基于多通道吸收光谱和机器学习的呼出气辨识系统及方法

本发明公开一种基于多通道吸收光谱和机器学习的呼出气辨识系统及方法，涉及气体检测、吸收光谱分析与机器学习识别技术领域。系统包括采样模块、极板电场预处理模块、多通道吸收光谱检测模块、多模态采样状态约束模块、数据处理模块及机器学习辨识模块。多通道检测模块采用狭缝光栅分光支路、光纤光谱支路及非色散红外支路进行优势波段协同互补；极板电场预处理用于增强弱吸收成分的光谱响应；多模态约束通过视觉识别与热成像识别双重判断采样对象、吹气位置及呼气连续性；数据经机器学习模型实现单组分、多组分混合气体及浓度辨识。本发明提高复杂呼出气样本中弱吸收特征提取的稳定性和多组分识别准确性，适用于无创健康监测与代谢状态分析场景。