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为了改善腔增强吸收光谱的探测灵敏度和光谱分辨率,通过将激光光束离轴注入光学谐振腔中,减小了谐振腔内振荡,提高了模式密度,使得谐振腔被近似看作为“怀特池”。采用记录波长在扫描过程中实际变化的方法,对光谱数据进行了非线性校正,省去了参考光路的布置,简化了实验光路。对二氧化碳在1.572μm处的一条弱吸收谱线进行了测量,得到了大小为1.98×10^-7cm^-1的最小探测灵敏度。实验结果表明同等实验条件下,光束离轴入射时比正轴入射时的腔增强吸收光谱具有更高的信噪比和光谱分辨率。 相似文献
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提出了一种基于人工神经网络的激光诱导击穿光谱技术实现元素成分高准确度定量分析的方法.采用基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播神经网络,结合激光诱导击穿光谱技术的方法测定土壤中Cr和Ba元素的含量,得到了Cr和Ba的含量以及多次重复预测的相对标准偏差,并与采用传统的内标法得到的检测结果相比较.研究结果表明:基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播神经网络分析方法,与激光诱导击穿光谱技术相结合能更好地实现对土壤样品中Cr和Ba元素的定量检测.相对内标法,神经网络分析方法与激光诱导击穿光谱技术相结合可以很明显地提高检测准确度和精密度,对采用激光诱导击穿光谱技术定量检测土壤重金属污染具有很好的应用价值. 相似文献
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激光诱导击穿光谱结合神经网络测定土壤中的Cr和Ba 总被引:4,自引:1,他引:3
提出了一种基于人工神经网络的激光诱导击穿光谱技术实现元素成分高准确度定量分析的方法.采用基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播神经网络,结合激光诱导击穿光谱技术的方法测定土壤中Cr和Ba元素的含量,得到了Cr和Ba的含量以及多次重复预测的相对标准偏差,并与采用传统的内标法得到的检测结果相比较.研究结果表明:基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播神经网络分析方法,与激光诱导击穿光谱技术相结合能更好地实现对土壤样品中Cr和Ba元素的定量检测.相对内标法,神经网络分析方法与激光诱导击穿光谱技术相结合可以很明显地提高检测准确度和精密度,对采用激光诱导击穿光谱技术定量检测土壤重金属污染具有很好的应用价值. 相似文献
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