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荧光法测量SO2浓度是大气监测中常用的检测手段.双光路技术可以消除光源和光路的噪音干扰,但光电转换器件在激发光照射下产生的背景噪音也会影响定量分析的准确度.本文采用经验模态分解滤波算法降低检测中存在的各种噪音,在实现有效降噪的基础上较好地保存了有用的原始信号.仿真结果表明,针对SO2浓度检测系统,利用经验模态分解去噪后信号的信噪比达到204.273 6,均方误差为0.007 0.与小波去噪法相比,经验模态分解检测效果更佳.最后将经两组不同方法处理后的信号应用于气体检测系统中,实验数据的线性关系更好地验证了经验模态分解方法应用到浓度检测系统的可行性. 相似文献
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将三维荧光光谱技术、小波压缩和交替惩罚三线性分解算法(APTLD)结合,提出了一种鉴别掺伪芝麻油的新方法。利用荧光光谱仪测量纯芝麻油及掺伪芝麻油样本的三维荧光光谱,通过激发校正和发射校正消除仪器带来的误差,得到样本的真实三维荧光光谱数据;利用小波压缩对处理后的真实数据进行压缩,以减少冗余信息,其中压缩分数和数据恢复分数分别大于94.00%和98.00%;利用APTLD算法对压缩后的数据进行定性及定量分析,得到的回收率为97.0%~99.8%,预测方均根误差不大于0.120。研究结果表明,所提方法能够准确鉴别纯芝麻油及掺伪芝麻油样本,并对其组分含量进行预测。 相似文献
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三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。 相似文献
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苯酚和麝香草酚等酚类化合物对人体和动植物有着严重危害,且这些酚类化合物往往同时存在于水体。由于苯酚和麝香草酚的激发和发射光谱重叠严重,常规荧光方法不能实现直接快速测定。基于三维荧光光谱结合四维平行因子(4-PARAFAC)算法,对存在未知干扰物的湖水中苯酚和麝香草酚进行定性和定量分析。利用三维平行因子和四维平行因子算法分解光谱数据,探索三阶校正算法的“三阶优势”。通过引入温度维来构建四维数据阵,将不同温度下扫描得到的激发发射矩阵沿样本维叠加得到四维数据阵,结合基于四维平行因子的三阶校正算法对目标分析物进行定性定量分析。为避免溶剂散射和仪器的影响,需要对扫描得到的激发发射矩阵信号进行预处理。通过空白扣除法和Delaunay三角内插值法去除激发发射矩阵中散射信号,再进一步进行激发发射校正,得到真实光谱。然后分别使用基于平行因子的二阶校正算法和基于四维平行因子的三阶校正算法对光谱数据进行分析,对比两种算法的分析结果。结果表明,四维数据阵并不是三维激发发射矩阵简单的叠加,得到的四维数据可能含有丰富的高维信息,有助于改善对分析物的测量结果。四维平行因子算法解析得到的湖水中苯酚和麝香草酚的平均回收率分别为97.7%±9.2%和96.5%±8.8%,预测均方根误差为0.047和0.057 μg·mL-1,预测相对误差低于10%,分析结果优于三维平行因子(平均回收率分别为105.7%±15.3%和111.0%±3.6%,预测均方根误差为0.090和0.056 μg·mL-1,预测相对误差高于10%)。实验表明,样本中存在复杂干扰背景和数据共线性严重时,三阶校正算法能够得到比二阶校正算法更满意的结果,为复杂体系中苯酚和麝香草酚的检测提供了可靠方法。 相似文献
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食品安全隐患越来越受到重视,而食品添加剂的过量使用更是个重要的因素。应用FS920荧光光谱仪,研究了防腐剂山梨酸钾的荧光特性,得到山梨酸钾荧光特征峰于λex/λem=375/490nm采用基于最小二乘支持向量机对橙汁溶液中防腐剂山梨酸钾进行检测,通过改进的遗传算法寻优最小二乘支持向量机参数。经过样本训练得到橙汁溶液山梨酸钾的回归模型,对未知浓度的溶液进行预测,将新算法与基本遗传算法寻优的模型和BP神经网络对比。结果表明,自适应遗传-最小二乘支持向量机建立的预测模型在平均相对误差3.54%和平均回收率96.46%都是最优的,是一种准确有效的橙汁中山梨酸钾浓度检测方案。 相似文献
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石油作为重要的能源和工业原料,在造福人类社会的同时,其引起的环境污染问题日益严重。因此针对混合油液的快速、准确检测成为鉴别溢油来源和保护生态环境的重要内容。石油类物质一般由具有较强荧光特性的芳香烃成分及其衍生物组成,荧光光谱分析技术以其灵敏度高、分析速度快和受风化影响程度小等优点成为了混合油液检测的重要手段之一,并与二阶校正和三阶校正的各类算法相结合取得了较好的成分鉴别和浓度预测效果。但二阶校正算法普遍存在对噪声的容忍能力弱和对组分数敏感、收敛速度慢等不足,限制了在实际混合油液检测中的应用。针对上述存在的问题,将三维荧光光谱技术和交替加权残差约束四线性分解(AWRCQLD)算法相结合,提出一种用于混合油液检测的新方法。首先以乙醇作为溶剂,将航空煤油和润滑油按不同浓度比配制7个校正样本、4个预测样本和3个空白样本;然后利用FLS920荧光光谱仪采集拟进行成分检测的混合油液在不同实验温度条件下共42个样本的荧光光谱数据,并通过空白扣除的方法消除散射的干扰;再利用核一致诊断法和残差分析法估计出最佳的组分数;最后分别利用AWRCQLD算法、4阶平行因子(4-PARAFAC)算法和二阶校正算法解析样本的荧光光谱数据,做出混合油液样本的定性鉴别和定量预测。研究结果表明,经AWRCQLD算法解析后得到的航空煤油预测样本的回收率为96.7%~102.7%、预测均方根误差为0.015 mg·mL-1;润滑油预测样本的回收率为96.9%~101.7%、预测均方根误差为0.009 mg·mL-1;在不同实验温度条件构建的四维响应数阵能够更为准确地测定出航空煤油和润滑油的组分浓度,其回收率更高和预测均方根误差更小,满足准确定量分析的要求;AWRCQLD算法在航空煤油和润滑油样本的荧光光谱严重重叠的情况下,较之二阶校正算法和4-PARAFAC算法,AWRCQLD算法更能够体现出三阶校正算法所具有的优势,综合预测能力更强,达到了对混合油液进行快速检测的目的。该研究提供了一种不依赖于“物理和化学分离”的快速、准确的对混合油液进行检测的“数学分离”方法,为石油类混合油液检测提供了必要的技术支持。 相似文献
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卡死克农药具有很高的杀虫和杀卵活性,可防制玉米、棉花、果树、蔬菜和大豆上的鞘翅目、双翅目和鳞翅目害虫.由于其速效性而被大量使用.但由于这类农药能造成土壤和水资源的污染,故实现对其浓度的监测具有重要意义.根据卡死克农药在紫外光的照射下能发射荧光的机理,研究了一种用于测量卡死克农药浓度的荧光光纤测量系统.该系统采用高压汞灯作为激发光源,结合光纤传感技术和微弱信号检测技术,实现了卡死克农药浓度的准确测量.用所研制的系统对卡死克的标?既芤航胁馐?在0.050~1.000 μg/ml浓度范围内,荧光强度与浓度基本呈线性关系.由于苯甲酰脲类农药的荧光性质相似,因此可以通过改变激发和发射滤光片以及系统配置参数,使用该仪器对其他苯甲酰脲类农药(氟铃脲和杀铃脲等)的浓度进行监测.研制的苯甲酰脲类农药浓度测量荧光光纤测量系统具有灵敏度高、线性范围宽、成本低等特点.本研究为进一步提高国内污染物检测水平和拓展环境监测仪器的实际应用奠定了良好的基础. 相似文献
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根据污染气体的光谱吸收特性与荧光特性,设计了一套时分复用检测系统,既可以使用光谱吸收法检测甲烷和二氧化硫又可以使用荧光法检测二氧化硫。系统采用组合可切换光源、共用光路、气室及信号处理部分,首先进行光谱吸收和荧光的特性测量,然后进行光谱吸收法检测甲烷与二氧化硫浓度实验,以及紫外荧光法检测二氧化硫浓度实验。经过光谱吸收和荧光的特性测量得出吸收法测二氧化硫和甲烷的吸收峰处的激发波长分别为280nm和1.64μm,荧光法测二氧化硫最佳激发波长为220nm。经光谱吸收法实验可得甲烷浓度与相对强度的线性关系和二氧化硫浓度与输出电压的线性关系,线性度分别为98.7%,99.2%;经荧光法实验可得二氧化硫浓度与电压成线性关系,线性度达到了99.5%。研究表明,该系统能使用于污染气体的光谱吸收检测和紫外荧光检测。将两种测量方式组合在一起,降低了成本与体积,同时此系统也可用于其他气体的检测,有一定的应用价值。 相似文献
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基于三维荧光光谱结合交替惩罚四线性分解(APQLD)对痕量多环芳烃(PAHs)进行检测,实验以苊(ANA)和萘(NAP)为研究对象。首先利用小波变换对得到的三维荧光光谱数据进行压缩,以消除数据的冗余信息。分别在乙醇溶剂、甲醇溶剂以及超纯水条件下测定不同浓度的PAHs的激发-发射荧光光谱,并将其组合构建四维数据,利用APQLD对构建的四维光谱数据进行分析,并对比了PAHs在三种溶剂条件下各自的回收率。实验结果表明,用不同溶剂构建的四维数据能更准确地测定PAHs的浓度,其回收率更高;对比二阶校正以及其他四维校正算法,APQLD更能体现四维算法所具有的优越性;当因子数N=3时,ANA的回收率为96.5%~103.3%,预测均方根误差为0.04 μg·L-1;NAP的回收率为93.3%~110.0%,预测均方根误差为0.08 μg·L-1。 相似文献