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摘要
随着全球变暖日益严重，精准检测CO2浓度具有重要的研究意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）具有高灵敏度、高分辨率等特点，被广泛应用于气体检测领域。为进一步提升TDLAS气体检测技术的检测精度，本文提出一种基于深度学习的原位激光二氧化碳检测系统。该系统采用BP神经网络算法反演CO2浓度，补偿了温度压强对气体浓度反演的影响，提升了检测精度；采用无线通信模块，通过MQTT协议将检测的CO2数据上传至OneNET云平台，实现了CO2浓度的原位检测。经测试，该系统可以快速、稳定的处理数据，并且适配于其他气体检测系统。
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