摘要
该文研究了经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法在红外气体检测中的应用。针对红外气体浓度信号的特点对算法进行了改进,使得算法能够在不分解出所有IMF(Intrinsic Mode Function)分量的情况下,正确提取所需的IMF分量。与低通滤波和锁相等方法进行了比较分析,结果表明,改进后的EMD算法具有所需数据量少、计算量小、提取的有用信号能量损失少等优点,可以快速识别气体浓度的变化,有效提高气体浓度测量的精度,适用于在线实时检测。
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单位传感技术国家重点实验室; 中国科学院电子学研究所