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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利主成分动态选择的温室气体傅里叶红外光谱数据处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116380826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310245308.1，技术领域涉及：G01N21/3504；该发明授权主成分动态选择的温室气体傅里叶红外光谱数据处理方法是由徐亮;王钰豪;刘建国;邓亚颂;孙永丰;沈先春;徐寒杨设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本主成分动态选择的温室气体傅里叶红外光谱数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种主成分动态选择的温室气体傅里叶红外光谱数据处理方法，包括预处理中红外傅里叶时序温室气体测量光谱后汇总形成数据集，并分块形成逐个的光谱矩阵；对每个光谱矩阵进行主成分分解，获取时间变量和透过率的主成分，并使用不同数量的主成分重建光谱矩阵；通过计算重建光谱矩阵与原始光谱矩阵的欧式距离和余弦距离，并与阈值比较，选择最适合的重建光谱矩阵，重建每条测量光谱；使用非线性最小二乘回归模型反演重建光谱，获得温室气体组分随时间的浓度变化。该方法提高了光谱数据的质量，同时保持时间分辨率不降低，满足各组分高精度反演的需求，为温室气体测量光谱的自适应数据处理提供了有效的方法。

本发明授权主成分动态选择的温室气体傅里叶红外光谱数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种主成分动态选择的温室气体傅里叶红外光谱数据处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤一：通过傅里叶红外光谱仪测量环境空气样本的中红外傅里叶时序光谱数据，并进行基线校正预处理后，汇总形成测量数据集； 步骤二：将测量数据集进行分块，形成AM1、AM2、AM3光谱数据矩阵，并对每个光谱数据矩阵进行标准化处理，分块的矩阵保留多种温室气体的光谱吸收特征，筛选掉不包含CO2、N2O和CO光谱特征的波段，提高主成分分解的速度；AM1、AM2、AM3均为m×n的光谱数据矩阵，m是测量次数，n是波数范围； 步骤三：对标准化处理后的光谱数据矩阵AM1进行主成分分解，得到载荷矩阵KM1，载荷矩阵KM1为m×m的矩阵； 步骤四：依次选择载荷矩阵KM1中的1个主成分、2个主成分、……、m-1个主成分进行光谱矩阵的重建，从而得到重建光谱矩阵AR1、AR2、AR3、……、ARm-1； 步骤五：计算光谱数据矩阵AM1与重建光谱矩阵AR1、AR2、AR3、……、ARm-1的欧氏距离dEuclid_A和余弦距离dcarbo_A； 步骤六：计算得到的欧氏距离dEuclid_A和余弦距离dcarbo_A与设定的阈值进行对比，根据对比结果，选择欧氏距离和余弦距离最接近阈值的重建光谱矩阵，用来重建每条测量光谱，以获得高质量的光谱数据，设定的阈值是通过数值模拟计算得到的； 步骤七：重复步骤三、步骤四、步骤五和步骤六，逐一处理光谱数据矩阵AM2、光谱数据矩阵AM3，完成对测量数据集的处理； 步骤八：通过使用非线性最小二乘回归模型反演重建光谱，得到温室气体组分随时间变化的浓度。

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