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81.
汪澍 《理化检验(化学分册)》2005,41(5):362-362,365
在环境分析中,硫化物指的是水溶性无机硫化物和酸溶性金属硫化物,包括溶解性的H2S、HS^-、S^2-和存在于悬浮物中的可溶性硫化物以及酸溶性金属硫化物。用亚甲蓝吸光光度法测定废水中硫化物时,由于废水中的还原性物质、带色物和悬浮物对测定有干扰,故测定前需使用适当的预处理方法将硫化物与干扰物质分离,无色透明、不含悬浮物的水样,可采用沉淀分离法进行预处理, 相似文献
82.
反求工程在工业设计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了反求工程全新的逆向思维设计方法在制造业中的应用,表明了反求工程技术在工业设计中存在着巨大的应用潜力,尤其是工业设计中三维造型设计技术的广泛应用,为反求工程技术的应用奠定了良好的基础。 相似文献
83.
光谱预处理方法选择研究 总被引:1,自引:0,他引:1
复杂样品光谱信号往往会受到杂散光、噪声、基线漂移等因素的干扰,从而影响最终的定性定量分析结果,因此通常需要在建模前对原始光谱进行预处理。目前已有的光谱预处理方法包括很多种,如何寻找合适的预处理方法是很棘手的问题。一种途径是观察光谱信号特点选择预处理方法(visual inspection),另一种途径是根据建模性能的优劣反过来选择预处理方法(trial-and-error strategy)。前者无需建模,更具有解释性,但是有时会由于选择者主观的因素导致错误的结果;后者无需观察光谱特点,但需要考察大量的预处理方法,对大数据集比较费时。因此需要探讨哪种选择方式更科学与合理。本研究采用9组数据,通过对10种预处理方法的120种排列组合来探讨预处理的必要性及预处理方法的选择。首先,优化偏最小二乘(PLS)的因子数及一阶导数、二阶导数、SG平滑的窗口参数,连续小波变换(CWT)的小波函数和分解尺度。然后把无预处理及一阶导数、二阶导数、CWT、多元散射校正(MSC)、标准正态变量(SNV)、SG平滑、中心化、Pareto尺度化、最大最小归一化、标准化10种预处理方法按照背景校正、散射校正、平滑和尺度化的顺序进行排列组合,得到120种预处理及其组合方法。最后对不同数据及相同数据的不同组分分别进行120种预处理,分析光谱信号特点及预处理后PLS建模的预测均方根误差值(RMSEP)。结果表明,相比观察光谱信号特点,根据光谱与预测组分的建模效果可以更为准确地选择最佳预处理方法。对于多数数据,采用合适的预处理方法可以提高建模效果;对于不同的数据集,因为其数据集信息和复杂性不同,所以其最佳预处理方法也不同;对于相同数据集,即使光谱相同,但不同组分的预处理方法也不相同。因此,不存在普适性的最佳预处理方法,最佳预处理方法除了与光谱有关,还与预测组分有关。通过对已有预处理方法按照预处理目的进行分类再排列组合是选择最佳预处理方法的一种有效途径。 相似文献
84.
木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究;5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay一阶导数(SG 1st-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%;SG 1st-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD(小波基为“Haar”,分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%;SG 1st-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式结合五种不同的预处理方法对木材近红外光谱进行定性建模识别时,由于木材样本属性复杂,主成分分布图相互交织,PCA无法识别出58种木材;原始光谱的PLSDA模型可以得到较好的判别模型,但校正集和测试集的CRR只有88.2%和88.2%;木材光谱经过5点平滑或WD预处理后的SIMCA模型可达到最好的识别效果,校正集和测试集的CRR均为100%,且WD-SIMCA模型因子数比5点平滑SIMCA模型小,模型更为简化,故WD-SIMCA为58种木材种类识别的最优模型。研究表明光谱预处理方法可以有效的提高木材种类识别精度,有监督模式识别方法SIMCA可以用来建立有效的木材识别模型,近红外光谱结合模式识别可以为木材种类的识别提供一种快速简便的分析方法。 相似文献
85.
86.
建立苯丙酮尿症的FTIR/ATR光谱筛查模型,比较基线校正、平滑、求导、傅里叶退卷积等光谱预处理方法对模型精度的影响。利用多模型共识偏最小二乘法(cPLS)建立干血片中苯丙氨酸浓度的校正模型,以相关系数(r)、预测均方根误差(RMSEP)、平均相对误差(MRE)和预测准确率(Acc)等指标,考察不同预处理方法对建模效果的影响。结果 一阶微分9点平滑处理方法效果最好。与原始光谱相比,模型的r,RMSEP,MRE和Acc分别从0.822 7,115.8,0.395和94.6改善到0.889 9,102.2,0.286和100。本方法直接快速、 不消耗试剂、 不产生污染,有望成为PKU大人群快速筛查的简便、 绿色新技术。 相似文献
87.
88.
分散液相微萃取-气相色谱/质谱快速分析水中的硝基苯类化合物 总被引:4,自引:1,他引:3
建立了分散液相微萃取.气相色谱,质谱快速分析水中硝基苯、对硝基苯、1,3一二硝基苯和2,4-二硝基氯苯的新方法.将含有18μL氯苯(萃取荆)的0.25 mL丙酮(分散剂)作为萃取体系,快速注入到5.0 mL水溶液中.在4000r/min下离心2.0 min后,得到(10.0±0.5)μL沉积相(氯苯),取底部沉积相1.0μL进行气相色谱,质谱分析.方法线性范围0.5~50μg/L(r2=0.9986~0.9994),检出限0.2~0.5μg/L,相对标准偏差4.2%~7.3%(n=5).将该方法用于环境水样的测定,加标回收率72.9%~89.6%. 相似文献
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90.
利用Level Set方法隐式捕捉界面并能处理复杂的物质界面及其拓扑结构变化(如合并、交叉、破碎等)情况的优势,基于可压缩N-S方程的预处理技术,采用基于界面两侧介质黎曼关系的修正虚拟流体方法对介质边界进行处理;将只能应用于可压缩流动界面模拟的修正虚拟流体方法推广应用于不可压缩流动问题的模拟,数值模拟了气-水运动界面与近水面飞行器的相互影响规律。通过与将水面视为对称面的简化模型对比发现:利用自由运动界面模型计算的NACA6409翼型升力较小,能更准确地反映飞行器流场对水面形状的影响,其结果更为符合实际;文中还对比了翼型距水面不同高度时的结果,得到了翼型受水面影响的强弱与翼型距水面的高度成反比的结论。 相似文献