一种混合物体系荧光分析消除干扰的新方法

荧光分析法在测量混合物体系时,有些组分的最大激发峰相距较近,彼此之间会因存在干扰而得不着准确的荧光光谱。以中药苦参沸水浸取液为例,介绍了混合物体系中消除干扰的一种新方法。首先通过扫描苦参水浸液的荧光光谱,发现其中一种组分B对另一种组分A有明显干扰;然后通过几何作图法在组分B激发光谱中找到具有与组分A最大激发波长处同样荧光强度(也就是与在该点等高的位置处)的波长,以该波长作为激发波长扫描得到组分B在该波长处激发而得到的发射光谱;最后以受干扰的组分A的发射光谱减去该发射光谱即得到纯组分A的发射光谱。该方法使得在无法得到组分A和B的纯品时,对二者进行单独的荧光分析成为了可能。     

混合光谱中已知组分光谱的自加强方法研究

通过数学变换手段将混合物光谱中某待测组分（已知纯光谱组分）所包含的信息集中于原点,使得待分析组分光谱在变换结果曲线的原点处贡献最大,称之为纯光谱组分的自加强作用;在杂质光谱所包含谱带中心位置与待分析组分纯光谱差别较大的假设基础之上,通过理论分析可认为杂质光谱在变换结果曲线原点处贡献最小,因而可选择变换结果曲线原点处的小波变换系数作为待测组分定量分析的依据,降低了分析位置选择的人为性,增强了分析手段的可靠性与适应性。模拟对比了理想曲线与含加性高斯白噪声信号的变换结果,证明该方法具有好的抗噪特性。模拟分析结果表明,该方法相比以往文献报道的单纯利用小波系数作为定量分析依据的做法在分析误差方面有很大改善。     

多孔硅表面缺陷光子晶体的传感模型及特性

提出了多孔硅表面缺陷光子晶体结构,引入多孔硅敏感层及吸收介质层形成表面缺陷腔,利用多孔硅高效的承载机制,将其作为待测样本的传感区域;由于吸收介质Zn S对谐振波长的吸收,可在反射光谱中获得与谐振波长对应的缺陷峰。以多孔硅的厚度为被优化变量,利用反向传播神经网络进行结构参数优化获得多孔硅的厚度最优值。由Goos-H?nchen位移建立待测样本浓度与缺陷峰波长的关系模型,进而对该结构进行传感特性分析。结果表明,优化结构参数后,缺陷峰对应的反射率由31.23%下降到0.00129%,其Q值可达1537.37。在传感特性研究中,每1%质量分数的灵敏度为2.5 nm。该表面缺陷光子晶体传感结构可为样本浓度、组分等信息的监测提供一定的理论参考。     

提高特征光谱法在微量气体监测中灵敏度的研究

为了实现对室内微量有毒气体实时监测,提高基于特征光谱检测方法的测量精度,提出了特征波长过滤窗的方法。将高浓度的待测气体作过滤窗,标准空气作参考窗,气室充待测浓度的待测气体,采用组合测量得到的多组光谱进行差分、相关等数据处理求解气室中待测气体的浓度。实验显示,采用WQF-520-FTIR型红外光谱仪得到癸二酸二丙脂红外吸收谱线主要有四条：3 385.26,3 417.64,5 797.11和8 561.65 nm,分别对应的吸光度为1.520 0,1.542 1,2.431 8和1.352 6。对应的可检测的最小含量为50×10-9,而采用特征波长过滤窗的方法波长位置可实现10-4 nm量级的对准,在确定待测气体含量量级的条件下,可检测的最小含量为5×10-9,灵敏度提高约10倍。该方法具有高灵敏度、无中毒、可实时检测等优点。     

红外光谱统计波长选择方法用于废气检测

为了从含有噪声的大气红外光谱中提取微量待测污染组分的定量特征,进而建立校正模型,本文提出了一种基于统计理论的波长选择方法。该方法针对待测组分,在对光谱各波长位置的噪声强度进行统计估计的基础上,提出了选择最佳波长子集的目标函数。该目标函数包含波长子集的噪声和长度参数,这使得在最小化模型误差的同时也防止了模型规模的无限制膨胀。为了检验该方法的性能。文章利用含背景噪声的实测光谱数据针对三种气体进行了波长选择,并利用神经网络技术分别建立了校正模型。实验结果与波长子集的优化结果相符,所选择的波长子集的长度不足光谱波长总点数的2％,同时,光谱中的噪声也在校正模型中得到了明显的抑制。实验结果证明了该波长选择方法的有效性。     

中红外光谱结合向量夹角直接定量三氯蔗糖

多组分复杂体系的红外光谱由于成分多样、谱带严重重叠、背景干扰等导致谱图特征减弱,且体系中的红外光谱往往不是各组分光谱的简单叠加,需要借助于化学计量学技术以实现解析。基于朗伯-比尔定律（Lambert-Beer law）并且随着衰减全反射（ATR）技术取样普及,结合偏最小二乘回归法（PLS）、人工神经网络（artificial neural network, ANN）等化学计量法将数据进行累积、特征提取以及校正建模等工作解决红外光谱中严重重叠和非线性等问题,再采用二次测量定量分析已初步具有应用成效,而有效增强信息量表达,降低背景、噪声干扰,减少复杂的计算过程,进而保证定量分析结果的可靠性,则成为研究的主要方向。通过讨论光通道和背景对光谱强度变化的影响,结合向量角度转换提出一种新的近似线性定量方法。经初步理论计算,发现多组分混合物与该混合物中待测组分的相对含量二者间的向量夹角值存在一定的关系,而该关系并不受批次制样的影响,进一步通过高斯曲线模拟混合信号,充分说明选择合适的波长范围,二者在一定范围内存在线性相关性,相关性不受测量条件变化的影响。采用KBr压片法,向待测样品中逐步加入待测组分得到混合样本,分别得到待测组分光谱与混合样本光谱信号,先将其进行一阶求导,消除加性误差后,再将其转化为空间向量角度,消除批次制样中光程差异,再以百分比定义待测物样品的含量,所得到混合样的夹角值与其中所含参照品含量成简单线性关系,即以计算结果夹角值与含量作标准曲线,实现定量分析。本测量方法用于三氯蔗糖（Sucralose, TGS）与三氯蔗糖-6-乙酸酯（4,1,6-trichloro sucrose-6-acetate, TGS-6-A）二者进行一定比例混合（双组分体系）,以及TGS-6-A的脱酰产物（多组分体系）中的TGS的含量定量分析,在两种体系中定量均得到令人满意的结果,所建立标准曲线的相关系数r均达到0.995 0以上,相对误差均低于8.0%,所建立的分析方法对利用中红外透射光谱分析研究多组分样品具有重要的参考价值。     

一种无校正集灰色体系光谱定量分析方法

在前人关于"分子光谱谱线近似满足高斯线型"的理论基础之上,根据混合物光谱与待测组分纯光谱,通过对光谱取对数、一阶导数,运用迭代逼近算法,提出了一种无校正集的灰色体系光谱定量分析方法。把残余光谱的对数——一阶导数曲线中直线范围之和最大作为混合物光谱中已知纯光谱成分完全剔除的标准,以此判断混合光谱中纯光谱的含量,该含量即为混合物中待测化合物的含量。对于该过程中的求导运算,以抑制导数运算对噪音的放大,提出并应用了一种新的近似导数方法,即用信号与正交多项式的卷积替代常规导数运算,效果良好。该定量分析方法具有无校正集、过程参数固定、无人为因素影响等优点。     

近红外相关光谱的多元散射校正处理研究

近红外相关光谱法可以揭示待测成分光谱吸光度数据与浓度数据之间的全光谱线性相关性,明确待测成分在近红外波段的特征吸收位置,为定标波长的优选提供了依据。但是该相关光谱法极易受到样品颗粒的散射影响而掩盖与待测成分相关的光谱信息。文章首先提出将原始近红外光谱数据进行散射校正处理后再参与相关运算得到散射校正相关光谱的思想,经过实验验证得到的散射校正相关光谱有效地降低了散射的影响,提高了相关光谱的信噪比,更加准确地表征了待测成分吸光度数据与浓度数据之间在近红外全光谱通道的线性相关性。     

线阵CCD棱镜摄谱中的抛物线定标

在采用线阵CCD棱镜摄谱仪测量光谱的实验中,内部定标方法普遍都是采用一种近似测量波长的方法,即用线形内插法求待测波长。在进行光谱测量实验的基础上总结出一种新定标测量方法——抛物线定标法求待测波长。通过实验对比分析,结果表明在一定范围内该方法比线形内插法求待测波长精确度更高。     

基于拉曼光谱的已知混合物组分定量分析方法

利用拉曼光谱进行混合物组分定量分析一直是分析化学领域的一大难题。针对现有的基于机器学习(如支持向量回归机、偏最小二乘)的混合物定量分析方法存在的训练样本难以获得、模型推广性能差的问题,提出了一种基于拉曼光谱谱峰强度最小二乘拟合的已知混合物组分直接定量分析方法。该方法首先采集已知混合物及其各组分的拉曼光谱,利用连续小波变换和惩罚最小二乘法相结合的方法对采集的拉曼光谱进行去噪、基线校正等预处理。通过斜率比较法将预处理后的拉曼光谱分为多个光谱子区间,将各子区间的拉曼光谱看作是多个Voigt函数的线性叠加,并利用levenberg-marquardt-fletcher(LMF)算法求解获得各谱峰的位置、强度、半高宽等表达系数。根据各组分参考光谱的谱峰位置,确定各组分对混合物光谱中每个谱峰的贡献度。依据朗伯-比尔定律中拉曼光谱的谱峰峰强与其所对应的浓度的正比关系,建立超定方程;最后利用最小二乘法拟合该超定方程得到各组分对应的系数,从而获得各组分的体积浓度。利用乙醇、乙腈、丙酮、环己烷、二丙酮醇、丙二酸二乙酯六种组分配置了10种三元混合物(每种三元混合物9个体积浓度比),采集了90组混合物及6种组分的拉曼光谱数据。在混合物及其组分参考光谱测量条件(功率和积分时间)相同情况下,所有组分的相关系数(r)均在0.96以上,均方根误差(RMSE)小于6%,剩余预测偏差(RPD)均大于2.5;在混合物及其组分参考光谱在不同测量条件下,各组分的r均大于0.93,最大RMSE为7.94%, RPD均大于2.0,证明了算法具有良好的准确性和鲁棒性。所提出的方法能够实现对三组分混合物的快速、准确的直接定量分析,为混合物的定量分析提供了一种有效的途径。     

双丙酮丙烯酰胺的紫外光谱研究

双丙酮丙烯酰胺（DAAM）是一种应用广泛的聚合物单体,可与其他乙烯基单体共聚得到性能各异的聚合物材料,而对DAAM的光谱研究报道较少。文章主要研究了DAAM在水、乙腈、甲醇和环己烷四种溶剂中的紫外光谱。结果发现,在这四种溶剂中,DAAM溶液的紫外光谱主要在200 nm左右及226 nm左右有2个强吸收峰。200 nm左右的吸收峰对溶剂的极性及溶液的浓度非常敏感。在极性溶剂中200 nm吸收峰发生蓝移,在极性较大的乙腈及水中,蓝移更大;在各种溶剂中,200 nm吸收峰都随溶液浓度增大而发生红移。而226 nm左右的吸收峰在各种极性不同的溶剂中吸收峰的位置变化不明显,对溶液浓度也不敏感。因此,DAAM在226 nm吸收峰可以用于DAAM的定量分析,而200 nm吸收峰可用于研究DAAM与其他分子的相互作用。另外,溶剂极性对2个吸收峰强度的影响也不相同。     

41个茶花品种基因组DNA傅里叶变换红外光谱

研究的目的是通过全基因组DNA的傅里叶变换红外光谱(FTIR)对41种茶花品种进行聚类分析和品种鉴定。研究发现,41个茶花品种基因组DNA的FTIR光谱不同,方差分析显示,各茶花品种FTIR数据之间的差异显著,因而,红外光谱可以作指纹光谱鉴定茶花。通过系统聚类结合主成分分析,建立了41种茶花品种的标准聚类和识别模型。41种茶花品种基因组DNA样本的平均光谱的聚类正确率为92.68%,品种鉴定准确率为100%。聚类结果表明,在1.0聚类距离,41个山茶品种可分为9个类别,在15.0聚类距离下可分为3个大类。亲缘关系分析表明,滇山茶中的楚雄居群来自楚雄、腾冲和大理。结果表明：基因组DNA的FTIR光谱数据的系统聚类结合主成分分析可用于茶花快速分类和鉴定。     

荧光光谱成像技术结合聚类分析及主成分分析的藻类鉴别研究

为探讨快速、实时藻类检测方法,实验通过荧光光谱成像技术结合模式识别方法对不同藻类进行鉴别研究。发现藻类样本存在着显著的荧光特性,通过采集40个藻类样品的荧光光谱图像,对图像进行去噪、二值化处理,确定有效像素后,根据光谱立方体绘制每个样本的光谱曲线,将所得400～720 nm区段范围内的光谱数据作鉴别分析,再利用系统聚类分析及主成分分析两种不同的模式识别法对光谱数据进行处理。系统聚类分析结果表明： 采用欧氏距离法及平均加权法计算样本间的聚类距离,在距离L=2.452以上水平处可将样本正确分类,准确率为100%;主成分分析结果表明： 通过对原始光谱数据进行一阶微分、二阶微分、多元散射校正、变量标准化等预处理后,再对数据进行主成分分析,其中二阶微分预处理后鉴别效果最佳,八种藻类样品在主成分特征空间中独立分布。因此,利用荧光光谱成像技术结合聚类分析法及主成分分析法对藻类进行鉴别是可行的,操作简便、快速、无损。     

基于三维荧光光谱法和PARAFAC对多环芳烃定性定量分析

三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。     

Experimental and statistical analysis methods for peptide detection using surface‐enhanced Raman spectroscopy

Surface‐enhanced Raman spectroscopy (SERS) has the potential to make a significant impact in biology research due to its ability to provide information orthogonal to that obtained by traditional techniques such as mass spectrometry (MS). While SERS has been well studied for its use in chemical applications, detailed investigations with biological molecules are less common. In addition, a clear understanding of how methodology and molecular characteristics impact the intensity, the number of peaks, and the signal‐to‐noise of SERS spectra is largely missing. By varying the concentration and order of addition of the SERS‐enhancer salt (LiCl) with colloidal silver, we were able to evaluate the impact of these variables on peptide spectra using a quantitative measure of spectra quality based on the number of peaks and peak intensity. The LiCl concentration and order of addition that produced the best SERS spectra were applied to a panel of synthetic peptides with a range of charges and isoelectric points (pIs) where the pI was directly correlated with higher spectral quality. Those peptides with moderate to high pIs and spectra quality scores were differentiated from each other using the improved method and a hierarchical clustering algorithm. In addition, the same method and algorithm was applied to a set of highly similar phosphorylated peptides, and it was possible to successfully classify the majority of peptides on the basis of species‐specific peak differences. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

SDS胶束溶液在石油类污染物荧光光谱测量中的应用

提出了一种以十二烷基硫酸钠(SDS)胶束溶液为溶剂增溶、增敏、增稳石油类物质的新方法。研究了石油类物质的荧光强度随SDS胶束溶液浓度的变化规律,确定了其溶剂SDS胶束溶液的最佳浓度为0.1 mol·L-1。使用FLS920荧光光谱仪测量得到不同稀释浓度的汽油、柴油、煤油SDS胶束溶液的三维荧光光谱矩阵(EEMs),分析了瑞利(Rayleigh)散射、拉曼(Raman)散射以及仪器光谱特性对测量光谱的影响,经过光谱校正,建立了三种油的SDS胶束溶液在激发波长为250～400 nm、发射波长为260～500 nm范围内的三维荧光光谱图,并确定了在一定浓度范围内荧光强度与浓度具有良好的线性关系。在相同条件下,用同样的方法配制各种浓度汽油、柴油、煤油水溶液作对比,验证了SDS胶束溶液作为石油类物质的溶剂可以使水中石油类物质的溶解度增加、荧光强度增大、稳定性更好,实现了石油类物质可以不依赖于某些有毒溶剂萃取,又解决了其水中溶解度低不宜定量的问题。     

准相位匹配级联二阶非线性全光波长转换研究

对基于级联和频差频非线性效应铌酸锂光波导新型全光波长转换器进行了理论研究。这种新型波长变换器需要两束抽运光源,它将输入的抽运光波长置于信号光波段窗口的两边,抽运光波长与信号光波长相近容易实现最佳耦合又不会占用信号波段,而且具有偏振不敏感的优点。从建立级联和频差频铌酸锂光波导全光波长转换器的理论模型出发,给出了波导中光相互作用的耦合模方程;利用逐步法详细推导了耦合模方程的解,得出了物理意义清晰的转换光功率表达式,分析了非线性晶体相互作用长度、抽运光功率对转换效率的影响,为级联和频差频铌酸锂光波导全光波长转换器优化设计提供了理论依据。     

Fourier Transform Infrared Spectroscopy of the DNA of the Chuxiong Population of Camellia reticulata Lindl. of China

In order to cluster and identify 10 varieties of Chuxiong population of Camellia reticulata Lindl., the difference of DNA among the 10 varieties was detected by using Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), and then hierarchical cluster and principal component analysis based on average spectra of DNA was used to establish standard clustering and identifying model. The result indicated that (1) DNA fingerprints based on FTIR of the 10 varieties are different from each other, which is also supported by variance analysis (p < 0.05). (2) The rate of clustering of 30 samples is 100%. Likewise, the rate of identifying of 10 samples is 100% as well. (3) It was speculated based on clustering distance coefficients that Guomei (Variety 5) was formed by grafting the scion from the original old tree Xiangguo (Variety 1) to seedling from seed. The conclusion is that DNA FTIR is an effective manner of clustering and identifying Chuxiong population of C. reticulata Lindl., and can be used to calculate the origin of ancient Camellia tree.     

二阶导数光谱法快速测定硝酸盐氮和亚硝酸盐氮

紫外吸收方法中，硝酸盐氮(NO-₃-N)的紫外吸收峰在202.0 nm左右，而亚硝酸盐氮(NO-₂-N)的紫外吸收峰在210.0 nm左右，两者吸收峰位置距离很近，因此，在分析过程中两者的紫外吸收曲线严重重叠，相互之间严重干扰，不经过分离很难用单波长对二者的含量进行测定而常用的国标方法过程又过于繁琐，耗时较长。为了准确、快速、环保的实现环境水体和饮用水中的硝酸盐氮和亚硝酸盐氮快速监测，避免国标方法中对二者测定的诸多不足，结合紫外吸收和二阶导数光谱法，在不经过任何预先分离处理的情况下，建立了水体中这两种物质的快速分析方法，实现水样中二者的快速准确测定。研究采用优级纯试剂配制硝酸盐氮和亚硝酸盐氮系列标准溶液。以去离子水做参比，采用紫外-可见光分光光度计扫描其在195～250 nm范围内的紫外吸收光谱，之后采用Origin软件对所获得的光谱图做二阶导数处理，并采用Origin软件中的Savitzky-Golay方法对处理后的二阶导数光谱进行平滑处理以去除其他无关的干扰和噪声。通过观察上述所得两组二阶导数光谱图，得出以下结论，不同浓度的亚硝酸盐氮样品在223.5 nm处吸光度的二阶导数均为0，不同浓度的硝酸盐氮样品在216.5 nm处的吸光度的二阶导数也均为0。通过实验可见硝酸盐氮和亚硝酸盐氮混合样品的紫外吸收光谱的二阶导数在这两个特定波长处符合朗伯比尔定律。实验通过配制硝酸盐氮和亚硝酸盐氮混合样品，并扫描混合样品的紫外吸收光谱，采用上述方法对所得光谱做二阶导数及平滑去噪处理。研究混合样品二阶导数光谱图可以看出在硝酸盐氮浓度相同而亚硝酸盐氮浓度不同时，亚硝酸盐氮的浓度变化会对硝酸盐氮的吸光度的二阶导数有影响，但是各种混合样品的二阶导数光谱在223.5 nm处几乎交叉于一点，说明此处亚硝酸盐氮的浓度不同不会对硝酸盐氮的二阶导数吸光度有影响。且在223.5 nm处硝酸盐氮二阶导数吸光度随浓度增加而线性增加。因此，223.5 nm可作为混合组分中硝酸盐氮的测定波长。参照以上方法，可得亚硝酸盐氮的测定波长为216.5 nm。在223.5 nm处对单组分的硝酸盐氮的浓度值及其相应的吸光度的二阶导数进行线性回归，其线性关系良好，得到标准曲线的回归方程为C=438.69A+0.015，R2=0.995 9。同理，得到亚硝酸盐氮在216.5 nm处回归方程为C=-657.29A+0.068 8，R2=0.998。为了验证这种方法在实际水样测量中能否成立，取秦皇岛市新河、汤河以及戴河三种河水水样进行实验验证，结果表明，回收率在96.7%～103.0%之间，相对标准偏差在1.46～3.68之间。该方法结果较准确，且操作更加简便，成本较低，可同时实现硝酸盐氮和亚硝酸盐氮快速在线监测。     

基于QPSO-MLSSVM算法的拉曼光谱检测四组分调和油含量

提出了一种运用量子粒子群(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法优化多输出最小二乘支持向量机(multi-output least squares support vector machine,MLSSVM)的新混合优化算法。该算法结合激光拉曼光谱技术可实现对四组分食用调和油中花生油、芝麻油、葵花油和大豆油的快速定量鉴别。采用基线校正去除背景荧光,结合Savitzky-Golay Filters光谱平滑法对原始拉曼光谱进行预处理。构建基于QPSO-MLSSVM混合优化算法的定量分析模型,并采用20个组分组成的预测集对其进行模型校验。实验结果表明,基于QPSO-MLSSVM混合优化算法的定量分析模型对于四组分调和油的预测效果良好,均方差(mean square error, MSE)为0.0241,低于0.05,各油分预测相关系数均高于98%。研究结果充分表明, 应用激光拉曼光谱技术结合QPSO-MLSSVM算法,对四组分调和油中各油分进行快速定量检测可行,具备较强的自适应能力和良好的预测精度,可以满足多组分调和油的成分鉴别。