光谱液滴分析系统的设计研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·液滴分析技术 | 第12-17页 |
| ·与液滴形成有关的分析检测技术 | 第12-15页 |
| ·液滴作为检测对象 | 第13-14页 |
| ·液体微反应器 | 第14页 |
| ·可更新的气体采样器 | 第14-15页 |
| ·有关液滴分析技术的研究背景 | 第15-17页 |
| ·光谱分析技术 | 第17-22页 |
| ·光谱分析方法 | 第17-19页 |
| ·微小型光谱仪的发展 | 第19-22页 |
| ·光纤技术应用于光谱分析技术 | 第20页 |
| ·阵列检测器件的出现 | 第20-21页 |
| ·计算机技术的发展 | 第21页 |
| ·MEMS、二元光学等新技术和新学科的发展 | 第21-22页 |
| ·本课题的研究内容和意义 | 第22-24页 |
| 第二章 液滴分析与光谱分析方法的联用 | 第24-30页 |
| ·光纤液滴分析方法的局限性 | 第24-25页 |
| ·电容液滴分析方法的局限性 | 第25-26页 |
| ·拓宽液滴分析技术应用领域的需要 | 第26页 |
| ·液滴分析与光谱分析方法联用的意义及效果 | 第26-30页 |
| 第三章 光谱液滴分析原理及系统的关键技术 | 第30-39页 |
| ·光纤液滴分析原理 | 第30-31页 |
| ·电容液滴分析原理 | 第31-34页 |
| ·图像液滴分析法原理 | 第34-35页 |
| ·近红外光谱分析 | 第35-38页 |
| ·近红外光谱分析技术的理论基础 | 第35-36页 |
| ·近红外光谱的基本分析方法 | 第36-37页 |
| ·近红外光谱分析的特点 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 光谱液滴分析系统的设计实现 | 第39-62页 |
| ·系统的总体框架 | 第39-40页 |
| ·系统组成 | 第40-57页 |
| ·供液泵 | 第40-41页 |
| ·光源 | 第41-43页 |
| ·液滴传感器 | 第43-45页 |
| ·液滴形成装置 | 第44-45页 |
| ·光纤信号部分 | 第45页 |
| ·光纤位置调整装置 | 第45页 |
| ·电容器装置 | 第45页 |
| ·信号检测及处理电路 | 第45-51页 |
| ·光纤信号处理电路 | 第45-47页 |
| ·电容信号处理电路 | 第47-51页 |
| ·近红外光谱测量装置 | 第51-56页 |
| ·光纤光谱仪 | 第51-53页 |
| ·光纤附件 | 第53-55页 |
| ·流动样品池 | 第55-56页 |
| ·图像采集部分 | 第56-57页 |
| ·数据采集及处理 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 图像液滴分析技术 | 第62-82页 |
| ·图像获取 | 第62页 |
| ·图像处理 | 第62-70页 |
| ·液滴图像区域提取 | 第62页 |
| ·图像去噪 | 第62-63页 |
| ·阈值分割 | 第63-65页 |
| ·区域填充 | 第65-67页 |
| ·图像边缘提取 | 第67-70页 |
| ·特征提取 | 第70-80页 |
| ·特征参数确定 | 第70-72页 |
| ·液滴生长过程中参数变化 | 第72-79页 |
| ·不同液体的液滴轮廓特征指标 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第六章 系统实验与仿真及液体判别分析 | 第82-105页 |
| ·液体样品实验 | 第82-87页 |
| ·基于体积的液滴指纹图 | 第82-83页 |
| ·光纤位置对液滴指纹图的影响 | 第83-84页 |
| ·不同液体液滴指纹图 | 第84-86页 |
| ·液体的光谱数据 | 第86-87页 |
| ·系统仿真及液体三维指纹图建立 | 第87-92页 |
| ·仿真技术的应用 | 第87-88页 |
| ·液滴三维指纹图的建立 | 第88-92页 |
| ·液体表面张力的测量 | 第92-94页 |
| ·基于神经网络的液体判别 | 第94-95页 |
| ·液体指纹数据库 | 第95-103页 |
| ·数据的存取工具 | 第96页 |
| ·结构化查询语言 | 第96页 |
| ·液体特征数据 | 第96-99页 |
| ·数据库的建立 | 第99-103页 |
| ·本章小结 | 第103-105页 |
| 第七章 液体组分定量分析 | 第105-135页 |
| ·定量分析软件 | 第105-106页 |
| ·数据建模及测算 | 第106-114页 |
| ·主成分分析 | 第106-109页 |
| ·主成分数的确定 | 第109-110页 |
| ·主成分回归 | 第110-112页 |
| ·偏最小二乘法 | 第112-114页 |
| ·模型评价参数 | 第114页 |
| ·实验部分 | 第114-118页 |
| ·实验仪器 | 第114-115页 |
| ·液体样品制备 | 第115-116页 |
| ·近红外光谱采集 | 第116页 |
| ·光谱数据主成分分析 | 第116-118页 |
| ·校正模型的建立 | 第118-127页 |
| ·光谱预处理 | 第118-121页 |
| ·光谱区间及建模方法的选择 | 第121-123页 |
| ·模型的建立 | 第123-125页 |
| ·模型对验证集的测算 | 第125-126页 |
| ·定量分析方法的重复性实验 | 第126页 |
| ·误差来源分析 | 第126-127页 |
| ·小波变换用于光谱数据处理 | 第127-131页 |
| ·小波变换及其压缩原理 | 第128-129页 |
| ·光谱数据压缩 | 第129-130页 |
| ·压缩前后分析结果比较 | 第130页 |
| ·压缩前后分析速度比较 | 第130-131页 |
| ·非线性模型校正方法 | 第131-133页 |
| ·人工神经网络 | 第131页 |
| ·网络的结构 | 第131-133页 |
| ·BP 人工神经网络的预处理 | 第131-132页 |
| ·网络结构参数的确定 | 第132-133页 |
| ·人工神经网络测算结果 | 第133页 |
| ·本章小结 | 第133-135页 |
| 结束语 | 第135-137页 |
| 参考文献 | 第137-143页 |
| 发表论文情况 | 第143-145页 |
| 致谢 | 第145页 |
