红外光谱的预处理和定量算法研究 | |
吴义凡 | |
2019-06-03 | |
页数 | 86 |
学位类型 | 博士 |
中文摘要 | 红外光谱技术(包括中红外和近红外)是一种快速、无损、无污染的检测技术,非常适于实时在线应用。红外光谱能够反映混合物的化学性质,基于红外光谱的定量分析技术已广泛用于食品、药品、石油化工等行业。时至今日,红外光谱定量分析正在由简单混合物分析转而复杂混合物分析,由单组分分析转而多组分同时分析,由实验室环境转向户外环境。从而造成定量分析所面临的难度更加突出,需要处理的问题也更加复杂。在此背景下,本论文主要针对复杂混合物系的非线性现象及信号干扰问题,研究了对应场景下的光谱信号改善算法及定量建模方法,对于红外光谱技术的应用和推广具有重要科学价值和实际意义。 |
英文摘要 | The infrared techniques, including mid-infrared and near-infrared technique, are fast, non-destructive and non-polluting for detection. Therefore, they are ideal for real-time online applications. Infrared spectroscopy reflects the chemical properties of the mixture. Therefore, quantitative analysis based on infrared spectroscopy has been widely used in food, pharmaceutical, petrochemical and other industries. Today, the focus of infrared techniques is shifting from simple mixture analysis to complex mixture analysis, from one-component analysis to multi-component simultaneous analysis, from a laboratory environment to an outdoor environment. As a result, the difficulty of quantitative analysis is more prominent, and the relevant problems are more complicated. Therefore, this thesis focuses on the nonlinear phenomena and signal interference of complex mixtures, and studies the signal improvement algorithms and quantitative modeling methods, which has important scientific value and practical significance for the application and promotion of infrared spectroscopy. |
关键词 | 红外光谱 定量分析 散射校正 变量选择 非线性最小二乘 |
语种 | 中文 |
七大方向——子方向分类 | 人工智能+制造 |
文献类型 | 学位论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/23814 |
专题 | 智能制造技术与系统研究中心_多维数据分析 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 吴义凡. 红外光谱的预处理和定量算法研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所,2019. |
条目包含的文件 | ||||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
吴义凡博士论文.pdf(6244KB) | 学位论文 | 开放获取 | CC BY-NC-SA |
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