顺式-二氯-1,3-环戊二胺合铂的晶体结构和振动光谱的简正坐标分析

测定了顺式一二氯-1,3-环戊二胺合铂,cis-[Pt(DACP)C1_2]的晶体结构和分子结构,晶体属单斜晶系,空间群为C2/c,a=13.222(3),b=10.697(1),c=13.486(5)°A,β=116.06(2)°,Z=8。利用Patterson法得到Pt原子位置,经差值Fourier合成找到其余非氢原子的位置,用全矩阵最小二乘法修正,最后R因子为0.029。同时进行了cis-[Pt(DACP)C1_2]的振动光谱简正坐标分析,定义了80个内坐标,得到60个频率计算值,与观测值的最大误差为15cm~(-1)。采用U-B力场定义了56个力常数,得到合理的优化结果。根据位能分布进行了各振动频率的归属,並讨论了简正坐标分析中内坐标与力场的关系。     

红外吸收光谱法分析饱和烃的结构族组成

根据30多个纯饱和烃的红外光谱数据以及文献数据,并将短阵运算用于最小二乘法,求出了测定饱和烃中CH_3,CH_2,和结构族组成的多重迴归方程式.可用来分析石油馏分饱和烃的结构族组成.经用单体烃和配制的饱和烃混合物校验,求得平均分析误差如下:CH_3<±4%,开链CH_2<±5%,及。讨论了饱和烃支链甲基在1340—1400厘米~(-1)区吸收的反常现象,计算出支链甲基吸收为尾端甲基的2.8倍.在计算光谱狭缝宽度/谱带表观半宽度≯0.2的情况下,所得吸收率与Jones的正烷烃在3000厘米~(-1)处的数据相吻合,作者认为此条件可能成为统一各实验室测定液态烷烃红外光谱数据的标准.     

增强谱带轮廓分辨率的计算机方法

引言用计算机从数值上记录的物理数据中提出隐藏的信息目前是一很活跃的领域。在各种名目下例如图象增强、分辩率增强、灵敏度增强、匀边或退卷积,都使用计算机来揭示因较强信号的重叠而部分或完全弄模糊了的物理测量的组元信息。通常由人眼不能一览数据而测出它们。可能其中最引人注目的是影象的处理,著名的是来自卫星照像机的大地勘测象和有关雷达和声纳探针得到的图象,最近已有综论评述。     

基于半分析模型的新庙泡叶绿素a浓度反演研究

叶绿素a(Chl-a)含量是反映水体水质的重要参数之一,利用遥感技术监测其浓度具有众多优势.本研究利用2004年5-9月的吉林省新庙泡实测高光谱数据和实验室分析数据,建立了基于三波段的Chl-a浓度反演模型.该模型基于水体叶绿素a、悬浮物、溶解有机物、纯水的生物光学特性分析,优化组合了3个特征波长.结果表明用该方法建立的模型具有一定的物理基础,反演精度较高,其决定系数和均方根误差分别为0.8758、4.98μg·L-1,适合于内陆水体Chi-a含量的定量提取.     

基于反射光谱特征的土壤盐碱化评价

以吉林省西部盐碱土及其光谱反射率为研究对象,采用一阶微分、去包络线方法建立各种土壤光谱指数,分析并确定反映盐碱化程度的最佳波段与土壤光谱指数,建立盐碱化土壤参数的高光谱定量模型用于评价土壤盐碱化程度.结果表明:盐碱土在400～2500nm的范围内主要有五个明显的吸收谷,碱斑土壤由于富含盐分在五个吸收谷范围的吸收特征均显著强于其他土壤;不同地域土壤属性间相关关系存在共性,pH值与电导率正相关,二者都与有机质负相关;微分、去包络线方法得到的光谱指数与土壤参数的相关系数显著优于反射率,去包络线方法得到的土壤光谱指数普适性更强;基于土壤光谱指数的高光谱模型可以准确预测盐碱土pH值,可以用于土壤的盐碱化程度评价.     

近红外光谱预测汽油辛烷值和辛烷值仪的研制

本文报道了用近红外光谱预测汽油马达法辛烷值,研究法辛烷值和抗爆指数的方法。用多重线性回归和偏最小二乘法回归建立辛烷值的预测模型。基于此模型,首次研制成功光学多道近红外辛烷值仪。     

大豆叶面积指数的高光谱估算方法比较

叶面积指数(leaf area index,LAI)是重要的生物物理参数,亦是各种生态模型、生产力模型以及碳循环研究等的重要生物物理参量,因此具有重要的研究意义。通过分析大量实测数据,选用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)、主成分分析(principcal component analysis, PCA)、神经网络(neural network NN)三种方法对大豆使LAI进行了估算,比较分析了三种方法的估算结果。研究结果表明,植被指数法(NDVI,RVI),主成分分析,神经网络方法LAI都取得了较为理想的结果,验证模型的确定性系数分别达0.758和0.753, 0.954, 0.899,其中主成分分析方法和神经网络方法精度较高,主成分分析方法验证模型的稳定性更好,其验证模型的RMSE为0.267,明显低于两个植被指数(NDVI和RVI的RMSE分别为0.594和0.616)和神经网络(RMSE=0.413)。当叶面积指数较小时,植被指数能够较好地去除土壤、大气等条件影响,并精确估算LAI;当叶面积指数较大时,主成分分析能够弥补植被指数饱和的缺陷,得到很好的LAI估算效果。神经网络受LAI大小的影响效果居中,其对叶面积指数较小和较大时具有一致的估算效果,具有较好的应用潜力。     

同多钨酸的红外和拉曼光谱

本文合成了Li_2WO_4,四同多钨酸(Ag_8W_4O_(16))六同多钨酸([N(C_4H_9)_4]_0W_6O_(19)),聚钨酸-Y([NH(C_4H_9)_3]_4W_(10)O_(32),[N(CH_3)_4]_4W_(10)O_(32)),仲钨酸-A(HW_6O_(21)~(5-)(Na~+)),仲钨酸-B(H_2W_(12)O_(42)~(10-)(Na~+、NH_4~+)),ψ-偏钨酸([NH(C_4H_9)_3]~+,[N(CH_3)_4],~+K~+、Ba~(++)),偏钨酸(H_2W_(12)O_(40)~(6-)(Ni~(2+)、(C_2H_5)NH_3~+、NH_4~+))和白钨酸九种同多钨酸,并用x光粉末衍射图进行了检验,得到了红外和拉曼光谱图。在此基础上得出:(1)每种阴离子都有它自己的特征谱图,阳离子对阴离子的影响很小,可以忽略不计。(2)导出了Z值与拉曼主峰位,键长与拉曼主峰位的关系。(3)推测出类似于六同多钨酸的钨化物,具有较强的催化活性。(4)证实了仲钨酸-A和仲钨酸-B之间的平衡、(5)在白钨酸的拉曼光谱中可以观察到WO_3的特征峰,可以设想白钨酸中可能存在WO_3的结构。     

新实验技术在材料研究中的应用讲座 第十讲 激光喇曼光谱及其应用

一、前言１９２８年Ｃ．Ｖ．Ｒａｍａｎ和Ｋ．Ｓ．Ｋｒｉｓｈｎａｎ［１］公开发表了苯和甲苯的喇曼光谱．５０多年来,喇曼光谱已成为研究分子振动的重要手段．特别在１９６１年Ｈｅｒｚｂｅｒｇ和Ｓｔｏｉｃｈｅｆｆ提出使用激光作光源以后,Ｐｏｒｔｏ和Ｗｏｏｄ［２］在Ｃｏｌｕｍｂｓ会议上报道了使用的效果,比用汞灯作为激发光源显示出巨大的优越性,使喇曼光谱进入了“文艺复兴”的新阶段．在此基础上,又发现了新的喇?...     

六同多钨酸阴离子的振动光谱

本文观测了六同多钨酸阴离子的红外和喇曼光谱, 并用MUBFF、UBFF和GVFF三种力场对W_6O_(19)~(2-)的振动作了简正坐标分析。得到了力常数、振动频率和振动势能分布。对振动频率作出归属, 讨论了力常数间的关系, 给出了用MUBFF的计算结果。