激光在原子光谱分析中的应用

激光光谱分析是60年代发展起来的一种新兴技术,尤其是可调谐激光器的出现,使激光在原子光谱分析中的应用获得重大进展。可调谐激光作为光源,可将蒸发、激发和发射分开进行,并可进行调谐激发,以降低背景和减少线宽来提高分辨率和灵敏度,为无机分析开拓了新领域,灵敏度由原子个数代替经典的至今沿用的百分浓度,使分析化学可获得飞跃。一、激光选择探针离子发光荧光光谱激光荧光光谱是一种新的分析技术,十多年来应用较广发展迅速。J. C. Wright等发表了一系列关于激光选择探针离子发光的     

原子光谱分析的进展及其应用

文章综述了原子光谱领域分析仪器及分析方法的最新研究进展;例如原子吸收光谱(AAS)、原子发射光谱(AES)、原子荧光光谱(AFS)、激光诱导击穿光谱(LIBS)以及原子质谱(AMS)等,重点关注在食品、医药及其相关领域中的应用。近年出现的芯片实验室和微等离子体,促进了原子分析仪器的微型化发展,而激光及其联用技术在形态分析中的应用仍颇为流行。     

原子吸收分光光度计在分子光谱分析中的应用 Ⅰ理论与技术可行性研究

本文从理论和技术上就原子吸收分光光度计用于可见一紫外分光光度分析的可行性加以研究和探讨。并用于实际样品的测定，获得较满意的结果。     

系数倍率法在原子吸收光谱法中的应用--Mn的测定

本文用系数倍率法校正了火焰原子吸收分析中Ｇａ４０３．３０ｎｍ对Ｍn４０３．３１ｎ ｍ的光谱干扰,用于合成样中Ｍjn含量的测定,结果令人满意。     

人工神经网络及其在光谱分析中的应用

介绍了人工神经网络的原理及研究进展,对典型神经网络系统作了详细的介绍,对人工神经网络在光谱分析中的应用做了较全面的评述。人工神经网络已成为光谱分析中重要的研究方法之一。     

AOTF在光谱分析中的应用研究——3.AOTF在原子发射光谱分析中的应用

本文报道了一台以声光可调滤光器(AOTF)为分光元件的自装ICP原子发射光谱仪.其硬件及软件系统均为自行设计.采用的TeO2晶体为Brimrose TEAF5-0.36-0.52-S.波长校正采用了Ca,Y,Li,Eu,Sr和Ba等六个元素的十四条谱线,经十次拟合后波长值误差小于0.1 nm.不同PMT电压下测定的峰值偏差小于0.04 nm.Ba,Y,Eu,Sc和Sr等五个元素的校正曲线平均相关系数为0.999 1,检出限在0.051～0.97 μg*mL-1范围. 在488 nm处半峰高宽度约为2.1 nm,如不采取增强分辨率的措施,该仪器在原子发射光谱分析中的应用有一定的局限性.     

小波分析及其在光谱分析中的应用

近年来,一种被称为小波变换的数学理论和方法成为众多学科关注的焦点,在分析化学领域中,小波分析也逐渐应用于去噪与平滑,数据压缩等方面,本文介绍了小波分析理论并对其光谱分析中的应用进行了综述。     

ICP—AES测定蔬菜中的18种矿物元素的研究

本文探讨了ＩＣＰ－ＡＥＳ测定蔬菜中１８种矿物元素的方法，选择了合理测试条件。用国家计量局批准的ＧＢＷ０８５０４甘蓝标准物质核对了其中十种元素，得到满意结果。并用该法进行了样品分析，方法简便，快速。     

原子发射光谱法直接测定焦炭中的15种微量杂质元素

采用原子发射光谱直接测定了焦炭中Si、Mn、Mg、Pb、Sn、Fe、Ni、Al、Ti、Mo、Ca、V、Cu、Zn、Ag等15种微量杂质元素。方法不需要高温灰化及冗长的样品前处理技术,直接粉末进样分析,操作简便、快速,能够满足焦炭中常规杂质分析的需要。     

原子吸收光谱法同时测定中草药内五种元素的研究

微量元素Ｃｕ、Ｚｎ、Ｆｅ、Ｍｎ、Ｃｒ是人体所必需的。本文采用火焰原子吸收光谱法同时测定中草药内这五种微量元素。建立了样品的消化方法及介质、基体对测定影响的抑制措施。通过对野生中草药根、茎、叶和植物标准物的测定，确立了方法的可行性，各元素回收率在９１．３％－１０３．７％，相对标准偏差＜１％。     

激光诱导等离子体的实验研究及其在光谱分析中的应用

综述了近几年国内外在激光诱导等离子体方面的实验研究进展 ,及其在光谱分析中的应用。着重阐明了在不同的条件下 (气体种类、环境气压、激光能量、波长、脉宽、功率密度、观测高度 )激光诱导等离子体的形成、辐射、电子温度、电子密度和扩散速度方面的实验研究 ;另外 ,激光诱导等离子体用于物质成分分析中 ,主要阐述了直接采集等离子体的辐射进行固态、液态和气态样品的分析以及激光烧蚀与ICP光源联用进行的光谱化学分析两个方面 ,并对影响分析精确度和检出限的因素进行了简要讨论     

CCD在光谱分析系统中的应用研究

本文对利用ＣＣＤ作传感器件进行光谱分析的方法进行了理论和实验研究。通过分析ＣＣＤ的结构特点和光电特性，从理论上证明了利用ＣＣＤ进行光谱分析的可行性，设计了一套适合线阵ＣＣＤ的高速图像采集卡，建立了一套智能化光谱数据采集分析系统。该系统主要由光栅、ＣＣＤ传感器及数据采集卡、计算机等部分组成。我们用高压汞灯作为标准光谱进行定标，得到了一个非常简单的计算光谱的数学公式。实验表明该系统具有较高的测量精度，特别适用于瞬态过程的光谱分析。     

TP—801单板计算机在测定不良导体导热系数实验中的应用

导热系数是表征物质传热性能的物理量,研究材料结构变化和所含杂质对导热系数值的影响,往往需要由实验测定材料的导热系数,本文介绍一种用微机测量不良导体的导热系数的实验方法,这种方法充分利用计算机采集数据迅速,以及处理数据功能较强的特点,使实验手段新颖,实验内容更加丰富。既能监视温度的稳定性,又能在稳态情况下实现多次快速测量,因而大大减少了学生不必要的重复性劳动,提高了实验效率,增加了测量结果的可重复性和稳定性,提高了测量精度。     

双层PLS算法及其在近红外光谱分析中的应用

针对近红外光谱数据局部效应显著,变量个数多,且彼此间常存在严重的复共线性,并与样品组分含量呈非线性关系,构建了一种双层非线性偏最小二乘回归 (DNPLSR)算法。它将非线性回归和偏最小二 乘(PLS)相结合,先在外层由PLS从样本数据中提取成分,并实现每对成分间的非线性映射,再在内层实施PLS算法,将外层因变量成分的拟合误差反馈计算转换权向量的增量,进一步修正转换权向量,以使外层所提取的成分对因变量具有更优的解释能力。最后,将该法应用于80个谷物样品的水组分含量与其近红外光谱的定量关系建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型的预报性能也优于其他方法。     

并行MapReduce PLS算法及其在光谱分析中的应用

偏最小二乘(PLS)算法是常用的光谱建模算法,然而对于海量光谱处理情形,在单台计算机上建模及优化时间开销很大。基于MapReduce编程模式,提出了并行MapReduce PLS回归算法,包括并行数据标准化和并行主成分提取两个过程。在多台普通计算机上搭建Hadoop云计算集群平台,以近红外光谱处理为例,开展了算法验证实验。实验结果表明,基于MapReduce编程模式的并行PLS算法对海量近红外光谱数据集进行回归建模时,能有效提高建模速度,随计算机台数的增多可得到接近线性的加速比,并具有良好的扩展性。