完全未知混合体系中纯组份的红外光谱解析

提出一种新的目标转化因子分析，其初始向量的构造基于实际最大差异光谱，无需分离即可从红外混合体系中解析出纯组份光谱。该算法简单易懂，不必迭代，运算量小，应用于模拟及实际体系，结果令人满意。     

一种新的目标转换因子分析算法用于混合物红外光谱中纯组分光谱的解析

本文针对运用目标转换因子分析从混合物红外光谱中解析出纯组分光谱的有关限制,进行了有效的改进。把抽象正交特征光谱与以单一向量为初始向量的目标转换因子分析相结合,提出了一种新的算法,结果令人满意。     

一种确定目标转换因子分析初始向量的方法

１引言构造用于目标转换因子分析（ＴＴＦＡ）的初始向量常常需要一些先验知识，因此处理完全未知的混合体系时非常困难。本文提出了一种确定初始向量的方法，应用到受到污染的空气体系，在污染源的种类及特征一无所知的情况下，直接获取了实际污染源排出物中各元素的含量。２原始数据构造设在不同地点采集了ｎ个空气飘尘，测定了其中ｍ个元素的含量，目的是了解这些飘尘来自哪些污染源。若设第ｋ个污染源中元素ｉ的分数为Ｘｉｋ，该污染源在样品ｊ中所占质量为ｇｋｊ，则在样品中测定的元素ｉ的含量ｄｉｊ可表示为：写成矩阵形式为：设三个…     

一种新的目标转换因子分析算法用于混合物红外光谱中纯组分光谱的解析

本文针对运用目标转换因子分析从混合物红外光谱中解析出纯组分光谱的有关限制,进行了有效的改进.把抽象正交特征光谱与以单一向量为初始向量的目标转换因子分析相结合,提出了一种新的算法,结果令人满意.     

基于计算最大差异光谱的目标转换因子分析用于解析混合物红外光谱

基于因子分析的目标转换法[1]利用抽象光谱构成的矩阵具有使纯物种光谱向自身逐步逼近的性质[2],用于混合物红外光谱的解析,简单明确[3]．在进一步的探索中,我们发现该算法对原始光谱的构成具有较强的依赖性．本文特别构造了这样的体系,即在混合物样品中剔除了某一物种占优势的样品,应用新算法后,避免了对采样的依赖性．1方法与原理根据自模拟曲线分辨算法（SelfModelingCurveResolution,SMCR）[4~6],纯物种光谱可写成式中,Akj为抽象正交光谱,Xik为系数,Fij为纯物种光谱,n为物种数．根据吸光度不能为负这一限制条件,可以…     

目标转换因子分析与库检索相结合用于红外混合体系定性分析

将库检索与目标转换因子分析相结合利用抽象浓度的分布信息确定可能解域，其最大可能解即为体系包含的物种。可能解域的确定大大减少了计算量，应用于严重重叠的甲苯和乙苯二组份和苯，甲苯及乙苯三组份混合体系，结果令人满意。