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红外光谱与气体分子的选择吸收
红外光谱属于分子吸收光谱，位于|iim〜lOOOjiim波段范围内，处于可见光区与微波区之间，又可细分为近红外光区、中红外光区、远红外光区。分子具有各种不同形式的能量，包括振动能量、转动能量、平动能量等。分子的振动能量比转动能量大，当发生振动能级跃迁时，必定伴随转动能级的跃迁，因而无法单纯测量振动能量，只能得到分子的振动-转动光谱，因此，红外光谱又称分子振动-转动光谱。在量子力学原理中，光是由光子组成的，分子的运动能量是量子化的。分子的振动都有一个内在的频率，由于不同的分子具有不同的微观结构，从而具有不同的内在频率。从微观角度来看，当气体受到红外光辐射时，如果光子频率与分子内在的振动频率不同，分子振动是不受影响的；如果相同，江苏直销便携式CO分析仪哪家强，江苏直销便携式CO分析仪哪家强，即产生共振。气体分子选择性地吸收这些特定频率的光子，从而振幅增大，能量增加，由低能级状态跃迁到高能级状态，江苏直销便携式CO分析仪哪家强。在宏观上表现为光的强度变小。这种由于分子微观结构不同而导致的吸收光子的波长不同的吸收现象称为气体分子的选择吸收。红外气体传感器就是基于气体分子对红外辐射具有选择吸收的特性而研制出来的。
BP神经网络简介误差反向传播(ErrorBackpagation，BP)神经网络是20世纪80年代中后期由Rumelhart、lelland等科学家成立的ParallelDistributedcession小组提出的[30]，它能学习和储存大量输入-输出模式的映射关系，已经证明，BP神经网络不再局限在处理简单的线性问题上，更具有实现任何复杂的非线性映射的能力，而且无需事前揭示描述这种映射关系的数学模型或方程，特别适合求解内部机制复杂的问题。解决了多层神经网络的学习问题，极大地促进了神经网络的发展，成为目前应用*****的神经网络模型之一。在Lambert-Beer定律中的吸收系数&是一个非常复杂的量，它受环境温度、压强、气体种类、入射光波长等因素的影响，并且是非线性关系，无法获得准确的解析式，如果在测量co2气体浓度时将环境温度、压强等看成理想状态，吸收系数&考虑成定值，贝IJ失去了在实际应用中的意义。与大多数红外co2气体浓度测量装置采用**小二乘法对不同环境下co2气体的测量结果进行直线、多项式或**拟合不同，本论文考虑到BP神经网络在解决非线性问题上具有独特的优越性，决定采用这一种新型的建模方案来建立一个“三输入-单输出”模型。将红外探测器输出的参考通道信号、测量通道信号。
红外光谱与气体分子的选择吸收
红外光谱属于分子吸收光谱，处于可见光区 与微波区之间，又可细分为近红外光区、中红外光区、远红外光区。分子具有各种不同形式的能量，包括振动能量、转动能量、平动能量等。分子 的振动能量比转动能量大，当发生振动能级跃迁时，必定伴随转动能级的跃迁，因而 无法单纯测量振动能量，只能得到分子的振动-转动光谱，因此，红外光谱又称分子 振动-转动光谱。在量子力学原理中，光是由光子组成的，分子的运动能量是量子化 的。分子的振动都有一个内在的频率，由于不同的分子具有不同的微观结构，从而具 有不同的内在频率。从微观角度来看，当气体受到红外光辐射时，如果光子频率与分 子内在的振动频率不同，分子振动是不受影响的；如果相同，即产生共振。气体分子 选择性地吸收这些特定频率的光子，从而振幅增大，能量增加，由低能级状态跃迁到 高能级状态。在宏观上表现为光的强度变小。这种由于分子微观结构不同而导致的吸 收光子的波长不同的吸收现象称为气体分子的选择吸收。红外气体传感器就是基于气体分子对红外辐射具有选择吸收的特性而研制出来 的。
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