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基于分子光谱的物质定量与定性相关研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第15-25页
    1.1 引言第15-16页
    1.2 红外光谱第16-19页
        1.2.1 近红外光谱的简介第16页
        1.2.2 中红外光谱的简介第16-17页
        1.2.3 近红外与中红外的差异第17页
        1.2.4 光谱分析及化学计量学第17-19页
    1.3 国内外研究现状第19-20页
        1.3.1 光谱定量模型传递现状第19页
        1.3.2 光谱定性模型在食用油分类的应用第19-20页
    1.4 课题研究的主要内容及意义第20-22页
        1.4.1 基于SA-PDS定量模型传递算法研究第20-21页
        1.4.2 基于图像识别的光谱定性分析第21-22页
    1.5 本文主要内容和结构第22-25页
第二章 基于SA-PDS定量模型传递算法研究第25-43页
    2.1 引言第25-26页
    2.2 算法和原理第26-29页
        2.2.1 三样条插值法第26-28页
        2.2.2 分段直接校正法第28页
        2.2.3 参数优化过程第28-29页
    2.3 实验部分第29-30页
        2.3.1 烟叶的近红外数据第29-30页
        2.3.2 沥青的红外数据第30页
        2.3.3 校正模型的建立第30页
    2.4 结果与讨论第30-41页
        2.4.1 模型传递的方向第30-31页
        2.4.2 最佳传递参数的确定第31-34页
        2.4.3 近红外光谱的传递结果第34-37页
            2.4.3.1 从机向主机的传递结果第34-36页
            2.4.3.2 主机向从机的传递结果第36-37页
        2.4.4 红外光谱传递结果分析第37-40页
            2.4.4.1 从机向主机的传递结果第37-39页
            2.4.4.2 主机向从机的传递结果第39-40页
        2.4.5 传递方法的比较第40-41页
    2.5 小结第41-43页
第三章 基于图像识别的分子光谱研究第43-55页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 算法和原理第44-47页
        3.2.1 多元散射校正法第44-45页
        3.2.2 光谱的可视化原理第45页
        3.2.3 图像识别技术第45-47页
            3.2.3.1 特征的提取和分析第46-47页
            3.2.3.2 分类器设计和决策第47页
    3.3 实验部分第47-48页
        3.3.1 实验材料第47-48页
        3.3.2 实验仪器与方法第48页
    3.4 结果与讨论第48-53页
        3.4.1 光谱可视化结果第48-49页
        3.4.2 特征分布第49-50页
        3.4.3 分类结果第50-52页
            3.4.3.1 输入维数的影响第52页
        3.4.4 不同方法的结果第52-53页
    3.5 小结第53-55页
第四章 模型传递软件实现第55-63页
    4.1 引言第55页
    4.2 光谱分析软件第55-56页
    4.3 模型传递部分使用说明第56-62页
        4.3.1 数据读取第56-58页
        4.3.2 参数的选择第58-59页
        4.3.3 未知样本模型传递第59-62页
    4.4 小结第62-63页
第五章 总结与展望第63-65页
    5.1 总结第63页
    5.2 展望第63-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-71页
研究成果及发表的学术论文第71-73页
作者和导师简介第73-75页
附件第75-76页

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