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『簡體書』拉曼光谱在纺织品纤维成分快速分析中的应用

書城自編碼: 2642188
分類: 簡體書→大陸圖書→工業技術輕工業/手工業
作者: 吴淑焕 等编著
國際書號(ISBN): 9787121265730
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2015-08-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 244/247000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

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內容簡介:
本书系统介绍了拉曼光谱分析理论、拉曼光谱分析仪器、拉曼光谱化学计量方法,并重点解析了拉曼光谱技术在纺织品纤维成分快速筛查中的应用研究。为便于读者理解和应用,附录列举了拉曼光谱分析中常见的预处理及建模方法的源代码等相关参考资料。
本书可供从事纺织品检测领域的拉曼光谱分析技术研究的科技工作者、分析测试者,以及相关专业大专院校学生参考阅读。
目錄
第1章 引言1
1.1 拉曼光谱技术的发展历程2
1.1.1 拉曼光谱仪器的发展5
1.1.2 化学计量学与拉曼光谱7
1.1.3 应用领域的发展9
1.1.4 我国拉曼光谱分析技术和仪器的发展和研究现状20
1.2 拉曼光谱技术的研究展望22
1.2.1 拉曼增强技术22
1.2.2 拉曼仪器发展新方向23
1.2.3 拉曼光谱快速检测的应用24
参考文献24
第2章 拉曼光谱分析基础32
2.1 拉曼光谱产生机理32
2.1.1 拉曼效应32
2.1.2 拉曼散射的选择定则38
2.1.3 拉曼峰散射光强38
2.1.4 振动频率和转动频率40
2.1.5 拉曼的噪声和降噪方法41
2.2 拉曼光谱的特点44
2.3 常用拉曼光谱分析技术46
2.3.1 傅里叶变换拉曼光谱技术46
2.3.2 显微共焦拉曼光谱技术47
2.3.3 表面增强拉曼光谱技术48
2.3.4 激光共振拉曼光谱技术50
2.4 拉曼光谱分析流程53
2.4.1 定量分析方法53
2.4.2 模型传递方法54
参考文献56
第3章 拉曼光谱的预处理方法62
3.1 概述62
3.2 荧光背景扣除方法63
3.2.1 Savitzky-Golay方法64
3.2.2 全自动背景扣除算法65
3.2.3 自适应迭代重加权惩罚*小二乘算法67
3.3 Fourier 变换方法69
3.3.1 Fourier变换的基本性质71
3.3.2 离散Fourier变换及光谱多重性效应71
3.3.3 FFT及其在光谱中的应用73
3.4 小波变换方法75
3.5 拉曼光谱波长区间的选择77
3.5.1 CARS方法77
3.5.2 Random Frog方法80
参考文献83
第4章 拉曼光谱的定性与定量分析86
4.1 概述86
4.2 拉曼光谱定性分析方法(模式识别法)87
4.2.1 模式空间的几种距离与相似性度量87
4.2.2 特征抽取方法90
4.2.3 模式识别的数据预处理方法91
4.2.4 有监督的模式识别方法:判别分析法92
4.2.5 无监督的模式识别方法:聚类分析法101
4.2.6 投影的模式识别方法108
4.3 拉曼光谱定量分析方法(多元校正)112
4.3.1 主成分与偏*小二乘法回归法112
4.3.2 人工神经网络115
参考文献117
第5章 拉曼光谱法快速定性定量分析纺织品纤维成分120
5.1 概述120
5.2 纺织品纤维成分定性定量分析的传统方法121
5.2.1 纤维成分定性鉴定标准121
5.2.2 纤维成分定量分析标准126
5.3 纺织品纤维成分定性定量分析的新方法——拉曼光谱法130
5.4 纺织品纤维成分快速筛查案例132
5.4.1 床上用品纤维成分快速筛查的意义132
5.4.2 床上用品假冒伪劣特征135
5.4.3 国内外床上用品纤维成分检验鉴定技术现状分析146
5.4.4 床上用品纤维成分检验鉴定方法有效性评价150
5.4.5 基于拉曼光谱的床上用品纤维成分现场检验鉴定新方法研究159
5.5 研究成果服务工作193
5.5.1 研究成果服务工作的应用范围193
5.5.2 研究成果服务工作案例194
5.5.3 研究成果服务工作的应用前景196
参考文献197
附录A 光谱预处理算法代码199
A.1 air-PLS199
A.2 Mean-Centering201
附录 B 建模算法代码203
B.1 Partial Least Squares203
B.2 Partial Least Squares-Linear Discriminant Analysis205
附录C 模型评价算法代码208
C.1 Leave-One-Out Cross Validation208
C.2 Double Cross Validation212
附录D 异常值剔除算法代码215
D.1 Outlier Detection215
附录 E 变量选择算法代码218
E.1 Uninformative Variable Elimination218
E.2 Iteratively Retain Informative Variables219
E.3 Interval Random Frog227

 

 

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