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拉曼光谱是一种无损快速检测技术,可以提供材料的定性和定量信息,因而在医药、化工等诸多领域得到了广泛的应用。但是,由于样品荧光背景噪声的影响,造成拉曼光谱信号出现基线漂移现象,这给拉曼光谱的特征峰识别和拉曼成像带来十分严重的影响。目前,改进实验方法和数值处理是解决该问题的两种重要手段。改进实验方法上,有偏振调制法和高频调制法等,但存在实验设备复杂,检测技术难度大等缺点;数值处理上,有多项式拟合和小波变换等,但容易出现欠拟合和过拟合等现象。本文在不改换高精密设备的前提下,针对传统基线校正的方法进行了改进,提出一种基于自适应加窗spline曲线拟合的拉曼光谱去基线方法。首先,基于谱峰识别算法和初始搜索步长求得谷值的最优搜索间距,并利用谱谷识别算法完成谷值曲线的拟合;其次,利用最优搜索间距和谱峰识别算法,求得谷值曲线峰值位置,并在该位置处对称添加自适应矩形窗函数去除峰值,重新划分整个区间,拟合谷值曲线;再次,逐点比较拟合曲线与原拉曼光谱信号,取较小值,拟合曲线;最后,重复加窗去除峰值操作,直至自适应窗函数宽度低于阈值,完成拉曼光谱信号的基线拟合。在实验中,选用乙酸丁酯、聚甲基丙烯酸甲酯(polymethyl methacrylate, PMMA)作为实验样品,利用该方法对其拉曼光谱信号进行了基线校正,观察并比较该方法和传统方法的校正结果。实验结果表明,该方法能够有效地消除拉曼光谱信号的基线漂移,较好的保留一些较弱的拉曼特征峰,且不易出现欠拟合和过拟合的现象,获得了良好的基线校正效果,为进一步分析光谱数据和实现拉曼成像提供准确可靠的信息。 相似文献
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拉曼成像是拉曼光谱技术非常重要的一个环节,通过生成光谱数据的伪彩图像,可以得到采集区域中某物质组分的浓度和位置分布信息,当前,拉曼成像技术已经逐渐成为监测生物活性以及物质组分的最优解之一。为了得到清晰的成像效果,采集过程中的数据量不宜过小,否则成像效果差、锯齿感较重,从而导致视觉效果不好。但是,数据量的增加虽然可以得到更好的成像效果,但会增加时间成本、降低仪器寿命。因此,在不增加时间和硬件成本的情况下,对采集点数据进行插值提高成像的空间分辨率、降低时间分辨率是很有意义的。提出了一种基于研究拉曼光谱波形结构物理特性的图像插值算法。区别于传统的图像插值算法仅对图像像素值进行处理,通过结合拉曼信号的物理特性,选取最小二乘法和物理特性上最适合解析拉曼谱峰的数学模型Voigt函数对现有光谱数据进行数学拟合提取特征值,并对提取出的特征值通过线性插值方法计算出未知插值点的Voigt函数的特征值,从而计算出插值点的Voigt函数,可以直接提高现有拉曼图像的空间分辨率,同时通过该方法也可以缩短扫描时间,提高拉曼成像的时间分辨率。同时,为了验证算法的有效性和可行性,对一种药物和一种生物细胞的原始拉曼成像进行图像插值,并采用直方图的欧几里得距离求解相似度和结构相似度算法(SSIM,一种权威的图像相似度评价算法)对插值效果进行评价。实验结果表明,在图像像素点增量分别为50%和75%的情况下,该算法能够很好地保留样本组分的分布和浓度等重要信息。该算法可以在不升级硬件的情况下提高拉曼成像的性能,推荐作为拉曼成像数据处理和软件的有效补充。 相似文献
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以4-溴-1,8-萘二甲酸酐和乙二胺为原料,经3步反应合成了一种新型荧光单体——4-甲氧基-N-(2-丙烯酰胺乙基)-1,8-萘二酰亚胺(Ⅲ);Ⅲ与丙烯酸(AA)和马来酸酐(MA)共聚制得新型示踪共聚物AA-MA-Ⅲ(1),其结构经IR,TG-DTA和SEM表征。1的荧光性质和阻垢性能研究结果表明,其荧光强度与质量浓度呈良好线性关系,线性相关系数为0.998 5,检测下限为1.0×10-2mg.L-1;1对碳酸钙垢沉积有较好的抑制作用,当用药量为20 mg.L-1时对碳酸钙阻垢率为93.5%,且具有较好的分散氧化铁的能力;SEM观察表明1对碳酸钙垢既有较强的分散作用又具有明显的晶格畸变作用。 相似文献
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基于H2O2的自燃离子液体是目前绿色自燃推进剂领域的一个重要研究方向。本文对H2O2—离子液体的自燃体系进行了综述,富B-H类和硫氰酸阴离子类离子液体能与H2O2直接自燃,在加入碘铜酸盐等促进剂后达到更好的点火效果;此外二氰胺根阴离子类、二甲基硼磷酸根阴离子类和醋酸根阴离子类等离子液体不能与H2O2直接自燃,但加入促进剂后能达到良好点火效果。进一步介绍了各类自燃离子液体的合成方法和理化性质,提出基于H2O2—离子液体自燃推进剂的研究重点应着眼于以下三方面:更高能量密度离子液体的设计合成、高活性促进剂的研制开发以及强化点火的内在机制。 相似文献
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<正> 在可靠性问题、模糊聚类分析等应用领域,常常需要构造Fuzzy 相似矩阵R 的传递闭包矩阵t(R)。1974年,Dunn 在文[1]中证明t(R)=R~n(n 为R 的阶数),并提出了求t(R)的平方法。这一方法必须进行合成运算,工作量大,又很麻烦。文[2—3]分别给出求t(R)的两种改进方 相似文献
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