即
(6)判断是否满足本征模函数停止条件，不满足的话则返回步骤(4)继续进行筛选，如果满足条件则在第j次加入噪声的第k阶本征模函数为
(7)判断j是否等于L，如果相等，则可得到最终的第k阶本征模函数否则令并返回步骤(3)；
(8)令x(t)＝x(t)-IMFk(t)，进行判断：如果x(t)绝对值的最大值小于等于0.1，或者x(t)是一个单调函数时，EMD分解完成，此时的余项rn(t)＝x(t)，n为改进的经验模态分解算法分解的层数；否则，k＝k+1，返回步骤(2)；
所述数据重构部分筛选出原信号中基线漂移占主导的分量，并进行重构，具体步骤如下：
(9)经过步骤(1)-(8)，气体传感器原始信号x(t)被分解为共计n层的本征模函数IMFk和一个余项rn(t)构成的的分量函数集，即x(t)可表示为：



(10)使用过零率检测作为评判标准，对公式(1)中的各个本征模函数IMFk(t)进行筛选，进而移除原始信号x(t)中基线漂移占主导的分量，即删除IMFk(t)和rn(t)中小于过零率阈值的分量；
(11)对筛选后的本征模函数分...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯李航，陈伟，陈铭，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32