小波变换用于不同晶型聚丙烯红外特征峰的鉴别

本文运用小波变换研究了α晶相和β晶相聚丙烯的很相似的傅里叶变换红外特征光谱。经过小波变换后，这两种晶相聚丙烯的吸收光谱有显著的差别。结果表明聚丙烯的晶相可通过对其红外光谱进行小波变换而鉴别。     

近红外漫反射光谱的小波变换滤波

利用小波变换对５２个烟草样品的近红外漫反射光谱进行滤波处理，并用ＰＬＳ法来计算烟草样品的总氮含量，结果表明小波变换滤波后，预测集的相对标准偏差由原来的９．２％降为７．４％，此结果也优于傅里叶变换和五点三次平滑。     

基于小波和小波包变换的苯丙酮尿症傅里叶变换衰减全反射红外光谱筛查模型的研究

应用小波和小波包变换对傅里叶变换衰减全反射红外光谱(FTIR/ATR)进行去噪处理,以提高苯丙酮尿症(PKU)筛查模型的性能。首先优化小波和小波包变换的参数,然后分别对原始光谱(OS)、9点平滑光谱(9S)和一阶微分9点平滑光谱(1D9S)进行去噪处理,以均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)、预测准确率(Acc)等为指标,考察小波和小波包变换对模型性能的影响。结果与变换前相比,模型性能均有所提高,其中小波变换以1D9S+sym12处理结果为最优,而小波包变换以1D9S+sym1为最优;Acc全部提高为100%。     

傅里叶变换技术在紫外可见光谱区的应用

本文评述了傅里叶变换在紫外可见光谱区的应用，探讨了傅里叶变换在紫外可见光谱学以及信号处理两方面的内容。详细介绍了傅里叶变换在紫外可见区遇到的问题、主要优点和发展前景。     

用四种离散变换主组分回归方法分辨重叠吸收光谱

将离散小波变换、小波包变换、傅里叶变换和离散余弦变换与主组分回归方法结合构成4种离散变换主组分回归方法,编制了离散变换主组分回归方法的计算程序。将离散变换主组分回归方法用于处理对硝基甲苯、对硝基酚和对硝基苯胺混合物的重叠紫外吸收光谱数据。结果表明,离散变换主组分回归方法优于主组分回归方法,试样质量浓度的预测值与实际值的相对预测标准误差由3.81%降至约1.11%。     

直接鉴别延胡索及其伪品的FTIR-主成分分析法研究

采用傅里叶变换红外光谱直接测定法测定了延胡索及其伪品齿瓣元胡、东北延胡索、土元胡、新疆延胡索及夏天无的傅里叶变换红外光谱,采用主成分析法比较了正伪品之间的差异程度.结果表明基于傅里叶变换红外光谱的主成分分析在反映同属不同种植物化学组成差异程度上具有应用价值.     

傅里叶变换用于铁和锌的同时光度测定

研究了傅里叶变换技术用于铁锌二组分的同时分光光度测定，采用傅里叶变换对吸光度数据进行预处理，再结合目标转换因子分析或偏最小二乘分析，结果较普通的目标转换因子分析或偏最小二乘法有显著改善。以傅里叶变换－偏最小二乘法就用于实际铝合金样品中铁和锌的同时测定，结果令人满意。     

水平衰减全反射-傅里叶变换红外光谱结合化学计量学法应用于三种缩叶藓属植物的分类

采用水平衰减全反射(HATR)-傅里叶变换红外光谱法(FTIR)测定了3种缩叶藓属植物齿边缩叶藓、多枝缩叶藓和中华缩叶藓的红外谱图,运用离散小波变换对吸收较为相似的3种缩叶藓属植物的红外谱图进行特征提取。通过分析比较后选择第三,四分解层进行特征向量的提取,利用所得到的特征变量进行径向基神经网络(RBF-NN)训练,再将训练出来的网络对不同产地的3种缩叶藓属植物的红外谱图离散小波提取后的特征向量进行分类。通过对120个不同样本的验证,说明能够采用基于FTIR-离散小波进行数据压缩后进行特征变量的提取及径向基神经网络分类法对3种缩叶属植物齿边缩叶藓、多枝缩叶藓和中华缩叶藓进行分类。     

HATR-FTIR-排序法识别中药材紫花地丁及其伪品的研究

采用水平衰减全反射傅里叶变换红外光谱(HATR-FTIR)法测定了紫花地丁及其伪品如白花地丁、犁头草、辽宁堇菜及匍伏堇的根木质部和茎外表皮部的傅里叶变换红外光谱,采用主成分分析法(PCA)比较了正伪品之间的差异程度。结果表明：基于傅里叶变换红外光谱的主成分分析在反映同科同属不同种植物化学组成差异程度上具有应用价值。     

基于FTIR-CWT及ANN分类法的中药材菟丝子与同科属金灯藤子的识别方法研究

采用水平衰减全反射傅里叶变换红外光谱法(HATR-FTIR)测定了种子植物中药材菟丝子及同科属种子植物金灯藤子的FTIR,运用基于连续小波变换多分辨率分析法对吸收较为相似的菟丝子及金灯藤子的FTTR进行特征提取.通过分析比较后选择第7,10,13分解层的特征向量,进行人工神经网络(ANN)训练,再用训练出来的网络对不同产地的植物种子菟丝子和金灯藤子所得FTIR小波提取的特征向量进行分类.通过对32个不同样本的验证,说明能够采用基于FTIR-连续小波特征提取及人工神经网络分类法对同科属中药材菟丝子与金灯藤子进行识别.     

水平衰减全反射傅里叶变换红外光谱法结合化学计量学鉴别问荆与节节草

采用水平衰减全反射傅里叶变换红外光谱法(HATR-FT-IR)测定中药问荆和同科植物节节草的FT-IR谱,运用连续小波变换(CWT)多分辨率分析法对吸收较为相似的问荆及节节草的FT-IR进行特征提取.选择第8、9、10分解层数下的特征值作为分析的基础,采用FT-IR-CWT-SVM法建立了问荆和节节草识别的模型.通过学习训练,对120个预测样品的识别准确率为90%以上.当采用径向基函数作为核函数时,识别准确率达100%.样品的FT-IR经小波特征提取后的特征值有所差异,采用SVM进行识别可以很好地把两者分类.通过对样品的FT-IR小波变换后所得特征值进行SVM的分类,能够有效地进行区别鉴定形态较为相似的同科植物问荆及节节草.     

快速傅里叶变换电化学弛豫测定法简介

由于傅里叶变换谱学有许多突出优点,它引起了现代化学家的很大注意。现代谱学中的傅里叶变换核磁共振(FT-NMR),傅里叶变换红外光谱(FT-IR),傅里叶变换质谱(FT-MS)等技术国内外已有许多文献介绍。最近电化学也出现了快速傅里叶变换电化学弛豫测定法(FFT-ERM),它对于研究电化学动     

小波傅里叶自去卷积用于示波信号中背景扣除的研究

将小波变换与博里叶自线性相结合提出的小波傅里叶自线性法用于示波计时电位信号中背景的扣除,既可以保证峰位置在处理前后不变,而且能将切口转变为切口峰并使切口峰的高度增加,同时又能使博里叶自线性操作更为简单。     

基于波数校准下傅里叶红外气体分析仪模型传递的研究

傅里叶变换红外光谱仪具有扫描速度快、分辨率高、波数精度高、灵敏度高和光谱范围宽等优点,因而应用于各个领域.但在实际应用中,由于仪器间的差异、仪器自身随时间的变化或者样品特性等问题,导致在一台仪器上建立的校正模型不能推广至其他仪器长期使用,使得傅里叶变换红外光谱法(FTIR)的应用受到了校正模型的限制,因此如何实现整机的...     

傅里叶变换红外光谱及其联用技术在反应研究中的新进展

综述了傅里叶变换红外光谱（ＦＴＩＲ）及其联用技术在界面与电化学反应、生物反应、催化反应和动力学研究中的最新进展，参考文献５７篇。     

傅里叶变换红外光谱和傅里叶变换拉曼光谱法无损鉴别药材的真伪

利用傅里叶变换红外（FT-IR）和近红外傅里叶变换拉曼（NIR FT-aman）光谱法对大黄（西宁大黄）与伪品大黄（华北大黄、山大黄、水根大黄）进行了无损快速的鉴别。结果表明：尽管正品大黄与伪品大黄差别较小，有大部分的化学成分有很大的相同之处，但在红外、拉曼谱图中各自的特征峰较突出，根据谱峰的强度和位置可容易地将它们区别开来。红外和拉曼光谱法相互印证，相互补充，具有快速、准确、操作简单、重复性好、不需对样品进行分离提取，可直接鉴别等特点。     

一种新颖的基于FTIR-CWT及ANN分类法的同科属中药材菟丝子与金灯藤的识别研究

采用水平衰减全反射傅里叶变换红外光谱法（HATR-FTIR）测定了同属种子植物中药材菟丝子及金灯藤的FTIR,运用基于连续小波多分辨率分析法对吸收较为相似的菟丝子及金灯藤的FTIR进行特征提取。选择第7、10、13分解层数的特征向量,进行人工神经网络（ANN）训练,再用训练出来的网络对不同产地的植物种子菟丝子和金灯藤所得FTIR小波提取的特征向量进行分类。通过对32个不同样本的验证,说明能够采用基于FTIR-连续小波特征提取及人工神经网络分类法对同科属中药材菟丝子与金灯藤进行识别。     

衰减全反射傅里叶变换红外光谱法同时测定叔丁醇和二叔丁基过氧化物

分别应用914 cm-1和875 cm-1处的甲基特征峰作为叔丁醇和二叔丁基过氧化物的定量分析峰,使用峰面积作为吸光度的评估方法,得到的标准曲线的相关系数(R2)分别是0.9987和0.9952,叔丁醇的加标回收率在95％～110％之间,应用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法测定3个样品,计算结果的F值、t值和p值,数据表明衰减全反射傅里叶变换红外光谱法与气相色谱法的测定结果一致.     

傅里叶变换离子回旋共振质谱仪:过去、现在与未来

对傅里叶变换离子回旋共振高分辨率质谱仪的发展历程、串联质谱解离技术及最新的应用进行了详细描述,并对其发展趋势进行了展望。     

Classification of Rat FTIR Colon Cancer Data Using Waveletsand BPNN

本文提出了一种新的基于水平衰减全反射-傅里叶变换红外光谱（HATR-FTIR）的小波特征提取与反向传播人工神经网络模式分类方法以提高FTIR对早期大鼠结肠癌的诊断准确率．对60只DMH诱导的SD大鼠,44只诱导鼠的第二代鼠,36只正常SD大鼠的结肠正常组织、异常增生、早癌及进展期癌组织所获得的的HATR-FTIR,利用连续小波多尺度分析法提取12个特征量,采用反向传播人工神经网络进行分类,识别准确率分别为100%、94%、97.5%及100%．实验结果表明此方法对早期结肠癌具有较高的诊断率．