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激光诱导击穿光谱谱峰元素的自动识别

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究的背景及意义第8-9页
    1.2 LIBS光谱谱峰识别的国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 谱峰识别前的光谱预处理第9-10页
        1.2.2 谱峰识别方法的发展趋势第10-11页
    1.3 本文研究内容第11-13页
第二章 激光诱导击穿光谱技术的原理和分析方法第13-17页
    2.1 等离子光谱的产生机理第13页
    2.2 谱线的展宽以及谱线的拟合第13-14页
        2.2.1 谱线的展宽原理第13-14页
        2.2.2 谱线的拟合以及谱峰信息的提取第14页
    2.3 定性与定量分析物质组分的原理第14-16页
        2.3.1 定性分析第15页
        2.3.2 定量分析第15-16页
    2.4 激光诱导击穿光谱的连续背景与重叠谱峰第16页
    2.5 本章小结第16-17页
第三章 基于插值的LIBS光谱连续背景的校正方法研究第17-30页
    3.1 实验数据的获取第17-20页
        3.1.1 基于Lorentz函数的模拟光谱数据第17-18页
        3.1.2 Cu元素光谱数据的获取第18-20页
    3.2 基于插值的背景校正方法的基本原理和实现过程第20-23页
        3.2.1 插值法基本原理第20-22页
        3.2.2 背景校正的实现过程第22-23页
    3.3 结果分析与讨论第23-29页
        3.3.1 模拟光谱实验结果第23-26页
        3.3.2 定量实验第26-29页
    3.4 本章小结第29-30页
第四章 基于误差补偿的LIBS光谱重叠谱峰的分解与校正第30-39页
    4.1 实验数据的采集与处理第30-32页
        4.1.1 茶叶样品光谱数据的采集第30-31页
        4.1.2 Cu-Fe重叠峰光谱数据的获取第31-32页
    4.2 误差补偿法原理以及重叠峰校正的实现过程第32-34页
        4.2.1 传统重叠峰校正方法第32页
        4.2.2 误差补偿法原理第32-34页
    4.3 结果分析与讨论第34-38页
        4.3.1 茶叶光谱中重叠峰的校正第34-36页
        4.3.2 Cu-Fe重叠峰的校正实验第36-38页
    4.4 本章小结第38-39页
第五章 基于相关特征参数的LIBS谱峰元素的自动识别第39-49页
    5.1 光谱数据的获取第39-41页
        5.1.1 模拟光谱数据第39-40页
        5.1.2 茶叶光谱数据的获取第40-41页
    5.2 谱峰识别算法的原理以及主要步骤第41-44页
        5.2.1 算法原理第41页
        5.2.2 谱峰识别主要实现流程第41-44页
    5.3 结果分析与讨论第44-48页
        5.3.1 模拟光谱谱峰元素识别结果第44-47页
        5.3.2 茶叶光谱谱峰元素识别结果第47-48页
    5.4 本章小结第48-49页
主要结论与展望第49-52页
    主要结论第49-50页
    展望第50-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-57页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第57页

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