一种用于微弱信号分析的相关检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种用于微弱信号分析的相关检测方法及系统，包括步骤1、对待检测物质进行预处理，并采集不同梯度浓度待检测物质样品的特征峰信号并将其划分为测试信号和参考信号；步骤2、建立测试信号与参考信号相关函数模型并得到相关函数最大值；步骤3、将不同浓度待测样品的相关函数最大值及其对应的样品浓度进行线性拟合，得到增强特征信号强度且提升信噪比的拟合函数。通过将多通道的待测信号求取内积再与参考信号求取相关函数的方式，提升了对于微量物质的检测灵敏度，放大了特征信号强度，提升了信噪比。并通过拟合相关函数峰值与物质浓度的关系实现定量分析，其检出限远高于传统定量方法。传统定量方法。传统定量方法。

【技术实现步骤摘要】
一种用于微弱信号分析的相关检测方法及系统


[0001]本专利技术属于物质检测
，具体地，涉及一种用于微弱信号分析的相关检测方法及系统。

技术介绍

[0002]在检测领域广泛采用色谱、质谱、光谱等技术实现微量物质的检测。物质的检出限作为检测能力的重要指标，一直是理论以及工业应用中最为关注的性能。现有的检测分析方法中，通常以三倍信噪比作为检测的检出限，当特征信号强度小于三倍噪声信号时，则认为信号无法检出。本专利技术中将此类信号定义微弱信号，通过一种相关检测方法提升检测灵敏度，实现微弱信号的分析。
[0003]微量物质检出限受限于硬件检测平台，难以实现极低浓度微量物质的检测。亟需通过数据分析算法实现检测信号中的微弱信号辨识。
[0004]现有技术文件1(202210494342.8)公开了一种基于ZnO/Ag复合基底检测变压器油中溶解甲醇的方法，使用拉曼光谱仪采集待测样品的水溶液进行拉曼检测，通过最小二乘定量检测模型，代入甲醇1019cm
‑
1处拉曼特征峰强度，得到待测样品中甲醇的浓度。现有技术文件1的不足之处在于，其针对甲醇1019cm
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1处的拉曼特征峰强度，结合最小二乘法与其对应浓度进行线性拟合，此为传统的定量分析方法。其认为检测的检出限为三倍信噪比，无法检出特征信号强度低于三倍噪声信号的信号。此外现有技术中存在的提高微弱信号检测精度的方法多适用于周期性信号，由于周期性信号的特殊性，应用于周周期性信号的分析方法一般无法应用于非周期性信号，因此缺乏借鉴意义。因此需要一种检测方法，提升检出灵敏度，以实现三倍信噪比以下微弱信号的检测。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术的目的在于，提供一种用于微弱信号分析的相关检测方法及系统。
[0006]本专利技术采用如下的技术方案。
[0007]一种用于微弱信号分析的相关检测方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1、对待检测物质进行预处理，并采集不同梯度浓度待检测物质样品的特征峰信号并将其划分为测试信号和参考信号；
[0009]步骤2、建立测试信号与参考信号相关函数模型并得到相关函数最大值；
[0010]步骤3、将不同浓度待测样品的相关函数最大值及其对应的样品浓度进行线性拟合，得到增强特征信号强度且提升信噪比的拟合函数。
[0011]预处理包括：将待检测物质溶于溶剂中，配制出不同梯度浓度的待检测样品。
[0012]参考信号为变压器油中待测物质饱和浓度的最高强度特征峰信号。
[0013]测试信号为梯度浓度待测样品最高强度特征峰信号。
[0014]步骤2还包括在相关函数模型中依次测试信号，以得到梯度浓度样品最高强度特
征峰信号的相关函数值，其中测试信号是待测物质同一特征峰多次测量得到的信号或者是待测物质同一特征峰通过多个传感器测量而来的信号。
[0015]步骤1中不同梯度浓度的待检测样品大于等于5。
[0016]相关检测方法还包括：计算待进行分析物质的相关函数最大值，并基于步骤3所述拟合函数得到待分析物质的浓度。
[0017]基于一种用于微弱信号分析的相关检测方法的用于微弱信号分析的相关检测系统，包括数据采集模块、信号分析模块、逻辑计算模块、相关函数模型模块；
[0018]数据采集模块用于采集梯度浓度样品的光谱以及采集不同梯度浓度的待检测样品的特征峰信号；
[0019]信号分析模块用于建立测试信号与参考信号之间的相关函数关系；
[0020]逻辑计算模块用于计算相关函数最大值以及计算待检测物质浓度；
[0021]相关函数模型模块用于建立测试信号与参考信号相关函数模型以及根据不同浓度待测物质的相关函数最大值及其对应的样品浓度构建拟合函数。
[0022]本专利技术的有益效果在于，与现有技术相比，传统检测领域的定量方法将特征信号强度与物质浓度进行拟合，依据三倍信噪比确定检出限。而本方法通过将多通道的待测信号求取内积再与参考信号求取相关函数的方式，提升了对于微量物质的检测灵敏度，放大了特征信号强度，提升了信噪比。并通过拟合相关函数峰值与物质浓度的关系实现定量分析，其检出限远高于传统定量方法。专利技术基于互相关算法的基础上通过多通道信号内积实现了信号的进一步放大；本专利技术适用于光谱、质谱等不存在周期性的信号。
附图说明
[0023]图1为含不同浓度DBDS变压器油样品的拉曼光谱；
[0024]图2为梯度样品特征峰面积与浓度的线性拟合关系；
[0025]图3为含不同浓度DBDS变压器油样品的相关函数；
[0026]图4为梯度样品相关函数最大值与浓度的线性拟合关系；
[0027]图5为本专利技术实施例的一种用于微弱信号分析的相关检测方法的流程图。
具体实施方式
[0028]下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
[0029]步骤1、对待检测物质进行预处理，并采集不同梯度浓度待检测物质样品的特征峰信号并将其划分为测试信号和参考信号；预处理包括：将待检测物质溶于溶剂中，配制出不同梯度浓度的待检测样品。
[0030]参考信号为变压器油中待测物质饱和浓度的最高强度特征峰信号。
[0031]测试信号为梯度浓度待测样品最高强度特征峰信号。其中不同梯度浓度的待检测样品大于等于5。
[0032]步骤2、建立测试信号与参考信号相关函数模型并得到相关函数最大值；在相关函数模型中依次测试信号，以得到梯度浓度样品最高强度特征峰信号的相关函数值，其中测试信号是待测物质同一特征峰多次测量得到的信号或者是待测物质同一特征峰通过多个
传感器测量而来的信号。
[0033]步骤3、将不同浓度待测样品的相关函数最大值及其对应的样品浓度进行线性拟合，得到增强特征信号强度且提升信噪比的拟合函数。
[0034]相关检测方法还包括：计算待进行分析物质的相关函数最大值，并基于步骤3所述拟合函数得到待分析物质的浓度。
[0035]本方法通过相关检测理论，求取测试信号与参考信号的相关函数，依据相关函数实现微弱信号的分析。微弱信号是指信号强度低于噪声信号三倍，即信噪比小于3的信号。其中相关函数模型如下：
[0036][0037]其中τ为位移量，在时间序列信号中表现为时延，在光谱信号中表现为频差，在色谱信号中表现为时间差，其本质为离散数据点之间的间隔，R(τ)是关于位移量τ的函数；
[0038]g是参考信号，具体地，参考信号为变压器油中待测物质饱和浓度的最高强度特征峰峰值；
[0039]f
i
是待测样品特征峰峰值；
[0040]n是输入信号数；
[0041]x为光谱特征峰信号的离散数据。
[0042]实施例1：以拉曼光谱法测定变压器油中的二苄基二硫醚(DBDS)为例，说明该相关检测方法用于微弱信号分析的应用，需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于微弱信号分析的相关检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对待检测物质进行预处理，并采集不同梯度浓度待检测物质样品的特征峰信号并将其划分为测试信号和参考信号；步骤2、建立测试信号与参考信号相关函数模型并得到相关函数最大值；步骤3、将不同浓度待测样品的相关函数最大值及其对应的样品浓度进行线性拟合，得到增强特征信号强度且提升信噪比的拟合函数。2.根据权利要求1所述的一种用于微弱信号分析的相关检测方法，其特征在于：预处理包括：将待检测物质溶于溶剂中，配制出不同梯度浓度的待检测样品。3.根据权利要求2所述的一种用于微弱信号分析的相关检测方法，其特征在于：参考信号为变压器油中待测物质饱和浓度的最高强度特征峰信号。4.根据权利要求2所述的一种用于微弱信号分析的相关检测方法，其特征在于：测试信号为梯度浓度待测样品最高强度特征峰信号。5.根据权利要求4所述的一种用于微弱信号分析的相关检测方法，其特征在于：步骤2还包括在相关函数模型中依次测试信号，以得到梯度浓度样品最高强度特征峰信号的相关函数值，其中测试信号是待测物质同一特征峰多次测量得到的信号或者是待测物质同一特征峰通过多个传感器测量而来的信号。6.根据权利要求5所述的一种用于微弱信号分析的相关检测方法，其特征在于：步骤1中不...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子懿，陈伟根，宋睿敏，王建新，王品一，张知先，田皓元，李萌，桑添翼，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：