| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 LIBS技术概述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 LIBS的发展现状 | 第10页 |
| 1.2.2 LIBS的原理概述 | 第10-12页 |
| 1.2.3 LIBS实验装置 | 第12-13页 |
| 1.3 LIBS分析方法概述 | 第13-16页 |
| 1.3.1 无标样的定标方法 | 第14-15页 |
| 1.3.2 有标样的定标曲线方法 | 第15-16页 |
| 1.4 课题的研究内容 | 第16-19页 |
| 第2章 实验参数对LIBS定量分析影响 | 第19-29页 |
| 2.1 实验装置的介绍 | 第19-21页 |
| 2.2 LIBS实验参数优化 | 第21-25页 |
| 2.2.1 延迟时间的参数优化 | 第21-24页 |
| 2.2.2 激光能量的影响 | 第24-25页 |
| 2.3 实验样品 | 第25-26页 |
| 2.4 分析线的选择 | 第26-28页 |
| 2.5 本章总结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于稀疏凸优化理论的LIBS高频噪声抑制方法 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 凸优化理论方法概述 | 第30-32页 |
| 3.3 LIBS光谱高频噪声抑制方法 | 第32-37页 |
| 3.4 结果分析 | 第37-41页 |
| 3.5 本章总结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于稀疏凸优化理论的LIBS连续背景扣除方法 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 LIBS连续背景扣除方法 | 第43-45页 |
| 4.3 结果分析 | 第45-51页 |
| 4.4 本章总结 | 第51-52页 |
| 第5章 改进的随机森林回归模型及在LIBS定量分析中的应用 | 第52-60页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 改进的随机森林回归模型方法 | 第52-57页 |
| 5.2.1 基于凸优化理论的低秩矩阵逼近方法 | 第52-55页 |
| 5.2.2 套袋法 | 第55-56页 |
| 5.2.3 改进的随机森林回归模型 | 第56-57页 |
| 5.3 利用改进的随机森林算法进行LIBS定量分析 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第69页 |
