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1 引 言核磁共振振碳谱是研究有机化合物强有力的工具。我们曾探讨不用氘代试剂且不经处理直接测试化合物碳谱的方法 ,本文中我们报告应用此方法来定量正丁基锂的浓度。正丁基锂的性质活泼易与空气反应 ,因此制备与储存均在乙醚等隋性溶液中进行。正丁基锂制备后以及长时间储存 ,使用前需要标定浓度 ,目前多采滴定法 ,经过两次滴定由公式推算得到浓度数据。本文探讨使用直接核磁共振碳谱对正丁基锂的浓度制定标准曲线图的可行性 ,实验表明使用标准曲线法可通过碳谱积分数据对正丁基锂的浓度进行定量分析。为了解碳谱分子间碳峰积分比值… 相似文献
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只考虑腔长失调因素下建立了反射率模拟测量的理论模型。根据高斯光束传输规律分析了腔长失调对衰荡腔模式耦合的影响,推导了腔长失调与谐振腔输出脉冲信号、衰荡信号与反射率之间的关系,模拟了腔长失调在±10mm范围内的光脉冲衰荡现象。结果表明:对于光敏面直径为0.2mm的高速探测器,为了保证10-6的测量精度,腔长的失调量应控制在±1mm之间。在光路调节中采用具有对数变换功能的示波器和动态范围较大的探测器,可以提高测量精度。 相似文献
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化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)是水体有机污染的一项重要指标,化学需氧量越高,表示水污染程度越严重。 为了解决传统的COD测量方法耗时较长,不利于快速、实时地获取水体中COD的信息等问题。本文提出了基于透射光谱测量结合主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)改进水体COD含量估算模型。具体的,采集100组COD水体光谱信息,分别使用3种不同的高光谱数据预处理方法对光谱数据进行预处理,分析不同预处理方法对模型精度的影响,并基于不同的预处理方法分别建立高斯过程回归模型(Gaussian Process Regression, GPR)和BP神经网络模型,分析不同预处理方法对模型精度的影响;并对各模型结合PCA数据降维方法进行模型的改进,通过比较模型的精度选择最优模型进行水体COD含量的检测。结果显示,相比于原始光谱数据建立的GPR模型和BP神经网络模型,数据预处理后的模型精度明显提升;且结合PCA对预处理后的数据进一步降维处理后,模型精度得到了进一步的提升。其中,基于标准正态变量变换特征结合PCA改进BP神经网络模型基于PCA改进的BP神经网络模型R^2高达0.9940,均方根误差RMSE为0.022540。证明了基于PCA改进的BP神经网络数据降维方法对预处理后的光谱数据进行降维处理,有利于去除光谱中的冗余信息,提取特征信息,可以实现高光谱检测方法可以实现COD含量估算模型的优化,从而为传统COD测量方法存在的问题提出了一种新的解决思路。 相似文献
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实验室中水声材料声学参数的测量主要在水声声管中进行。管内平面波声速是正确测量这些参数的基础。该文提出一种基于四水听器结合不同边界的测量充水弹性管中声速的新方法。该方法利用4个固定位置处的水听器,采用最小二乘的方法,使得两组水听器分别得到的声管末端入射波声压差值的平方最小的声速即为管内平面波声速。该方法利用单频信号,在每一频率点均可测得声速,可以在任一种声管末端边界下进行测量,同时无需知道各水听器到边界的精确距离,在文中的3种边界下声速测量结果具有很好的一致性,实验操作简单、误差很小。该方法的仿真结果与管内声速的理论值吻合得很好,同时实验测量结果与仿真值之间的误差很小,证明了方法的准确性以及鲁棒性,为声管声速测量提供一个很好的思路。 相似文献
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