激光诱导击穿光谱定量分析算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 激光诱导击穿光谱技术简介 | 第13-17页 |
| 1.1.1 LIBS技术基本原理及特点 | 第13-15页 |
| 1.1.2 LIBS技术发展历程 | 第15-16页 |
| 1.1.3 LIBS技术应用领域 | 第16-17页 |
| 1.2 定量算法研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 标样定标法 | 第18-19页 |
| 1.2.2 无标样定标法 | 第19-20页 |
| 1.3 本文贡献 | 第20-21页 |
| 1.4 本文结构 | 第21-23页 |
| 第2章 LIBS技术实验系统和数据预处理 | 第23-33页 |
| 2.1 激光诱导击穿光谱技术实验系统 | 第23-26页 |
| 2.1.1 激光器 | 第23-24页 |
| 2.1.2 聚焦和采集系统 | 第24-25页 |
| 2.1.3 光谱仪 | 第25页 |
| 2.1.4 时序控制系统 | 第25-26页 |
| 2.2 实验数据获取 | 第26-27页 |
| 2.2.1 等离子体光谱图 | 第26页 |
| 2.2.2 谱线信息数据库 | 第26-27页 |
| 2.3 光谱数据预处理 | 第27-31页 |
| 2.3.1 有效谱图筛选 | 第27-28页 |
| 2.3.2 背底扣除 | 第28页 |
| 2.3.3 光谱寻峰和拟合 | 第28-30页 |
| 2.3.4 谱线识别 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 有标LIBS定量分析算法 | 第33-47页 |
| 3.1 有标LIBS简介 | 第33-34页 |
| 3.2 常用有标LIBS定量算法 | 第34-39页 |
| 3.2.1 主成分回归 | 第34-35页 |
| 3.2.2 偏最小二乘回归 | 第35-36页 |
| 3.2.3 主因子偏最小二乘 | 第36-37页 |
| 3.2.4 神经网络 | 第37-38页 |
| 3.2.5 支持向量机 | 第38-39页 |
| 3.3 定标评估指标 | 第39-40页 |
| 3.4 定标光谱分析线选择 | 第40-41页 |
| 3.5 数值实验 | 第41-45页 |
| 3.5.1 实验耗材和设备 | 第41-42页 |
| 3.5.2 特征分析线选择 | 第42页 |
| 3.5.3 基于谱线删选的算法比对 | 第42-44页 |
| 3.5.4 全光谱运用算法比对 | 第44页 |
| 3.5.5 实验结果总结 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 CF-LIBS定量分析算法 | 第47-65页 |
| 4.1 CF-LIBS简介 | 第47-48页 |
| 4.2 传统CF-LIBS算法回顾 | 第48-50页 |
| 4.3 改进CF-LIBS算法设计 | 第50-59页 |
| 4.3.1 等离子体温度 | 第50页 |
| 4.3.2 实际粒子数浓度比计算 | 第50-52页 |
| 4.3.3 理论元素浓度比 | 第52-53页 |
| 4.3.4 粒子群算法 | 第53-55页 |
| 4.3.5 PSO-based算法 | 第55页 |
| 4.3.6 简化版本 | 第55-59页 |
| 4.4 数值实验 | 第59-62页 |
| 4.4.1 实验耗材和设备 | 第59-60页 |
| 4.4.2 LTE验证 | 第60-61页 |
| 4.4.3 光学薄 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-65页 |
| 第5章 全文总结和展望 | 第65-67页 |
| 5.1 全文总结 | 第65页 |
| 5.2 未来展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第75页 |
