【摘 要】
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粒子识别技术在大气污染监测中的空气质量检测和各种气体粒子成份分析等领域,具有广泛的应用前景.该文基于粒子的激光散射特性,研制了一套空气粒子识别系统,并详细研究了支撑
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粒子识别技术在大气污染监测中的空气质量检测和各种气体粒子成份分析等领域,具有广泛的应用前景.该文基于粒子的激光散射特性,研制了一套空气粒子识别系统,并详细研究了支撑矢量算法在粒子识别系统中的应用.该文首先分析和研究了粒子的激光散射特性,并研制了一套基于激光散射的空气粒子识别系统.由Mie散射理论,粒子散射光强的空间分布与极化特性决定于粒子的物理特性,如尺寸、形状及光的散射与吸收常数等.利用这一特点,该文采用高灵敏度APD雪崩光电二极管的传感器阵列,采集粒子的多角度激光散射信号,作为粒子识别的模式特征量.在系统后端的模式识别处理部分,该文引入了支撑矢量算法.该文将支撑矢量算法的改进的支撑矢量算法应用于粒子识别系统采集信号的处理,并将处理结果与BP神经网络算法进行了比较.
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