【技术实现步骤摘要】
本申请涉及红外气体检测领域，特别是涉及气体吸收光谱信号去噪方法和系统。
技术介绍
1、在一维气体吸收光谱信号中，主要包含了电子噪声和光学噪声两种测量噪声。电子噪声的来源为信号发生和采集电路，以高频噪声为主；光学噪声来源于测量光路中的干涉和多表面反射效应，以低频噪声为主。
2、在相关技术中，传统去噪方法倾向于采用高频截止并平滑信号，包括savitzky-golay滤波、卡尔曼滤波、小波变换、奇异值分解等等。传统去噪方法对高频电子噪声具有较强的过滤能力，但容易损失信号中的高频细节，对于低频的光学噪声的过滤能力则很差。
3、目前针对相关技术中通过传统去噪方法得到的气体吸收光谱信号精度较低的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种气体吸收光谱信号去噪方法、系统、电子设备和存储介质，以至少解决相关技术中通过传统去噪方法得到的气体吸收光谱信号精度较低的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种气体吸收光谱信号滤波器的构建方法，所述方
【技术保护点】
1.一种气体吸收光谱信号滤波器的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据增强技术，根据所述吸收光谱信号，生成训练数据集和验证数据集包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述基信号和所述无噪声信号，生成所述训练数据集和所述验证数据集包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述基信号和所述无噪声信号进行预处理，得到预处理基信号和预处理无噪声信号包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述吸收光谱信号滤波器包括特征提取块、注意力块...
【技术特征摘要】
1.一种气体吸收光谱信号滤波器的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据增强技术，根据所述吸收光谱信号，生成训练数据集和验证数据集包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述基信号和所述无噪声信号，生成所述训练数据集和所述验证数据集包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述基信号和所述无噪声信号进行预处理，得到预处理基信号和预处理无噪声信号包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述吸收光谱信号滤波器包括特征提取块、注意力块和建特征学习块；所述基于一维卷积神经网络和频率通道注意力机制，构建吸收光谱信号滤波器包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：李春来，王森远，刘世界，唐国良，朱首正，杨诗承，王建宇，
申请(专利权)人：国科大杭州高等研究院，
类型：发明
国别省市：
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