| 作者简历 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-10页 |
| abstract | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 激光诱导击穿光谱技术简介 | 第17-19页 |
| 1.1.1 激光诱导等离子体光谱形成的过程 | 第17-18页 |
| 1.1.2 激光诱导等离子体光谱的特点 | 第18-19页 |
| 1.2 激光诱导击穿光谱技术研究概况 | 第19-21页 |
| 1.2.1 国外研究概况 | 第19-20页 |
| 1.2.2 国内研究概况 | 第20-21页 |
| 1.3 本课题的研究研究背景及内容 | 第21-22页 |
| 1.4 本章小节 | 第22-23页 |
| 第二章 LIBS定量的理论及方法 | 第23-31页 |
| 2.1 基于LIBS的定量分析的理论基础 | 第23-25页 |
| 2.1.1 激光诱导等离子体的产生及演变过程 | 第23-24页 |
| 2.1.2 激光诱导等离子辐射的机制 | 第24-25页 |
| 2.1.3 激光诱导等离子光谱的时间特征 | 第25页 |
| 2.2 基于LIBS的定量分析的方法 | 第25-30页 |
| 2.2.1 外标法 | 第25-26页 |
| 2.2.2 内标法 | 第26-27页 |
| 2.2.3 CF-LIBS定量分析方法 | 第27-28页 |
| 2.2.4 归一化外标法 | 第28页 |
| 2.2.5 主成分分析 | 第28-29页 |
| 2.2.6 偏最小二乘法 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小节 | 第30-31页 |
| 第三章 实验设备与样品 | 第31-37页 |
| 3.1 实验设备 | 第31-33页 |
| 3.2 实验样品 | 第33-36页 |
| 3.2.1 实验样品 | 第33-34页 |
| 3.2.2 实验样品的均一性研究 | 第34-36页 |
| 3.3 光谱数据分析所用软件 | 第36页 |
| 3.4 小结 | 第36-37页 |
| 第四章 实验条件研究及数据预处理方法 | 第37-50页 |
| 4.1 实验参数对光谱特性的影响 | 第37-39页 |
| 4.1.1 延迟时间对光谱特性的影响 | 第37-38页 |
| 4.1.2 激光能量对光谱特性的影响 | 第38-39页 |
| 4.2 实验参数的优化 | 第39-44页 |
| 4.2.1 最佳延迟时间 | 第39-40页 |
| 4.2.2 最佳激光能量 | 第40-41页 |
| 4.2.3 最佳累积次数 | 第41-43页 |
| 4.2.4 数据的采集方式 | 第43-44页 |
| 4.3 谱峰选择 | 第44-47页 |
| 4.4 数据预处理的方法 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 LIBS定量分析翡翠化学成分的方法比较 | 第50-74页 |
| 5.1 传统强度定量分析方法 | 第50-60页 |
| 5.1.1 基于单谱线强度定标分析 | 第50-53页 |
| 5.1.2 基于单谱线积分强度的定标分析 | 第53-57页 |
| 5.1.3 基于Si元素内标的定标分析法 | 第57-60页 |
| 5.2 归一化外标法结合主成分分析 | 第60-64页 |
| 5.2.1 主成分分析法 | 第60-62页 |
| 5.2.2 归一化外标法测试结果及分析 | 第62-64页 |
| 5.3 偏最小二乘分析法 | 第64-73页 |
| 5.3.1 偏最小二乘分析法 | 第64页 |
| 5.3.2 实验样品与LIBS设备 | 第64页 |
| 5.3.3 LIBS数据采集与处理 | 第64-65页 |
| 5.3.4 PLS输入光谱变量的选取 | 第65-67页 |
| 5.3.5 PLS模型的实现 | 第67-68页 |
| 5.3.6 结果及讨论 | 第68-73页 |
| 5.4 本章小节 | 第73-74页 |
| 第六章 LIBS在宝玉石研究中的应用 | 第74-102页 |
| 6.1 基于激光诱导击穿光谱技术定量研究绿辉石的化学成分 | 第74-80页 |
| 6.1.1 待测样品的LIBS测试 | 第74-76页 |
| 6.1.2 待测样品的分类及计算结果 | 第76-79页 |
| 6.1.3 结论及讨论 | 第79-80页 |
| 6.2 单变量分析方法与多变量分析方法结合激光诱导击穿光谱分析翡翠化学成分的对比 | 第80-85页 |
| 6.2.1 实验部分 | 第80-81页 |
| 6.2.2 数据采集与分析 | 第81-82页 |
| 6.2.3 结果及讨论 | 第82-85页 |
| 6.3 翡翠中铁元素的激光诱导击穿光谱定量检测 | 第85-90页 |
| 6.3.1 实验部分 | 第86-87页 |
| 6.3.2 数据采集与分析 | 第87-88页 |
| 6.3.3 结果与讨论 | 第88-90页 |
| 6.3.4 结论 | 第90页 |
| 6.4 基于LIBS结合偏最小二乘判别分析的软玉产地识别的研究 | 第90-100页 |
| 6.4.1 仪器设备及实验样品 | 第91-92页 |
| 6.4.2 PLS-DA识别模型 | 第92页 |
| 6.4.3 光谱数据的采集 | 第92-93页 |
| 6.4.4 PLS-DA的基本判别过程 | 第93-95页 |
| 6.4.5 PLS-DA判别模型的建立与评估 | 第95-98页 |
| 6.4.6 模型实际预测 | 第98-99页 |
| 6.4.7 结论及讨论 | 第99-100页 |
| 6.5 本章小节 | 第100-102页 |
| 第七章 总结与展望 | 第102-106页 |
| 7.1 工作总结 | 第102-105页 |
| 7.2 工作展望 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-116页 |
