一种基于压缩感知原理的离子浓度批量检测方法

摘要

本发明公开了基于压缩感知原理的离子浓度批量检测方法，包括以下步骤：步骤一，将N个待检测样本顺序排列并依次编号，将其视为离子浓度一维分布向量；通过计算机生成采样矩阵，采样矩阵的列数为N，采样矩阵的行数为M，根据采样矩阵行向量每一行元素的输出顺序依次从N个待测样本中取液，将每行N次取液混合作为一个采样，共得到M个采样；步骤二，将M个采样按照顺序依次进行离子浓度检测，测得采样矩阵中不同行向量对应的采样离子浓度，利用质量计算公式：m＝ρV，其中：m为采样离子的质量、ρ为采样离子的质量浓度、V为采样的液体体积；步骤三，选择稀疏变换，构成超完备字典；步骤四，利用恢复算法对N个待检测样本的离子浓度进行重建。

主权项

一种基于压缩感知原理的离子浓度批量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，将N个待检测样本顺序排列并依次编号，将其视为离子浓度一维分布向量；通过计算机生成采样矩阵，采样矩阵的列数为N，采样矩阵的行数为M，M＜＜N，根据采样矩阵行向量每一行元素的输出顺序依次从N个待测样本中取液，将每行N次取液混合作为一个采样，共得到M个采样，N个待测样本中每次的取液量最小为0；步骤二，将M个采样按照顺序依次进行离子浓度检测，测得采样矩阵中不同行向量对应的采样离子浓度，利用质量计算公式：m＝ρV，其中：m为采样离子的质量、ρ为采样离子的质量浓度、V为采样的液体体积；步骤三，选择稀疏变换，构成超完备字典；步骤四，利用恢复算法对N个待检测样本的离子浓度进行重建；步骤一所述生成采样矩阵的构造式为：Φ∈R^M×N，其中，Φ为采样矩阵，R^M×N代表M×N维实数集，采样矩阵满足有限等距性；对所述采样矩阵进行优化得到矩阵Φ^s，矩阵Φ^s中每个元素的计算公式如下：${\Phi }_{i,j}^s=\frac{V_{max}·{\Phi }_{i,j}}{M·\max \left\{\Phi \right\}},$V_max为N个待测样本中的最大体积，Φ^s中的每一行视为一组控制向量，max{Φ}表示Φ矩阵中最大的一个元素，Φ_i,j表示Φ矩阵中的第i行，第j列的元素。