光譜技術(shù)論文精選(九篇)

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第1篇：光譜技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞： 決策樹(shù)； 高光譜； PCA降維； 分類

中圖分類號(hào)：TP751.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2017）05- 40-03

Application of PCA dimensionality reduction and decision tree

in hyperspectral image classification

Hao Shangrong

（Institute of Data and Knowledge Engineering， School of computer and information engineering，Henan University， Kaifeng， Henan 475004， China）

Abstract： PCA dimensionality reduction and decision tree methods are used to classify and recognize the hyperspectral images of handwriting with different inks and the hyperspectral remote sensing images with different objects. The experimental results show that the classification effect of handwriting image is better but the remote sensing image is poor， which may be caused by the signal to noise ratio of the image. This paper provides a solution for the classification of different ink.

Key words： decision tree； hyperspectral； PCA dimensionality reduction； classification

0 引言

研究了C器學(xué)習(xí)[1]中分類算法之一的決策樹(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中PCA降維在高光譜圖像中的分類應(yīng)用。分析了可能受信噪比低的原因，可以利用高光譜分類的不同墨水；對(duì)于遙感信息由于衛(wèi)星拍攝時(shí)其信噪比較高的原因，具體表現(xiàn)為每一個(gè)光譜圖像產(chǎn)生的能量較小，而噪聲影響較大，這樣多光譜信息的有效信息太少而失去分類的意義。

1 樣本的提取

由于不同的墨水在紙張上畫(huà)的筆跡產(chǎn)生不同的化學(xué)反應(yīng)，進(jìn)而可以通過(guò)高光譜相機(jī)獲得含有不同高光譜信息筆跡的光譜圖。高光譜信息是指不同波段的圖像信息。本文的采樣過(guò)程如下。

對(duì)于筆跡，采用9只不同的筆，對(duì)于遙感影像，采用9類對(duì)象，對(duì)應(yīng)101個(gè)波段的光譜信息進(jìn)行采樣。筆跡的采樣是對(duì)每一類筆跡隨機(jī)采樣200個(gè)位置，獲得總的像素值為9*200*101維特征值。遙感影像采用boundingbox工具，對(duì)圖像中9類對(duì)象200個(gè)相應(yīng)4*4區(qū)域，取像素值的均值，總的特征值緯度是9*200*101。

2 訓(xùn)練過(guò)程

PCA降維的思想是，在特征較多的情況下，通過(guò)減少對(duì)分類產(chǎn)生很小影響特征數(shù)量的方式，達(dá)到簡(jiǎn)化計(jì)算效果的目的。決策樹(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中十分強(qiáng)大的方法，其重要作用在于分類，其特點(diǎn)是每一次只針對(duì)一個(gè)最重要的特征進(jìn)行分類，形成一層的決策樹(shù)的時(shí)候拋棄該特征，多次循環(huán)通過(guò)相對(duì)次重要特征分類的方式。采用機(jī)器學(xué)習(xí)的思想對(duì)這些信息進(jìn)行采樣、降維、采用決策樹(shù)的方法進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)擬合驗(yàn)證后，獲得一棵決策樹(shù)用在高光譜圖像的分類工作中。

2.1 PCA降維

由于采樣后的樣本特征數(shù)太多，盡管采用了矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算的技術(shù)，但是由于特征數(shù)太多造成的緯度過(guò)大，對(duì)于矩陣的存儲(chǔ)、計(jì)算都會(huì)有很大的影響，而大部分的緯度并不對(duì)結(jié)果產(chǎn)生較大的影響。PCA降維[2-3]的思想就是對(duì)矩陣計(jì)算出協(xié)方差矩陣，進(jìn)而依據(jù)矩陣計(jì)算出每一列的特征向量、特征值。求出每一特征值與所有特征值之和的比例，對(duì)比例值由大到小排序，計(jì)算若干個(gè)最大值之和大于99%的特征向量對(duì)應(yīng)的特征作為有效特征。

2.2 決策樹(shù)的選取及訓(xùn)練

決策樹(shù)[4]按照不同的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)分為三種分別為：信息的增益、信息的增益比、基尼系數(shù)。但都是基于信息熵的思想。信息熵的計(jì)算公式為：

其中，P（ui）為類別為i的樣本個(gè)數(shù)在總樣本中的概率，S為樣例個(gè)數(shù)。

本文采用的C4.5的決策樹(shù)[5]算法，其評(píng)判條件為信息的增益，具體含義：以某特征進(jìn)行分類后的信息熵同分類前的信息熵的差值。同時(shí)，本文中對(duì)筆跡和遙感影像的分類是9類。所以，采用預(yù)剪枝的思想，限定了決策樹(shù)為九層。由于該分類方法是二分類的，所以就存在十個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)，分別對(duì)應(yīng)九類結(jié)果和一類的其他類別。

接著，采用十折交叉驗(yàn)證的思想進(jìn)行過(guò)擬合驗(yàn)證。十折交叉驗(yàn)證是數(shù)據(jù)分為十份，一份為訓(xùn)練，九份為測(cè)試，循環(huán)十次觀測(cè)準(zhǔn)確率變化。過(guò)擬合是訓(xùn)練時(shí)準(zhǔn)確率高而測(cè)試的準(zhǔn)確率偏低的現(xiàn)象。通過(guò)多次調(diào)整訓(xùn)練集、測(cè)試集的樣本個(gè)數(shù)的比例，最終獲得平均準(zhǔn)確率為實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3 對(duì)比及結(jié)論

求準(zhǔn)確率和召回率時(shí)，分別對(duì)筆跡和遙感影像分類都要按照上述取樣的方式獲得101維的測(cè)試樣本，并進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試，其對(duì)應(yīng)的準(zhǔn)確率為0.9504、0.671；對(duì)應(yīng)的召回率為0.796和0.971。結(jié)果表明本方法適合多光譜圖像不同墨水的分類；同時(shí)說(shuō)明多光譜的遙感影像可能受信噪比高低的影響，需要進(jìn)一步研究。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文結(jié)合了PCA降維和決策樹(shù)方法解決了不同墨水筆跡分類的問(wèn)題，表現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確率。討論了PCA降維和決策的優(yōu)點(diǎn)，以及在高光譜圖像中分類的應(yīng)用，可以在跡偽造檢測(cè)中，通過(guò)是否是相同的墨水進(jìn)行第一步區(qū)別操作，具有一定的使用價(jià)值。未來(lái)可以進(jìn)一步研究高光譜圖像分類與信噪比的關(guān)系，以便于確定高光譜信息在分類問(wèn)題中的應(yīng)用范圍。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1] 李銳，，曲亞?wèn)|（譯）.機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)[M].人民郵電出版社，2013.

[2] 肖招娣.高維數(shù)據(jù)集上的降維算法及其應(yīng)用[D].華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2013.

[3] 張小勤.基于PCA與K-NN的故障檢測(cè)與診斷方法的研究[D].西南大學(xué)碩士學(xué)位論文，2016.

第2篇：光譜技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞：原子吸收儀 方法原理 元素

一、原子吸收儀技術(shù)

1.方法原理

原子吸收是指呈氣態(tài)的原子對(duì)由同類原子輻射出的特征譜線所具有的吸收現(xiàn)象。它的原理是將光源輻射出的待測(cè)元素的特征光譜通過(guò)樣品的蒸汽中待測(cè)元素的基態(tài)原子所吸收，由發(fā)射光譜被減弱的程度，進(jìn)而求得樣品中待測(cè)元素的含量。

2.技術(shù)手段

化學(xué)形態(tài)分析主要采用色譜法。對(duì)一些具有揮發(fā)性的化合物，氣相色譜（GC）是主要的分析手段。但由于一般色譜檢測(cè)器對(duì)大多數(shù)金屬元素的測(cè)定不夠靈敏和特效，使得GC在有機(jī)金屬化合物的形態(tài)分析方面受到許多限制。原子吸收光譜（AAS）作為元素特效檢測(cè)器與GC聯(lián)用已成為金屬形態(tài)分析的主要方法，這種聯(lián)用技術(shù)既具備GC分離能力強(qiáng)、基體干擾少等優(yōu)點(diǎn)，也具備AAS靈敏度高和選擇性好的特點(diǎn)，彌補(bǔ)了GC檢測(cè)器對(duì)金屬不靈敏和AAS對(duì)同一元素的不同形態(tài)無(wú)法區(qū)分的缺陷。

3.GC―AAS聯(lián)用

它的原理是：待測(cè)樣品由進(jìn)樣口注入，在氣化室氣化后由載氣帶入色譜柱，由于進(jìn)入色譜柱的待分離組分具有不同的物理或化學(xué)性質(zhì)，它們?cè)诠潭ㄏ嗪土鲃?dòng)相中具有不同的分配系數(shù)，當(dāng)這些組分隨著流動(dòng)相（載氣）移動(dòng)時(shí)，它們?cè)趦上嚅g反復(fù)多次分配，從而使各組分得到完全分離，分離后的各組分在載氣和輔助尾吹氣的共同作用下進(jìn)入加熱的不銹鋼管，分解后得到待測(cè)物的元素態(tài)并通過(guò)T型管的吸收管進(jìn)入石英原子化器并被原子吸收儀測(cè)定。

二、原子吸收光譜技術(shù)分析的特點(diǎn)

原子吸收光譜分析能在短短的三十多年中迅速成為分析實(shí)驗(yàn)室的有力武器，由于它具有許多分析方法無(wú)可比擬的特點(diǎn)。

1.檢出限低，靈敏度高

采用火焰原子方法，主要是通過(guò)高溫將樣品送人霧化室，其操作簡(jiǎn)便，重現(xiàn)性好，大多數(shù)元素的靈敏度可達(dá)ppm級(jí)，少數(shù)元素可達(dá)ppb級(jí)；石墨爐原子化器，是一類將試樣放置在石墨管壁、石墨平臺(tái)、碳棒盛樣小孔或石墨坩堝內(nèi)用電加熱至高溫實(shí)現(xiàn)原子化的系統(tǒng)，其原子效率在可調(diào)的高溫下試樣利用率達(dá)100%，其靈敏度的檢測(cè)限達(dá)10-6～10-14。

2.操作簡(jiǎn)單、方便

原子吸收光譜分析與分光光度分析極為相似，其儀器結(jié)構(gòu)、工作原理也大致相同，對(duì)長(zhǎng)期從事化學(xué)分析的人來(lái)說(shuō)，使用極為方便，其中火焰原子吸收分析的速度也比較快。

3.抗干擾能力強(qiáng)

在化學(xué)、物理、電離、光譜，背景等干擾下，可改變火焰溫度、加入釋放劑、保護(hù)絡(luò)合劑等化學(xué)藥品來(lái)減少干擾，從波爾茲曼方程我們還可以了解到，火焰溫度的波動(dòng)對(duì)發(fā)射光譜的譜線強(qiáng)度影響很大，而對(duì)原子吸收分析的影響則要小的多，因此抗干擾能力強(qiáng)。

4.速度快

全自動(dòng)分析光譜儀完全由微機(jī)自動(dòng)控制的，是目前市場(chǎng)上最緊湊的原子吸收光譜儀，儀器可自動(dòng)設(shè)定操作參數(shù)，自動(dòng)調(diào)解燃燒頭高度及氣體流量和助燃比，自動(dòng)進(jìn)樣，自動(dòng)樣品測(cè)量，自動(dòng)樣品稀釋、濃縮，自動(dòng)校正；強(qiáng)大的方法開(kāi)發(fā)擴(kuò)展能力，多元素序列分析操作，降低了分析時(shí)間和運(yùn)行成本，提高了速度。

5.選擇性高

由于原子吸收線比原子發(fā)射線少得多，因此，本法的光譜干擾少，加之采用單元素制成

的空芯陰極燈作銳線光源，光源輻射的光譜較純，對(duì)樣品溶液中被測(cè)元素的共振線波長(zhǎng)處不易產(chǎn)生背景發(fā)射干擾。

6.準(zhǔn)確度高

空芯陰極燈輻射出的特征譜線僅被其特定元素所吸收。所以，原子吸收分析的準(zhǔn)確度較高。當(dāng)然，原子吸收光譜分析也存在一些不足之處。原子吸收光譜法的光源是單元素空芯陰極燈，測(cè)定一種元素就必須選用該元素的空芯陰極燈，這一原因造成本法不適用于物質(zhì)組成的定性分析，對(duì)于難熔元素的測(cè)定不能令人滿意。

三、原子吸收儀技術(shù)分析應(yīng)用

1.在金屬材料的分析應(yīng)用

在用原子吸收光譜儀的技術(shù)方法進(jìn)行分析與測(cè)定鋁及鋁合金、銅合金、鈦合金等材料，以及銀鋅電池，隔鎳電池、熱電池與太陽(yáng)電池等電源材料中，所得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度、精確度都很好，優(yōu)化了實(shí)驗(yàn)條件。

2.在粉末材料的分析應(yīng)用

原子吸收光譜儀常用于各種混合粉末電源材料的微量和常量分析與測(cè)試，其中包括對(duì)各種中間產(chǎn)物和最終產(chǎn)品添加劑及雜質(zhì)含量的控制分析。如日本島津公司制造的AA-670型的原子吸收光譜儀的準(zhǔn)確度和精確度也很高，銀粉中銅鐵含量的回收率平均達(dá)到97%左右。

3.在液體材料的分析應(yīng)用

液體材料溶液分析包括電解液，電鍍液、浸漬液和其他各種溶液金屬離子含量的分析與測(cè)定。通常待測(cè)金屬離子已存在于溶液中，所以只需選擇一種有足夠靈感度的檢測(cè)方法即可。如被測(cè)濃度高于測(cè)定范圍上限。需要將試樣溶液進(jìn)一步稀釋，并根據(jù)情況適當(dāng)加入一定體積的硝酸銅、檸檬酸銨和硝酸稀釋液，提高原子吸收光譜儀在液體材料分析中的應(yīng)用，獲得相對(duì)較好的結(jié)果。

4.在化學(xué)試劑的分析應(yīng)用

原子吸收儀也常用于化學(xué)試劑的分析應(yīng)用中，如研制出的TH-2005紅外吸收法二氧化碳分析儀，它應(yīng)用于環(huán)境保護(hù)、衛(wèi)生防疫，勞動(dòng)保護(hù)及科研院等部門(mén)。分析儀主要由采樣裝置，流程控制裝置，二氧化碳光學(xué)檢測(cè)室，微電腦檢測(cè)、控制、分析系統(tǒng)組成。還有美國(guó)熱電公司制造的M-5型的原子吸收光譜儀也常用于化學(xué)試劑的微量和常量元素分析，如化學(xué)試劑中的硝酸銀、硝酸鈷、氫氧化鈉等雜質(zhì)含量的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差大約在0.5%左右，精確度較高。

5.在醫(yī)學(xué)方面的分析應(yīng)用

原子吸收光譜法因其強(qiáng)大的生命力，迅速應(yīng)用于分析化學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，尤其在醫(yī)學(xué)方面，使得正確檢測(cè)各種含量在ppm或ppb級(jí)的微量元素成為可能，在我國(guó)的各級(jí)醫(yī)保單位，已將人體元素檢測(cè)作為常規(guī)項(xiàng)目，其檢測(cè)結(jié)果精確可靠。因此，原子吸收光譜分析法在疾病控制中心更是作為“金標(biāo)準(zhǔn)”。

四、結(jié)論

原子吸收儀的不斷更新與發(fā)展，標(biāo)志著人類的不斷進(jìn)步與探索，會(huì)使得原子吸收儀應(yīng)用技術(shù)不斷提高，不斷強(qiáng)大，也為科學(xué)事業(yè)的良好發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，更好的造福于人民，造福于社會(huì)。

參考文獻(xiàn)

第3篇：光譜技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞：甘蔗葉片；光譜反射率；葉綠素含量；PCA算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：O657.3； TP722.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.3969/j.issn.10036199.2017.01.008

1引言

甘蔗是廣西地區(qū)最重要的經(jīng)濟(jì)作物，新臺(tái)糖22號(hào)甘蔗是廣西蔗區(qū)種植面積最廣的品種。但是與發(fā)達(dá)地區(qū)相比，廣西的甘蔗生產(chǎn)水平相對(duì)較低，生產(chǎn)成本偏高，產(chǎn)品的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力不強(qiáng)。了解甘蔗的生長(zhǎng)狀況，建立與作物長(zhǎng)勢(shì)有關(guān)的作物生化指數(shù)（這里指的是葉綠素含量）的預(yù)測(cè)模型是精細(xì)農(nóng)業(yè)研究的重要內(nèi)容。葉片葉綠素含量植物的狀態(tài)，而光譜為無(wú)損估算葉片葉綠素含量提供了[1-4]。

Gitelson等[5]通過(guò)對(duì)不同作物的冠層反射光譜進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)在波長(zhǎng)550 nm和700 nm附近的光譜與葉綠素的含量相關(guān)性顯著；Hansena and Schjoerring[6]通過(guò)比較預(yù)先假設(shè)的NDVI的兩個(gè)長(zhǎng)波段的預(yù)測(cè)模型，采用偏最小二乘法選擇相關(guān)性最高的波段組合，結(jié)果發(fā)現(xiàn)用于估算葉片葉綠素含量的模型準(zhǔn)確度高；趙春江、張金恒等[7-8]研究認(rèn)為利用紅邊波段的反射光譜可以估算葉片葉綠素含量。

BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是指基于誤差反向傳播算法的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為近紅外光譜定量分析中應(yīng)用最廣的非線性多元校正方法。劉建學(xué)等[9-12]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了大米淀粉含量的預(yù)測(cè)模型；王艷斌[7]等針對(duì)不同餾程柴油的近紅外光譜進(jìn)行校正，認(rèn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的準(zhǔn)確性和抗干擾性；張欽禮等[13]針對(duì)礦巖可爆性進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，建立了基于主成分析（Principal Component Analysis，PCA）和BP組合的礦巖可爆性分級(jí)評(píng)價(jià)模型，預(yù)測(cè)值與期望值之間的相對(duì)誤差控制在6%以內(nèi)；陳建宏等[14]建立了基于PCA和BP相結(jié)合的采礦方法優(yōu)選模型了數(shù)據(jù)處理速度較慢的缺陷。王棟等[15]研究發(fā)現(xiàn)基于灰色關(guān)聯(lián)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車(chē)保有量預(yù)測(cè)模型具有較高的精度，最大相對(duì)誤差為2.2%，平均相對(duì)誤差為1.5%。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有很強(qiáng)的非線性逼近能力，已經(jīng)在近紅外分析中得到廣泛的應(yīng)用。針對(duì)甘蔗作物光譜特性進(jìn)行研究的文獻(xiàn)少，研究基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立了甘蔗葉片葉綠素含量的預(yù)測(cè)模型。

2實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取

該實(shí)驗(yàn)是在2015年5月26日，在廣西大學(xué)農(nóng)學(xué)院試驗(yàn)田進(jìn)行。甘蔗品種選擇新臺(tái)糖22號(hào)（ROC22）。采用“3414”施肥方案，肥料選擇尿素（N）、氯化鉀（K）和鈣鎂磷肥（P）。此次試驗(yàn)是在每個(gè)小區(qū)，共42個(gè)樣本。實(shí)驗(yàn)使用的是島津紫外可見(jiàn)分光光度計(jì)UV-2600，其測(cè)量的測(cè)波長(zhǎng)范圍是220-1400 nm，分辨率為0.1 nm。可用于測(cè)量甘蔗葉片的反射光譜和葉綠素含量

a和Cb分別為葉綠素a、b的濃度，葉綠素濃度。A645與A663分別為645 nm與663 nm波長(zhǎng)下的萃取液吸光度。3基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葉綠素含量預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)

本實(shí)驗(yàn)利用甘蔗葉片在可見(jiàn)光-近紅外區(qū)域的反射率數(shù)據(jù)作為該模型的輸入，光譜矩陣X，葉綠素的含量值作為其輸出。本研究主要基于BP算法的思想建立預(yù)測(cè)葉綠素含量的模型。但是直接將光譜矩陣X作為神經(jīng)元的輸入，導(dǎo)致BP網(wǎng)的規(guī)模比較大，訓(xùn)練也較為復(fù)雜。我們首先利用PCA消除光譜數(shù)據(jù)之間的多重共線性，對(duì)原始光譜矩陣進(jìn)行降維處理，提取出主成分。進(jìn)一步確定最終主成分的數(shù)目，并將這些主成分作為BP網(wǎng)的輸入。另外，根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，編寫(xiě)B(tài)P算法的程序，建立葉綠素含量的預(yù)測(cè)模型。

3.1PCA算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理

PCA是對(duì)多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理的一種數(shù)據(jù)線性投影方法，它在盡可能保留原有信息的基礎(chǔ)上將高維空間中的樣本映射到較低維的主成分空間中。其基本思路是以一種最優(yōu)的方法把相互相關(guān)的一組數(shù)據(jù)，通過(guò)正交變換使其變?yōu)橐唤M相互無(wú)關(guān)的變量，以達(dá)到簡(jiǎn)化光譜矩陣，降低維數(shù)的目的。對(duì)于一個(gè)具有n個(gè)樣本p個(gè)波長(zhǎng)點(diǎn)光譜矩陣

以上測(cè)試結(jié)果表明：在一定的誤差范圍內(nèi)，利用經(jīng)過(guò)改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能較好預(yù)測(cè)葉綠素含量。這主要是因?yàn)榍?個(gè)主成分幾乎原始光譜信息另外BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)也決定了其具有較好的預(yù)測(cè)能力。

4結(jié)語(yǔ)

本論文主要研究了處于分蘗初期的甘蔗葉片在可見(jiàn)-近紅外波段的光譜特性對(duì)其葉綠素含量的預(yù)測(cè)能力。首先對(duì)光譜范圍為400 nm～1000 nm的甘蔗葉片反射率進(jìn)行了主成分分析，以盡可能地減少冗余信息；接下來(lái)，采用前5個(gè)主成分作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，建立了葉綠素的預(yù)測(cè)模型。研究發(fā)現(xiàn)，采用PCA及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合的方法建立的預(yù)測(cè)模型具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力（R2=0.8929，pvalue=0.0016）。但是，利用全波段的光譜信息來(lái)作為預(yù)測(cè)模型的輸入，數(shù)據(jù)量較大，數(shù)據(jù)獲取成本較高，增加了模型的復(fù)雜性及應(yīng)用成本，不利于后期推廣。另外，由于研究中用到的樣本數(shù)據(jù)較少，該模型仍存在一定的不穩(wěn)定因素，后期可通過(guò)增加訓(xùn)練樣本數(shù)量集，進(jìn)一步增加模型的魯棒性。

參考文獻(xiàn)

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第4篇：光譜技術(shù)論文范文

本書(shū)共9章：1. 引言：以創(chuàng)新點(diǎn)為引線講述了LIBS的發(fā)展史；2. LIBS等離子體的基礎(chǔ)知識(shí)：講述了等離子體原子發(fā)射光譜學(xué)的基本原理，以及LIBS等離子體形成、壽命及衰敗等復(fù)雜過(guò)程；3. LIBS的基本裝置：LIBS是現(xiàn)代激光器、檢測(cè)器、計(jì)時(shí)電路、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和傳統(tǒng)光譜儀系統(tǒng)的集成；4. LIIBS的分析校正曲線及特性曲線；5. 定性的LIBS分析；6. 定量的LIBS分析；7. LIBS的化學(xué)計(jì)量分析：論述了LIBS的模型計(jì)算，以及統(tǒng)計(jì)方法在LIBS中的應(yīng)用；8. LIBS的遠(yuǎn)程測(cè)量；9. LIBS的應(yīng)用案例。前言的后面有縮寫(xiě)詞、常數(shù)及符號(hào)表。每章的結(jié)尾有參考書(shū)目。書(shū)的末尾有5個(gè)附錄：A. LIBS操作中的安全注意事項(xiàng)；B. 主要的LIBS參考文獻(xiàn)；C. 文獻(xiàn)中給出的檢出限；D. LIBS的光譜圖；E. 問(wèn)題及解答。最后是主題索引。

本書(shū)第一著者David A.Cremers博士任職于美國(guó)應(yīng)用研究聯(lián)合公司，有60年從事激光誘導(dǎo)擊穿光譜學(xué)研究的經(jīng)驗(yàn)，在LIBS的方法研究以及應(yīng)用研究方面曾發(fā)表過(guò)大量論文。

本書(shū)從LIBS的基本原理出發(fā)，全面地闡述了LIBS的裝備、方法和技術(shù)，并提供了大量的圖片和照片來(lái)清晰地說(shuō)明主題，是從事光學(xué)儀器分析工作者的必備手冊(cè)，也可作為化學(xué)系或物理系大學(xué)生、研究生的參考書(shū)。

第5篇：光譜技術(shù)論文范文

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儀器分析是用精密儀器測(cè)量表征物質(zhì)的某些物理或物理化學(xué)性質(zhì)的參數(shù)以確定其化學(xué)組成、含量及化學(xué)結(jié)構(gòu)的分析方法，是化學(xué)、物理、數(shù)學(xué)、光學(xué)、電學(xué)、機(jī)械、自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)等多門(mén)學(xué)科相互滲透、相互促進(jìn)的邊緣學(xué)科。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各種分析儀器應(yīng)運(yùn)而生，儀器分析的應(yīng)用日益廣泛，在化工冶金、環(huán)境保護(hù)、食品保健、衛(wèi)生檢驗(yàn)、醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)和生物監(jiān)測(cè)等各領(lǐng)域中都發(fā)揮著重要作用。因此，儀器分析己成為高等院校許多專業(yè)教學(xué)中一門(mén)必修基礎(chǔ)課。

 

經(jīng)過(guò)近20年的高速發(fā)展，如化學(xué)發(fā)光、非質(zhì)子核磁共振波譜、電感耦合等離子體、原子質(zhì)譜、變性高效液相色譜、超臨界流體色譜和毛細(xì)管電泳等新技術(shù)己廣泛使用，儀器分析內(nèi)容日益豐富。如何在有限的課時(shí)內(nèi)讓學(xué)生更好地掌握儀器分析的內(nèi)容，同時(shí)了解到最新前沿，是分析工作者必須關(guān)注的問(wèn)題。筆者在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)等專業(yè)的教學(xué)實(shí)踐中進(jìn)行了一些探討，現(xiàn)提出有關(guān)教學(xué)改革問(wèn)題，尚期同行商榷與指導(dǎo)。

 

1突出重點(diǎn)，精心安排教學(xué)內(nèi)容

 

儀器分析是教學(xué)內(nèi)容更新較快的技術(shù)基礎(chǔ)課，要在有限的學(xué)時(shí)內(nèi)完成教學(xué)任務(wù)，就要求教師對(duì)教學(xué)內(nèi)容融會(huì)貫通，在內(nèi)容上有所側(cè)重，重點(diǎn)系統(tǒng)學(xué)習(xí)某些儀器分析方法的基本概念及原理，并抽提出共性1]。例如光譜分析是儀器分析中內(nèi)容最多、最復(fù)雜的一部分。這部分包括原子發(fā)射、原子吸收、原子熒光、分子熒光、紫外、可見(jiàn)、紅外等光譜法，而這些方法可概括為兩部分一原子光譜和分子光譜。因此，我們授課時(shí)以原子吸收光譜法為重點(diǎn)講授原子儀器分析中有許多種分析方法，每種分析方法在不同專業(yè)中的應(yīng)用是不同的。如紅外分光光度法、核磁共振波譜法和質(zhì)譜法主要用于對(duì)物質(zhì)結(jié)構(gòu)的測(cè)定，在醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)專業(yè)中對(duì)物質(zhì)結(jié)構(gòu)的測(cè)定較少，所以只要求學(xué)生對(duì)紅外分光光度法、核磁共振波譜法和質(zhì)譜法有個(gè)了解，所需的教學(xué)時(shí)數(shù)就要適當(dāng)少些。而原子吸收分光光度法、紫外分光光度法、發(fā)光分析法和電位分析法等章的內(nèi)容在醫(yī)院檢驗(yàn)科應(yīng)用很普及，對(duì)于這些章節(jié)的教學(xué)要適當(dāng)増加課時(shí)的投入，要求學(xué)生通過(guò)學(xué)習(xí)掌握其基本原理、定量分析方法、儀器結(jié)構(gòu)、具體操作程序和方法等。

 

現(xiàn)在的分析儀器，基本上帶有計(jì)算機(jī)及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，過(guò)去較復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理，現(xiàn)在也許只需按一下鍵就完成了。因此，教材中關(guān)于手工處理數(shù)據(jù)的內(nèi)容，可以不講。如離子選擇性電極的定量分析方法中介紹格氏作圖紙的繪制及應(yīng)用技巧。

 

2運(yùn)用多媒體教學(xué)，提高教學(xué)效果

 

儀器分析課程信息量大，內(nèi)容多，所涉及的儀器品種和元件多而雜，教學(xué)內(nèi)容又涉及到多門(mén)學(xué)科，加之我校醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)儀器分析課程按50學(xué)時(shí)設(shè)置，理論教學(xué)30學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)教學(xué)20學(xué)時(shí)，存在內(nèi)容多學(xué)時(shí)少，且抽象難于理解的問(wèn)題。我校從1999年起對(duì)該課程運(yùn)用多媒體教學(xué)進(jìn)行了嘗試，2001年開(kāi)始普及，取得了非常好的教學(xué)效果。

 

2.1解決了內(nèi)容多課時(shí)少的矛盾，増大了教師授課信息量?jī)x器分析內(nèi)容豐富，涉及面廣。如果將平時(shí)講課中很難甚至根本無(wú)法在黑板上畫(huà)出的實(shí)驗(yàn)裝置、光路圖、電路圖、儀器外觀圖制作成PowerPoint省了課堂板書(shū)時(shí)間。

 

2.教學(xué)內(nèi)容形象生動(dòng)，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情儀器分析中有許多內(nèi)容需要發(fā)揮空間想象力如儀器的組成、結(jié)構(gòu)、圖譜等，采用傳統(tǒng)的教學(xué)模式學(xué)生感到枯燥和抽象，難以理解。但如果采用圖片、動(dòng)畫(huà)和視頻演示方式，讓學(xué)生在動(dòng)靜結(jié)合，圖文并茂的情景下學(xué)習(xí)，有利于激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，提高教學(xué)效果。2.彌補(bǔ)了儀器設(shè)備的不足目前許多高等院校的分析儀器設(shè)備嚴(yán)重不足，而儀器分析又是一門(mén)實(shí)驗(yàn)科學(xué)，為了培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)驗(yàn)技能，對(duì)于實(shí)驗(yàn)室沒(méi)有的儀器，可通過(guò)計(jì)算機(jī)多媒體進(jìn)行模擬，在一定程度上掌握和増加學(xué)習(xí)內(nèi)容，使理論與實(shí)際操作有機(jī)結(jié)合^。對(duì)于實(shí)驗(yàn)室有的儀器，學(xué)生可在完成了預(yù)習(xí)內(nèi)容的模擬實(shí)驗(yàn)后，再進(jìn)入實(shí)驗(yàn)室可更快更好地進(jìn)入實(shí)際操作過(guò)程。

 

筆者在多媒體教學(xué)實(shí)踐中體會(huì)到還需注意一些問(wèn)題。如多媒體教學(xué)中信息量大，學(xué)生容易疲勞，情緒產(chǎn)生抑制。展現(xiàn)一張新的幻燈片時(shí)，應(yīng)稍作停頓，讓學(xué)生有足夠時(shí)間瀏覽，同時(shí)也驚醒一些己經(jīng)走神的學(xué)生。如每張幻燈片的文字?jǐn)⑹霰M量少而精，注意語(yǔ)言的錘煉，便于學(xué)生做筆記，同時(shí)幻燈片中顏色不宜太多，否則易產(chǎn)生眼花繚亂的感覺(jué)，反而會(huì)分散學(xué)生的注意力。由于筆者的學(xué)識(shí)水平的限制，制作的課件還較簡(jiǎn)單、粗糙，有待在今后的教學(xué)實(shí)踐中不斷修改完善。

 

3科研促進(jìn)教學(xué)，介紹最新前沿知識(shí)

 

隨著分析儀器的快速發(fā)展，儀器分析是發(fā)展較快的基礎(chǔ)課之一，這就要求我們?cè)诮虒W(xué)中要根據(jù)檢驗(yàn)專業(yè)的特點(diǎn)及本學(xué)科的發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，針對(duì)教學(xué)內(nèi)容作適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，將一些舊的內(nèi)容適當(dāng)壓縮或作為閱讀材料，充實(shí)一些新的內(nèi)容和前沿性知識(shí)，使學(xué)生在學(xué)好基礎(chǔ)理論的同時(shí)，了解最新科技信息。如學(xué)習(xí)高效液相色譜時(shí)，介紹近年來(lái)在高效液相色譜基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的變性高效液相色譜。隨著人類基因組計(jì)劃的完成，迫切需要一種敏感、高效、經(jīng)濟(jì)的方法來(lái)檢測(cè)龐大的序列變異，變性高效液相色譜法是少數(shù)能同時(shí)滿足上述條件的技術(shù)之一。變性高效液相色譜主要用于基因變異的檢測(cè)、DNA微衛(wèi)星鑒定、腫瘤雜合性缺失的檢測(cè)等方面。將這些與檢驗(yàn)專業(yè)有關(guān)的新知識(shí)、新領(lǐng)域適時(shí)地反映到課堂上，對(duì)教和學(xué)都起到了很好的促進(jìn)作用。

 

4加強(qiáng)學(xué)生綜合能力的培養(yǎng)

 

在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中，不僅要鍛煉學(xué)生的動(dòng)手能力，也要培養(yǎng)學(xué)生的科研能力。以往的實(shí)驗(yàn)只是機(jī)械地按書(shū)本的實(shí)驗(yàn)步驟操作，照葫蘆畫(huà)瓢，片面追求結(jié)果，不明白實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)原理，結(jié)果學(xué)生做完實(shí)驗(yàn)后很快就忘記，更不用說(shuō)掌握。我們?cè)趯?shí)驗(yàn)教學(xué)中不僅要求學(xué)生掌握實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮蛯?shí)驗(yàn)原理，還要求學(xué)生了解實(shí)驗(yàn)過(guò)程中實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵和影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的各種因素，充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的興趣和主動(dòng)性。如鄰菲羅啉分光光度法測(cè)定鐵的實(shí)驗(yàn)中，既要掌握鐵含量的測(cè)定，也要掌握分光光度法測(cè)定鐵的條件及方案的擬定方法。這樣不僅培養(yǎng)了學(xué)生的實(shí)驗(yàn)技能，同時(shí)培養(yǎng)了學(xué)生嚴(yán)謹(jǐn)、實(shí)事求是的科學(xué)態(tài)度和掌握正確的實(shí)驗(yàn)研究方法。

第6篇：光譜技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞：食品安全，檢測(cè)技術(shù)，現(xiàn)狀，原子熒光，免疫分析

前言

近幾年來(lái)我國(guó)食品安全問(wèn)題不斷出現(xiàn)，從而引起了人民對(duì)食品安全的極大關(guān)注。盡管我國(guó)已經(jīng)出臺(tái)了新的食品安全法，但是就我國(guó)食品安全的現(xiàn)狀來(lái)看，人民對(duì)新的食品安全的認(rèn)知還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，如消費(fèi)者對(duì)食品營(yíng)養(yǎng)衛(wèi)生知識(shí)的貧乏，生產(chǎn)者為追求利益，不惜違反食品安全法，食品安全監(jiān)管力度不夠和分析檢測(cè)技術(shù)的水平低等導(dǎo)致了一些食品安全事件的發(fā)生。

1、食品安全的概論

1.1食品安全的認(rèn)知

國(guó)際食品衛(wèi)生法典委員會(huì)(CAC)對(duì)食品安全的定義是：消費(fèi)者在攝入食品時(shí)，食品中不含有害物質(zhì)，不存在引起急性中毒、不良反應(yīng)或潛在疾病的危險(xiǎn)性。在我國(guó)，食品安全一般理解為食品(食物)的生產(chǎn)、加工、包裝、儲(chǔ)藏、運(yùn)輸、銷(xiāo)售和消費(fèi)等活動(dòng)中符合強(qiáng)制性標(biāo)準(zhǔn)和要求，不存在可能危害人體健康的有毒有害物質(zhì)以導(dǎo)致消費(fèi)者病亡或者危及消費(fèi)者后代的隱患。食品應(yīng)當(dāng)無(wú)毒、無(wú)害，符合人體必需的營(yíng)養(yǎng)要求，具有相應(yīng)的色、香、味、形等感官性狀。

2、我國(guó)食品安全現(xiàn)狀

2.1我國(guó)食品安全現(xiàn)狀形成的原因

人們對(duì)食品營(yíng)養(yǎng)衛(wèi)生知識(shí)不夠重視，我國(guó)人民日常的飲食安排，存在著一些缺陷。同時(shí)一些不法分子為了得到更大的利益，濫用食品添加劑、化學(xué)成分，使用劣質(zhì)原料。這些并不是因?yàn)榭萍悸浜?，而是因?yàn)椴糠稚a(chǎn)者素質(zhì)較低，衛(wèi)生意識(shí)淡薄，經(jīng)不住利益的誘惑，在生產(chǎn)食品的過(guò)程中不能?chē)?yán)格按照生產(chǎn)規(guī)章制度來(lái)執(zhí)行等，都極易造成食品污染和中毒事件的發(fā)生。

3、食品分析檢測(cè)技術(shù)

3.1微波消解（輔助萃?。┘夹g(shù)在食品分析中的應(yīng)用

怎樣準(zhǔn)確測(cè)定食品樣品中的微量或痕量元素呢？關(guān)鍵是樣品的前處理，因樣品的前處理直接影響分析結(jié)果的精密度和準(zhǔn)確度。

微波消解法，它結(jié)合了高溫消解和微波快速加熱兩面性能。此方法具有加熱速度快且均勻，無(wú)滯后效應(yīng)，消解時(shí)間短只需幾分鐘至幾十分鐘，溶劑用量少且沒(méi)有蒸發(fā)損失，一般只需5-10ml，避免有害氣體排放，樣品采用密閉消解有效地減少了易揮發(fā)元素的損失等優(yōu)點(diǎn)。

3.2食品分析中常用的檢測(cè)技術(shù)

3.2.1近紅外光譜在食品分析中的應(yīng)用

近紅外光是指介于可見(jiàn)光和中紅外光之間的電磁波，波長(zhǎng)范圍是700-2500nm，一般有機(jī)物在該區(qū)的近紅外光譜吸收主要是含氫基團(tuán)(OH，CH，NH，SH，PH)等的倍頻和合頻吸收[7]。近紅外光譜常用的測(cè)量技術(shù)有透射法、漫反射法和反射透射法，近紅外光線可以穿透許多透明材料，因此，無(wú)需打開(kāi)玻璃瓶蓋，可以直接對(duì)玻璃瓶?jī)?nèi)的物品進(jìn)行測(cè)量，極適合于生產(chǎn)過(guò)程和惡劣環(huán)境下的樣品分析等等。

3.2.2生物酶法和免疫分析技術(shù)在食品分析中的應(yīng)用

生物酶不僅在食品發(fā)酵工業(yè)中應(yīng)用廣泛，而且還在食品檢測(cè)技術(shù)中有著一定的作用。如在國(guó)際果汁市場(chǎng)中，蘋(píng)果汁是僅次于橙汁的第二大果汁產(chǎn)品，蘋(píng)果汁中添加蘋(píng)果酸是比較常見(jiàn)的摻假象。免疫分析主要是利用抗體能夠與相應(yīng)抗原及半抗原發(fā)生自發(fā)的、高選擇性的特異性結(jié)合這一性質(zhì)，通過(guò)將特定抗體（或抗原）作為選擇性試劑來(lái)對(duì)相應(yīng)待測(cè)抗原（或抗體）進(jìn)行分析測(cè)定的方法。

4、結(jié)論

就我國(guó)食品安全的現(xiàn)狀來(lái)看，食品安全存在著如下問(wèn)題：消費(fèi)者對(duì)食品營(yíng)養(yǎng)衛(wèi)生知識(shí)的認(rèn)識(shí)不夠；生產(chǎn)者對(duì)《中華人民共和食品安全法》不夠重視；監(jiān)管體系的不完善；檢測(cè)技術(shù)水平落后等。

基于這個(gè)問(wèn)題監(jiān)管部門(mén)采用一些新的檢測(cè)技術(shù)是必要的，如近紅外光譜、原子熒光、免疫分析技術(shù)等在食品分析中的應(yīng)用。新的檢測(cè)技術(shù)縮短了分析時(shí)間、提高了分析的靈敏度、實(shí)現(xiàn)了在線分析、定性和定量分析、多種組分同時(shí)進(jìn)行分析等優(yōu)點(diǎn)。

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第7篇：光譜技術(shù)論文范文

論文關(guān)鍵詞：DT143DA紅外測(cè)溫儀，環(huán)境因子，操作因素，解決辦法，操作方法

 

0 前言

溫度作為研究物態(tài)的重要參數(shù)之一，它的精確測(cè)量一直是工業(yè)的重要需求，非接觸式測(cè)溫從上世紀(jì)初的隱絲式光學(xué)高溫計(jì)的出現(xiàn)到現(xiàn)在的多光譜測(cè)溫儀器的應(yīng)用，輻射測(cè)溫技術(shù)現(xiàn)在仍然在不斷的發(fā)展中。輻射測(cè)溫儀器的制造原理大多數(shù)是和黑體輻射定律相關(guān)。紅外測(cè)溫也屬于輻射測(cè)溫范疇，在高爐測(cè)溫時(shí)顯示了相對(duì)于熱電偶測(cè)溫的一系列優(yōu)越性，動(dòng)態(tài)性好、不破壞溫度場(chǎng)的分布、不與鐵水接觸、節(jié)約重金屬、可多次使用等等。但是測(cè)量過(guò)程同時(shí)也顯示了其相對(duì)的不足，測(cè)溫的抗干擾性不強(qiáng)，易受操作和環(huán)境的影響物理論文，測(cè)得的溫度可靠性不好。現(xiàn)在將針對(duì)這些造成測(cè)量結(jié)果偏差的原因進(jìn)行定性的分析并指出解決的方法。

2 鐵水表面的反射對(duì)測(cè)溫的影響試驗(yàn)

任何的實(shí)際物體都有反射外來(lái)的光線的能力，鐵水表面肯定會(huì)反射周?chē)矬w的紅外輻射，探頭接受的光線不只是鐵水的輻射，所以測(cè)得的數(shù)據(jù)并不能反映鐵水表面的實(shí)際紅外輻射特性，測(cè)出的結(jié)果將是不精確的。

2.1包鋼高爐現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)簡(jiǎn)圖與試驗(yàn)數(shù)據(jù)

在實(shí)際測(cè)量中未插入鐵水和插入鐵水中測(cè)得的溫度是不同的，插入鐵水則避免了外界的紅外輻射光波，下表時(shí)未插入鐵水和插入鐵水中測(cè)得的溫度對(duì)比表

表2 未插入鐵水和插入鐵水中測(cè)得的溫度對(duì)比表

Table 2 Molten iron and molten iron is notinserted into the temperature measured in comparison table

 

圖2-a測(cè)得鐵水溫度

1235

1137

1132

1139

1143

圖2-b測(cè)得鐵水溫度

1425

1426

1423

第8篇：光譜技術(shù)論文范文

關(guān)鍵詞：原子吸收光譜法 干擾消除 故障分析

原子吸收光譜法（AAS）是一種基于待測(cè)基態(tài)原子對(duì)特征譜線的吸收而建立的一種分析方法，是測(cè)定痕量和超痕量元素的有效方法。1953年，Walsh博士發(fā)明銳線光源，1954年全球第一臺(tái)原子吸收儀在澳大利亞誕生，1955年，Walsh的論文《原子吸收光譜在化學(xué)中的應(yīng)用》奠定了原子吸收光譜法的應(yīng)用基礎(chǔ)[1，2]。20世紀(jì)60年代初，PerkinElmer和Varian公司先后推出商品化原子吸收光譜儀，原子吸收技術(shù)進(jìn)入迅速發(fā)展時(shí)期。目前，商品化原子吸收光譜儀的生產(chǎn)廠家主要有PerkinElmer、Varian、Jena、Thermo和Unicam等。

1 原子吸收光譜法的原理及技術(shù)特點(diǎn)

1.1 基本原理 對(duì)于每種元素來(lái)說(shuō)，它的原子核周?chē)加刑囟〝?shù)量的電子，每種原子常見(jiàn)的和最穩(wěn)定的軌道結(jié)構(gòu)稱為基態(tài)，當(dāng)原子獲得一定能量后其外層電子被激發(fā)到不穩(wěn)定的形態(tài)，即激發(fā)態(tài)。激發(fā)態(tài)原子是很不穩(wěn)定的，最終將會(huì)返回到基態(tài)，同時(shí)發(fā)射出一定波長(zhǎng)的電磁波。原子吸收是指氣態(tài)自由原子對(duì)同種原子發(fā)射出的特征波長(zhǎng)光的吸收現(xiàn)象，原子吸收光譜法是基于樣品蒸氣中被測(cè)元素的基態(tài)原子，對(duì)光源發(fā)出的該種元素的共振發(fā)射線的吸收程度大小進(jìn)行定量分析方法，其波長(zhǎng)區(qū)域在近紫外和可見(jiàn)光區(qū)。

1.2 原子吸收光譜法的應(yīng)用 原子吸收光譜儀也稱原子吸收分光光度計(jì)，常見(jiàn)的有單光束和雙光束兩種類型，主要由光源、原子化器、分光系統(tǒng)、檢測(cè)器、數(shù)據(jù)處理及顯示系統(tǒng)等5個(gè)部分組成。它主要用于測(cè)定各類樣品中的微量、痕量金屬元素，如水質(zhì)分析、環(huán)境監(jiān)測(cè)、生命科學(xué)研究、農(nóng)林科學(xué)、地質(zhì)普查、食品商檢、醫(yī)療衛(wèi)生、藥檢、冶金和石油化工等領(lǐng)域，在部分領(lǐng)域已被列入標(biāo)準(zhǔn)分析方法。

①優(yōu)點(diǎn)：檢出限低，靈敏度高；選擇性好，精密度高；光譜干擾少，準(zhǔn)確度高；可測(cè)元素多（70多種），操作簡(jiǎn)便，應(yīng)用范圍廣。②局限性：測(cè)定W、Ta、Zr等高溫元素不如發(fā)射光譜法，不能同時(shí)測(cè)定多種元素，測(cè)定復(fù)雜基體樣品中的微量元素時(shí)易受主要成分影響，火焰在紫外區(qū)存在一定程度的自吸現(xiàn)象。

環(huán)境監(jiān)測(cè)中常見(jiàn)重金屬的火焰原子吸收測(cè)定參數(shù)詳見(jiàn)表1。

2 原子吸收光譜測(cè)定中的干擾及其消除

原子吸收光譜法是一種干擾很少的技術(shù)，在實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)過(guò)程中，通常存在的干擾有背景吸收、化學(xué)干擾、電離干擾、基體干擾、發(fā)射干擾、吸收干擾及噪聲干擾等七類[3，4]，消除或補(bǔ)償這些干擾的方法如下。

2.1 背景吸收 產(chǎn)生原因：火焰中離子對(duì)光的散射，未分解的混合物分子對(duì)光的吸收。背景吸收特異性較差（區(qū)別于特征吸收），可在很寬波長(zhǎng)范圍內(nèi)觀察到。消除方法：連續(xù)光源法（氘燈、碘鎢燈），自吸收法，塞曼效應(yīng)校正法。

2.2 化學(xué)干擾 化學(xué)干擾是指對(duì)于被測(cè)元素形成自由原子的干擾。消除方法：調(diào)節(jié)燃燒器高度，使用更高溫度火焰；加入釋放劑或保護(hù)劑；協(xié)調(diào)標(biāo)液與樣液的組成（讓標(biāo)準(zhǔn)液與樣液所含的無(wú)機(jī)酸種類和濃度相同），如：測(cè)定鈣時(shí)改用笑氣-乙炔火焰，或加入一定量的硝酸鑭溶液消除磷酸根的干擾。

2.3 電離干擾 電離干擾是指火焰提供的能量使待測(cè)元素外層電子脫離原子，降低了基態(tài)原子數(shù)量。消除方法：加入電離抑制劑，使用低溫火焰，調(diào)節(jié)燃燒器高度，如：測(cè)定肥料中鉀時(shí)加入電離電位更低的硝酸鑭或硝酸銫溶液。

2.4 基體干擾 產(chǎn)生原因：樣品的物理性質(zhì)（溫度、濃度、粘度、表面張力、燃燒性質(zhì)等）與標(biāo)液物理性質(zhì)相差過(guò)大。消除方法：使樣液、標(biāo)液、空白液的組分相匹配，加入基體改進(jìn)劑，標(biāo)準(zhǔn)物添加法。

2.5 發(fā)射干擾 發(fā)射干擾產(chǎn)生于空心陰極燈，包括被測(cè)元素本身各條發(fā)射線間的影響，即當(dāng)樣品濃度很高時(shí)，其他發(fā)射信號(hào)落在使用的光譜通帶內(nèi)。消除方法：減小狹縫寬度，增加等電流，稀釋樣品，改用溫度較低的火焰。

2.6 吸收干擾 吸收干擾指樣品中某共存元素的吸收波長(zhǎng)落在待測(cè)元素的吸收線帶寬內(nèi)就會(huì)引起吸收干擾，使測(cè)定結(jié)果偏高。消除方法：減小狹縫寬度，選擇次靈敏線，降低原子化溫度，選擇適當(dāng)背景校正方式。

2.7 噪聲干擾 噪聲指測(cè)量信號(hào)（吸光度）隨時(shí)間的波動(dòng)，如白噪聲、閃爍噪聲、漂移噪聲和分立頻率噪聲，光源、原子化器、檢測(cè)器等都有可能成為噪聲來(lái)源。白噪聲：主要指由光源及其與檢測(cè)器的相互作用產(chǎn)生的散粒噪聲，延長(zhǎng)測(cè)量時(shí)間或增加發(fā)射譜線強(qiáng)度可有效降低吸光度的RSD。閃爍噪聲和漂移：低頻部分占主要成分，變化較慢，采用調(diào)制（光源或樣品）法可克服，但必須保證調(diào)制頻率遠(yuǎn)大于噪聲變化頻率。分立頻率噪聲有時(shí)具有周期性，有時(shí)則不固定，可以找出儀器設(shè)計(jì)或工作環(huán)境方面的原因進(jìn)行消除，或?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。

3 原子吸收光譜儀常見(jiàn)故障分析

3.1 基線偏移 靜態(tài)基線漂移。這是光源系統(tǒng)和檢測(cè)系統(tǒng)故障，方法：首先查明儀器是否受潮，放置吸潮硅膠，儀器通電去潮，一段時(shí)間后儀器會(huì)逐漸正常；任何電磁感應(yīng)都會(huì)使儀器產(chǎn)生漂移；用示波器檢查“同步解調(diào)控制電路”檢測(cè)點(diǎn)的波形，并與標(biāo)準(zhǔn)波形比較，如果波形異常，應(yīng)調(diào)整使之正常。點(diǎn)火基線漂移。這是靜態(tài)基線漂移或原子化系統(tǒng)故障，方法：排除靜態(tài)基線漂移；檢查毛細(xì)管有無(wú)堵塞和“氣泡”，廢液排放是否暢通和霧室內(nèi)有無(wú)積水；氣源壓力不穩(wěn)和燃燒器預(yù)熱不夠均會(huì)引起漂移；檢查波長(zhǎng)是否調(diào)準(zhǔn)。

3.2 精密度變差 這是典型的分離頻率噪聲。方法：點(diǎn)火狀態(tài)下吸入純水或稀酸幾分鐘，沖走堵塞毛細(xì)管雜質(zhì)，或用銅絲清除雜物，甚至可將霧化器拆卸后清洗；此外，空氣和乙炔不純或壓力不穩(wěn)、試液基體濃度過(guò)高、燃燒器縫積炭也會(huì)引起讀數(shù)不穩(wěn)定。

3.3 標(biāo)準(zhǔn)曲線線性差 陰極燈老化或使用高的燈電流引起分析譜線的衰弱擴(kuò)寬，應(yīng)及時(shí)更換光源燈或調(diào)低燈電流；狹縫過(guò)寬，使通過(guò)的分析譜線超過(guò)一條，可減小狹縫寬度；測(cè)定樣品的濃度太大，高濃度溶液在原子化器中生成的基態(tài)原子不成比例，使校準(zhǔn)曲線產(chǎn)生彎曲，應(yīng)縮小測(cè)量濃度范圍或用靈敏度較低的分析譜線。

4 原子吸收光譜分析法發(fā)展趨勢(shì)

AAS的發(fā)展大致分為三個(gè)方面：一是原子化方式的改進(jìn)，二是背景校正方式的變化，三是聯(lián)用技術(shù)。激光光源和激光原子化技術(shù)的開(kāi)發(fā)，將為微區(qū)分析和薄膜分析提供新方法。GC、LC高效分離技術(shù)的引入，拓展了AAS在痕量、超痕量分析領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用空間。流動(dòng)注射與AAS聯(lián)用技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了基體復(fù)雜的元素，如As、Se等的測(cè)定。配合物、多元配合物與AAS的結(jié)合提高了檢測(cè)靈敏度，大大拓展了AAS的應(yīng)用范圍。隨著理論研究的深入與技術(shù)的不斷進(jìn)步，在不久的將來(lái)可能會(huì)出現(xiàn)更高分辨率、使用連續(xù)光源的原子吸收光譜儀。

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第9篇：光譜技術(shù)論文范文

提要：本文用分光光度計(jì)采集正常人及白血病患者血液吸收譜，分析200-800nm范圍內(nèi)的光譜，發(fā)現(xiàn)兩者的紫外光譜的峰峰比I275/I541和I541/I576的比值有差別。同時(shí)，由于血液蛋白質(zhì)各組分的含量與血漿不同，血液275nm附近的吸收峰較血漿279nm附近的吸收峰出現(xiàn)藍(lán)移。

關(guān)鍵詞：白血病；血液；紫外-可見(jiàn)吸收光譜

血液是人體特殊而重要的一種組織,含有各種營(yíng)養(yǎng)成分，如無(wú)機(jī)鹽、氧、代謝產(chǎn)物、激素、酶和抗體等，人體各器官的生理和病理變化，往往會(huì)引起血液成分的改變。因此臨床上常常將化驗(yàn)血的結(jié)果作為診斷很多疾病的重要依據(jù)，光譜技術(shù)在這方面具有良好的應(yīng)用前景[1-3]。

白血病是一種造血系統(tǒng)的惡性疾病，其主要特征為異常的白細(xì)胞及其幼稚細(xì)胞（即白血病細(xì)胞）在骨髓及其他造血組織中進(jìn)行性、失控制的異常增殖，最終浸潤(rùn)、破壞全身任何器官組織，造成正常造血和免疫功能受抑，使正常血細(xì)胞生成減少，導(dǎo)致貧血、出血、感染和浸潤(rùn)等征象，并伴有周?chē)邪准?xì)胞質(zhì)和量的改變，是一種異質(zhì)性疾病[4，5]。

一、實(shí)驗(yàn)部分

樣品：健康人樣品13例，由鄭州市骨科醫(yī)院提供；

白血病患者樣品17例，由鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院檢驗(yàn)科提供

試驗(yàn)儀器：日本島津公司的UV-3150型分光光度計(jì)，石英池。

參數(shù)設(shè)定：測(cè)試范圍200-800nm，采樣間隔0.5nm，狹縫寬度5.0nm，中速自動(dòng)掃描，檢測(cè)器為光電倍增管。

實(shí)驗(yàn)方法：在參照池與樣品池(均為石英池)中分別加入3ml雙蒸水作基線校準(zhǔn)，之后參照池不動(dòng)，從樣品池中取出0.01ml雙蒸水，再加入0.01ml健康人或白血病患者的血漿樣品混勻后測(cè)紫外光譜

二、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

測(cè)得光譜如圖1所示：

圖1 血液的吸收光譜

a為健康人血液紫外光譜；b為白血病血液紫外光譜；c為抗凝劑肝素鈉紫外光譜

兩種血液的紫外光譜在276nm、344nm、414nm、541nm、576nm附近出現(xiàn)吸收峰 ，254nm、307nm、369nm、559.5nm附近出現(xiàn)吸收谷，414nm附近的吸收峰強(qiáng)度最大。而根據(jù)我們之前的研究血漿的紫外光譜只在279nm出現(xiàn)吸收峰在254nm附近出現(xiàn)吸收谷[6]，較血漿279nm附近的吸收峰血液的吸收峰出現(xiàn)在276nm附近，有位移。有資料表明414nm附近的吸收峰是紅細(xì)胞的貢獻(xiàn)[7]，葛向紅等也作實(shí)驗(yàn)證明了這一點(diǎn)[8]。由于我們實(shí)驗(yàn)采用的是雙蒸水，而紅細(xì)胞遇水后會(huì)發(fā)生溶血而破裂釋放出血紅蛋白，血紅蛋白（Hb）與O2結(jié)合生成氧合血紅蛋白（HbO2）。有資料表明氧合血紅蛋白的在可見(jiàn)區(qū)的吸收峰在540nm、576nm附近[9]； 275nm附近的吸收峰是血液中白蛋白的貢獻(xiàn) [10，11]，因此，我們認(rèn)為實(shí)驗(yàn)中血液紫外光譜414nm、541nm、576nm附近的吸收峰是紅細(xì)胞的貢獻(xiàn)，275nm附近的吸收峰來(lái)自白蛋白。我們已知血漿紫外譜279nm的吸收峰是血漿蛋白質(zhì)的貢獻(xiàn)，來(lái)自蛋白質(zhì)中的吸收峰在272nm附近的酪氨酸、吸收峰在282nm附近的色氨酸和吸收峰在254nm附近的苯丙氨酸[12]，血液紫外譜275nm附近的吸收峰較血漿紫外譜279nm附近的吸收峰有藍(lán)移，這是血液蛋白質(zhì)各組分的含量較血漿不同引起的，我們推測(cè)可能是血液中酪氨酸含量較血漿多的緣故，具體原因有待于進(jìn)一步分析。

抗凝劑肝素鈉在大于250nm的區(qū)域幾乎沒(méi)有吸收，在200-250nm區(qū)域，其吸收率也遠(yuǎn)低于人血液的吸收率，因此，它基本不影響這一波段血液的吸收特性。

三、血液紫外光譜分析

數(shù)據(jù)處理：采用美國(guó)Microcal公司的Origin數(shù)據(jù)分析和繪圖軟件

圖2I275/I541的散點(diǎn)圖圖2 I541/I576的散點(diǎn)圖

對(duì)30例血漿光譜作白蛋白和氧合血紅蛋白相對(duì)峰峰比I275/I541和氧合血紅蛋白的兩個(gè)吸收峰的峰峰比I541/I576的散點(diǎn)圖（如圖2-3所示）。

散點(diǎn)圖2-3的分析：

I275/I541：

健康人血液I275/I541>3.25 12例符合率92.3%

白血病患者血液I275/I541

I541/I576：

健康人血液 I541/I576∈（0.975--0.985）10例 符合率占76.9%

白血病患者 I541/I576 （0.975--0.985）13例 符合率占76.4%

四、小結(jié)

我們研究了白血病患者血液的紫外光譜，試圖找出能區(qū)分健康人與白血病的血液光譜的參數(shù)，為白血病未來(lái)的快速、準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)和辨別提供一個(gè)光譜基礎(chǔ)。研究結(jié)果表明通常情況下，健康人和白血病患者血液的紫外光譜是相似的，均在276nm、344nm、414nm、541nm、576nm附近出現(xiàn)吸收峰；254nm、307nm、369nm、559.5nm附近出現(xiàn)吸收谷；414nm附近的吸收峰強(qiáng)度最大； 275nm附近的吸收峰較血漿紫外光譜279nm附近的吸收峰有藍(lán)移。觀察到的峰谷比的變化表明白血病患者血液中某些成分的含量較健康人有所不同（如白蛋白、血紅蛋白）。

血液樣品的紫外光譜在不加任何處理手段的情況下，區(qū)分健康人和白血病患者符合率已經(jīng)較高，若能再使用模式識(shí)別等其它智能手段，對(duì)數(shù)據(jù)作進(jìn)一步處理分析，符合率可能會(huì)更高。

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