摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
目录 | 第7-9页 |
1 绪论 | 第9-14页 |
1.1 课题目的与意义 | 第10-11页 |
1.2 通用化学计量学软件必备算法 | 第11-12页 |
1.3 本论文的研究内容 | 第12-14页 |
2 基于形态学和惩罚最小二乘的背景扣除方法 | 第14-28页 |
2.1 引言 | 第14-15页 |
2.2 理论与方法 | 第15-20页 |
2.2.1 基于数学形态学的峰识别 | 第16-18页 |
2.2.2 智能标注基点 | 第18页 |
2.2.3 惩罚最小二乘方法 | 第18-20页 |
2.3 模拟与实验数据 | 第20-23页 |
2.3.1 模拟数据 | 第20-21页 |
2.3.2 色谱数据 | 第21-22页 |
2.3.3 拉曼光谱数据 | 第22-23页 |
2.4 结果与讨论 | 第23-27页 |
2.4.1 结构元素窗口大小的影响 | 第23-24页 |
2.4.2 和现有算法的比较分析 | 第24-25页 |
2.4.3 背景扣除对多元校正模型的效果分析 | 第25-27页 |
2.6 本章小结 | 第27-28页 |
3 ChemoTransfer模型转移化学计量学软件 | 第28-38页 |
3.1 引言 | 第28-31页 |
3.1.1 课题的来源和意义 | 第28-30页 |
3.1.2 国内外的模型转移的研究现状 | 第30-31页 |
3.2 理论基础 | 第31-32页 |
3.2.1 典型相关分析模型传递法 | 第31-32页 |
3.3 系统设计与实现 | 第32-35页 |
3.3.1 软件开发目标 | 第32页 |
3.3.2 用户需求 | 第32-33页 |
3.3.3 软件功能模块构架 | 第33-34页 |
3.3.4 软件界面设计及实现 | 第34-35页 |
3.4 模型转移化学计量学软件应用实例 | 第35-38页 |
3.4.1 数据描述 | 第35-36页 |
3.4.2 结果与讨论 | 第36-38页 |
4 结论与展望 | 第38-39页 |
参考文献 | 第39-43页 |
攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第43-44页 |
致谢 | 第44页 |