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Intelligent Algorithm-Assisted Indirect Absorption Spectroscopy for Trace Gas Sensing
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OA
AI
DOI：10.3390/s26134054.png)
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摘要
En 中文
光声光谱学（PAS）、石英增强光声光谱学（QEPAS）和光致热弹性光谱学（LITES）是用于痕量气体传感的间接吸收光谱技术，其性能长期以来通过面向硬件的提升策略得以改进。然而，随着硬件技术的持续发展，传统的基于硬件的增强方法正日益受到响应微弱、交叉干扰复杂以及耦合多物理参数等瓶颈的制约。为突破这些局限，包括传统算法、机器学习、深度学习和智能优化在内的算法辅助方法正被系统地整合到这些光谱系统中。本综述从三个相互关联的维度总结了智能间接吸收光谱学的最新进展。首先，我们概述了先进的信号处理和光谱重建策略，旨在实现微弱信号恢复和背景噪声抑制。其次，重点转向数据驱动的参数反演，展示了多维人工智能模型如何为浓度反演、环境补偿、多组分识别、光谱重叠解耦以及前后端协同波形编码和解复用做出贡献。第三，探讨了智能系统优化，其中代理建模、群智能搜索、物理引导拓扑优化和多目标算法被用于提高声光共振器和多通腔（MPCs）等关键元件的设计效率。此外，结论部分还讨论了未来技术发展的前景。
Keyword:
photoacoustic spectroscopy (PAS)
quartz-enhanced photoacoustic spectroscopy (QEPAS)
light-induced thermoelastic spectroscopy (LITES)
digital signal processing
machine learning
deep learning
intelligent optimization
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.2W
被引数:
20.9W
机构
引用论文
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