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申请/专利权人：山东华检检测有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种智能化甲醛检测方法，包括：获取待监测室内不同位置的甲醛监测数据；获取甲醛监测数据的波动频繁程度；获取甲醛监测数据的拟合序列；根据不同拟合序列的匹配对之间的距离、匹配对对应数据点的甲醛浓度值与拟合甲醛浓度值的差异，得到不同拟合序列之间的干扰相关度；根据波动频繁程度和干扰相关度，得到每个甲醛监测数据中每个数据点的含噪度；依据滤波之后的甲醛监测数据中甲醛浓度值的大小，得到待监测室内的甲醛检测结果。本发明保证正常监测数据基本特征的同时能较好的去除甲醛监测数据的噪声，使得甲醛检测结果更加准确。

主权项：1.一种智能化甲醛检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待监测室内不同位置的甲醛监测数据，所述甲醛监测数据包含若干数据点，每个数据点对应一个甲醛浓度值；预设每个甲醛监测数据中每个数据点的局部窗口；获取每个数据点的局部窗口中每个数据点的拟合甲醛浓度值；根据局部窗口中每个数据点的甲醛浓度值与拟合甲醛浓度值的差异，得到每个数据点的局部窗口内数据点的波动程度；根据波动程度获取每个甲醛监测数据的波动频繁程度；获取每个甲醛监测数据的拟合序列；根据不同拟合序列的匹配对之间的距离、匹配对对应数据点的甲醛浓度值与拟合甲醛浓度值的差异，得到不同拟合序列之间的干扰相关度，所述匹配对为DTW匹配中的匹配对；根据波动频繁程度和不同拟合序列之间的干扰相关度，得到每个甲醛监测数据中每个数据点的含噪度；依据每个甲醛监测数据中每个数据点的含噪度大小预设每个数据点的拟合阶数，所述拟合阶数为SG滤波的拟合阶数；根据数据点的拟合阶数和SG滤波算法对每个甲醛监测数据进行滤波，得到滤波之后的甲醛监测数据；依据滤波之后的甲醛监测数据中甲醛浓度值的大小，得到待监测室内的甲醛检测结果；所述获取每个数据点的局部窗口中每个数据点的拟合甲醛浓度值的具体方法如下：将任意一个甲醛监测数据，记为目标甲醛监测数据，将目标甲醛监测数据中任意一个数据点，记为目标数据点，对目标数据点的局部窗口内所有数据点进行拟合，得到一条拟合曲线，所述拟合曲线中包含若干拟合甲醛浓度值，将拟合曲线中每个拟合甲醛浓度值作为目标数据点的局部窗口内对应像素点的拟合甲醛浓度值；所述根据局部窗口中每个数据点的甲醛浓度值与拟合甲醛浓度值的差异，得到每个数据点的局部窗口内数据点的波动程度，包括的具体步骤如下：将任意一个甲醛监测数据，记为目标甲醛监测数据，将目标甲醛监测数据中任意一个数据点，记为目标数据点； 式中，为目标数据点的局部窗口中数据点的数量，为目标数据点的局部窗口中第个数据点的甲醛浓度值，为目标数据点的局部窗口中所有数据点的甲醛浓度值的平均值，为目标数据点的局部窗口中第个数据点的甲醛浓度值与拟合甲醛浓度值的差值绝对值，为sigmoid函数，为目标数据点的局部窗口内数据点的波动程度；所述根据波动程度获取每个甲醛监测数据的波动频繁程度，包括的具体步骤如下：将任意一个甲醛监测数据，记为目标甲醛监测数据； 式中，为目标甲醛监测数据中数据点的个数，为目标甲醛监测数据中第个数据点的局部窗口内数据点的波动程度，为第个数据点的局部窗口对应的拟合曲线中极值点的数量，为以自然常数为底的指数函数，为目标甲醛监测数据的波动频繁程度；所述根据不同拟合序列的匹配对之间的距离、匹配对对应数据点的甲醛浓度值与拟合甲醛浓度值的差异，得到不同拟合序列之间的干扰相关度，包括的具体步骤如下：将第个甲醛监测数据的拟合序列，记为第一拟合序列，将第个甲醛监测数据的拟合序列，记为第二拟合序列，对第一拟合序列和第二拟合序列进行DTW匹配，得到第一拟合序列和第二拟合序列的若干匹配对； 式中，为第一拟合序列和第二拟合序列的匹配对的个数，为第一拟合序列和第二拟合序列的第个匹配对之间的欧式距离；为第个匹配对在第一拟合序列中对应的甲醛浓度值，为第个匹配对在第二拟合序列中对应的甲醛浓度值，为第个匹配对在第一拟合序列中对应的甲醛浓度值与拟合甲醛浓度值的差值绝对值，为第个匹配对在第二拟合序列中对应的甲醛浓度值与拟合甲醛浓度值的差值绝对值，为第一拟合序列和第二拟合序列之间的干扰相关度；所述根据波动频繁程度和不同拟合序列之间的干扰相关度，得到每个甲醛监测数据中每个数据点的含噪度，包括的具体步骤如下： 式中，为第个甲醛监测数据的波动频繁程度，为甲醛监测数据的个数，为第个甲醛监测数据中第个数据点的局部窗口内所有数据点的甲醛浓度值的标准差，为第个甲醛监测数据中第个数据点的局部窗口内所有数据点的甲醛浓度值的标准差，为第个甲醛监测数据的波动频繁程度，为第个甲醛监测数据的拟合序列与第个甲醛监测数据的拟合序列之间的干扰相关度，为第个甲醛监测数据中第个数据点的含噪度；所述依据每个甲醛监测数据中每个数据点的含噪度大小预设每个数据点的拟合阶数，包括的具体步骤如下：将任意一个甲醛监测数据，记为目标甲醛监测数据，将目标甲醛监测数据中任意一个数据点，记为目标数据点；获取目标甲醛监测数据中每个数据点的含噪度，对目标甲醛监测数据中每个数据点的含噪度进行线性归一化处理，得到的结果作为目标甲醛监测数据中每个数据点的归一化含噪度，将1减去目标数据点的归一化含噪度，得到的差值记为目标数据点的最终含噪度；预设若干最终含噪度范围，所述若干最终含噪度范围分别为：、、、，预设每个最终含噪度范围对应的拟合阶数分别为：1、2、3、4，将目标数据点的最终含噪度所在的最终含噪度范围对应的拟合阶数，作为目标数据点的拟合阶数；所述获取每个甲醛监测数据的拟合序列的具体方法如下：将任意一个甲醛监测数据，记为目标甲醛监测数据；对目标甲醛监测数据中所有数据点进行拟合，得到一条曲线，记为目标甲醛监测数据的第一拟合曲线，获取目标甲醛监测数据中每个数据点在目标甲醛监测数据的第一拟合曲线中对应的拟合甲醛浓度值，将目标甲醛监测数据中所有数据点在目标甲醛监测数据的第一拟合曲线中对应的拟合甲醛浓度值构成的序列，记为目标甲醛监测数据的拟合序列；所述预设每个甲醛监测数据中每个数据点的局部窗口，包括的具体步骤如下：将任意一个甲醛监测数据，记为目标甲醛监测数据，将目标甲醛监测数据中任意一个数据点，记为目标数据点，以目标数据点为中心，邻域半径为TH1的窗口，记为目标数据点的局部窗口，TH1为预设的一个第一数值。

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