[發(fā)明專利]液體識別方法、特征提取方法、液體識別裝置及存儲裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811150314.4
• 申請日: 2018-09-29
• 公開（公告）號: CN109406445A
• 公開（公告）日: 2019-03-01
• 發(fā)明（設計）人: 謝芳奇;祁春超;譚信輝
• 申請（專利權）人: 深圳市華訊方舟太赫茲科技有限公司;華訊方舟科技有限公司
• 主分類號: G01N21/3586
• 分類號: G01N21/3586
• 代理公司: 深圳市威世博知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 袁江龍

1.一種基于反射式太赫茲的液體識別方法，其特征在于，所述方法包括：

采集放置在容器中的待測液體的第一時域信號圖譜；

對所述第一時域信號圖譜進行預處理獲得第二時域信號圖譜；

對所述第二時域信號圖譜進行特征處理以獲得所述第二時域信號圖譜的主特征向量；

將所述主特征向量輸入預設分類器進行分類；

獲取所述預設分類器分類結果，以得到所述待檢測液體的類型。

2.根據(jù)權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述對所述第一時域信號圖譜進行預處理獲得第二時域信號圖譜包括：

通過正交小波變換法去除所述第一時域信號圖譜中的高斯噪聲；以得到第三時域信號圖譜；

對所述第三時域信號圖譜進行截取化處理，以得到第二時域信號圖譜。

3.根據(jù)權利要求2所述的識別方法，其特征在于，所述對所述第三時域信號圖譜進行截取化處理，以得到第二時域信號圖譜包括：

獲取所述第三時域信號圖譜中峰值最大的最大反射峰信息；

根據(jù)所述最大反射峰信息在所述第三時域信號圖譜中獲取峰值第二的次最大峰信息；

將所述次最大峰信息進行提取，以得到所述第二時域信號圖譜。

4.根據(jù)權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述對所述第二時域信號圖譜進行特征處理以獲得所述第二時域信號圖譜的主特征向量包括：

將所述第二時域信號圖譜進行快速傅里葉變換以獲得第一頻域信號頻譜；

對所述第一頻域信號頻譜進行歸一化處理以獲得第二頻域信號頻譜；

對所述第二頻域信號頻譜進行主成分分析以提取所述第二頻域信號頻譜主特征向量。

5.根據(jù)權利要求4所述的識別方法，其特征在于，所述對所述第一頻域信號頻譜進行歸一化處理以獲得第二頻域信號頻譜包括:

根據(jù)如下公式對對所述第一頻域信號頻譜進行歸一化處理以獲得第二頻域信號頻譜:

其中，所述y_i為第一頻域信號頻譜，所述μ為第一頻域信號頻譜的均值，所述δ為第一頻域信號頻譜的方差，所述x(n)為第二頻域信號頻譜。

6.根據(jù)權利要求4所述的識別方法，其特征在于，所述對所述第二頻域信號頻譜進行主成分分析以提取所述第二頻域信號頻譜主特征向量包括：

獲取所述第二頻域信號頻譜的協(xié)方差矩陣與均值；

獲取所述協(xié)方差矩陣的特征值與特征向量；

按照所述特征值的大小對所述特征值對應的所述特征向量進行排列，并取其前k個最大的特征值所對應的k維特征向量組成以獲得特征矩陣；

根據(jù)如下公式求出所述k的值；

其中，所述D_i為降序排列后矩陣的第i個特征值，且k≤n；且k為正整數(shù)；

根據(jù)如下公式將第二頻域信號頻譜向特征矩陣進行投影得到所述主特征向量：

其中，所述F為所述主特征向量，所述x(n)為所述第二頻域信號頻譜，所述為所述均值，所述P為所述特征矩陣。

7.根據(jù)權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述采集放置在容器中的待測液體的第一時域信號圖譜包括：

對所述放置在容器中的待測液體發(fā)射太赫茲波；

獲取經(jīng)由所述容器與所述待測液體進行反射的回波；

將所述回波的圖譜作為所述待測液體的第一時域信號圖譜。

8.根據(jù)權利要求1所述的液體識別方法，其特征在于，所述預設分類器是通過將獲取到的預設數(shù)量的多組液體的主特征向量在支持向量機分類器或者深層神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練而獲得的分類器模型。

9.一種基于反射式太赫茲的液體特征提取的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集液體的第一時域信號圖譜；

對所述第一時域信號圖譜進行預處理獲得第二時域信號圖譜；

對所述第二時域信號圖譜進行特征處理以獲得所述第二時域信號圖譜的特征向量；

其中，所述特征向量為權利要求1-8任一項所述的主特征向量。