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。     

金属取代Dawson型磷钼钨杂多化合物催化氧化苯甲醇合成苯甲醛反应研究

合成了金属元素Mg、Al取代的缺位型Dawson结构磷钼钨杂多化合物MP2W15Mo2(M=Mg,Al等),并以其为催化剂,用30%的过氧化氢为氧化剂,在水-苯甲醇的两相体系中进行了苯甲醇的催化氧化反应.通过正交实验对苯甲醇催化氧化条件进行了考察,结果表明,催化剂MgP2W15Mo2的催化效果最好,其最优反应条件为:温度100℃,催化剂用量为2.5μmol,反应时间10 h,30%双氧水用量1 mL(9.79 mmol).     

凹凸棒石负载磷钨酸催化合成乙酸正丁酯

用凹凸棒石为载体制备了负载型磷钨酸催化剂,以乙酸和正丁醇为原料合成了乙酸正丁酯.考察了催化剂的制备条件(负载量,焙烧温度,酸浸泡浓度)及反应时间、反应温度、醇酸比和催化剂用量对反应的影响.最优的反应条件为:反应温度115℃,反应时间150min,醇酸比2.5∶1,催化剂用量3%(按反应体系总质量计算),在此条件下,酯化率可达94.0%.     

Dawson-型磷钼钒杂多酸盐相转移选择催化氧化苯甲醇合成苯甲醛反应研究

以Dawson型磷钼钒杂多酸盐为相转移催化剂，用过氧化氢水溶液为氧化剂，研究了苯甲醇液相选择氧化制苯甲醛的反应．系统考察了催化剂的类型、催化剂用量、反应温度和反应时间等因素对反应的影响．结果表明：(Cpry)6HP2Mo17VO62／H2O2／H2O是一可循环使用的苯甲醇选择氧化制苯甲醛的高效环境友好催化剂体系，适宜的反应条件为，催化剂用量2μmol，H2O2 10mmol，反应温度80℃，反应时间8h．     

输入层自构造神经网络用于红外光谱多元校正

为了解决多组分红光谱定量分析中的特征的取和校正建模问题，本文提出了一种输入层自构造神经网络。在应用这种网络之前的预处理过程首先对训练数据进行分析，获得关于问题的某些先验知识。在训练阶段，神经网络根据先验知识自动选择输入层神经元的个数，同时确定网络参数。这种网络模型将特征提取和参数学习过程融为一体，有利于提高建模效率。利用仿真红外光谱的定量分析实验表明，这种网络模型不仅能够对光谱数据实现高效率的波长选择，并具有抑制随机噪声和非线性干扰的能力。     

基于最大熵原理的小波去噪方法

小波变换去噪中最关键的问题是如何确定小波系数的阈值,使其能够将与噪声和信号相对应的小波系数合理地区分开来。根据概率论的基本原理可以推断,随机序列的细节小波变换系数符合正态分布。基于此结论,可以利用最大熵原理确定一个阈值,使得绝对值小于此阈值的小波系数组成的序列符合正态分布。该阈值在统计意义下能够最佳地区分信号与噪声的小波系数。采用光谱数据的仿真分析以及与其他方法的对比实验证明,这种最大熵小波去噪方法不仅在提高信噪比方面显示出了其优势,而且去噪效果不易受信噪比变化的影响。