| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| ·研究背景、选题的科学依据及意义 | 第10-12页 |
| ·多组分光谱检测与分析技术发展 | 第12-17页 |
| ·国外多组分光谱检测与分析的现状 | 第12-16页 |
| ·国内多组分光谱检测与分析的现状 | 第16-17页 |
| ·多组分光气体光声光谱分析应用概述 | 第17-18页 |
| ·独立成分分析多组分气体光声光谱的研究内容 | 第18-19页 |
| ·论文的内容与结构 | 第19页 |
| ·主要符号列表 | 第19-22页 |
| 2 气体光声光谱检测技术 | 第22-37页 |
| ·近红外气体分子光谱 | 第22-29页 |
| ·近红外光谱分析机理与谱特点 | 第22-24页 |
| ·近红外光谱线型与常温常压下谱线的统计学分布特征 | 第24-29页 |
| ·气体光声光谱 | 第29-36页 |
| ·激光强度调制的气体光声光谱测量原理 | 第30页 |
| ·激光波长调制的二次谐波光声光谱测量技术 | 第30-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 3 独立成分分析原理 | 第37-49页 |
| ·独立成分分析概述 | 第37-44页 |
| ·独立成分分析的数学模型 | 第37-39页 |
| ·独立成分分析(ICA)方法 | 第39-40页 |
| ·独立成分的非高斯分布及其度量 | 第40-44页 |
| ·基于负熵判据的独立成分分析——FastICA | 第44-48页 |
| ·FastICA算法中观测数据的预处理 | 第44页 |
| ·FastICA算法 | 第44-48页 |
| ·有约束的FastICA算法 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 多组分气体PAS的独立成分分析方法 | 第49-71页 |
| ·多组分气体PAS物理检测模型 | 第49-50页 |
| ·独立成分分析多组分气体PAS模型建立与求解 | 第50-66页 |
| ·多组分气体PAS基于超完备ICA基样本的BSS模型 | 第50-52页 |
| ·用ICA算法提取2组分气体PAS特征成分 | 第52-61页 |
| ·用ICA提取呼吸NH_3气体PAS特征成分 | 第61-66页 |
| ·基于超完备ICA基样本的多组分气体PAS分析方法 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 5 变压器油溶解气的近红外PAS检测与分析 | 第71-96页 |
| ·变压器油溶解气PAS检测装置 | 第71-76页 |
| ·C_2H_2气体PAS检测极限灵敏度 | 第76-84页 |
| ·变压器油溶解气PAS检测与独立成分分析 | 第84-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 6 多组分气体PAS分析讨论 | 第96-107页 |
| ·CO_2气体动力学冷却效应对多组分PAS信号测量的影响 | 第96-101页 |
| ·多组分气体PAS分析与讨论 | 第101-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 7 结论与展望 | 第107-110页 |
| ·主要研究内容和结论 | 第107-108页 |
| ·创新点摘要 | 第108-109页 |
| ·展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 作者简介 | 第123-124页 |
