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发射光谱仪中光谱干扰校正方法的应用和研究

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目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 课题研究的现状

1.3 本论文的主要工作

第二章 ICP发射光谱仪的原理及干扰分析

2.1 ICP发射光谱仪工作原理

2.2 ICP发射光谱仪中存在的干扰来源

2.2.1 非光谱干扰的来源

2.2.2 光谱干扰的来源

2.2.3 光谱干扰校正的必要性

2.3 常用谱线分析算法归纳

2.3.1 传统的谱线分析方法

2.3.2 传统方法的改进方法

2.4 小结

第三章 Kalman滤波算法用于谱线校正

3.1 算法原理

3.2 算法的稳定性和误差分析

3.3 试验及结果分析

3.3.1 消噪声特性的试验

3.3.2 扣背景能力的试验

3.3.3 校正谱线重叠能力的试验

3.3.4 校正谱线漂移能力的试验

3.4 小结

第四章 快速谱线分析算法用于谱线校正

4.1 算法原理

4.2 试验及结果分析

4.2.1 两峰间距对计算精度的影响

4.2.2 干扰峰与待测峰强度比对计算精度的影响

4.2.3 干扰峰与待测峰半高宽度比对计算精度的影响

4.2.4 扣背景能力

4.3 小结

第五章 基于谱数据增强的高斯拟合算法用于谱线校正

5.1 算法原理

5.1.1 谱数据增强算法的原理

5.1.2 高斯拟合算法的原理

5.2 试验及结果分析

5.2.1 谱数据增强算法用于增强数据分辨率的试验

5.2.2 高斯拟合算法用于单峰拟合的试验

5.2.3 高斯拟合算法用于二峰分离的试验

5.2.4 高斯拟合算法用于三峰分离的试验

5.3 小结

第六章 三种算法的性能分析

6.1 Kalman滤波算法

6.2 快速谱线分析算法

6.3 基于谱数据增强的高斯拟合算法

第七章 总结与展望

7.1 工作总结

7.2 展望

致谢

参考文献

附 录

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摘要

ICP发射光谱仪是一款利用发射光谱学的原理和方法对待测样品进行相关指标(如浓度等)精确测定的实验室分析仪器。ICP-OES技术最初的应用集中在冶金,地质,工矿,石化等行业,用于检测矿物质或其加工制品中各种痕量元素的含量,以确定上述物质的物化特性以及确定再度加工的方法。目前随着ICP-OES技术检测能力的进一步提高,其应用已扩展到生命科学,环保检测,食品安全,有机物分析等领域,可以达到更高的检测灵敏度和更低的检测下限。
   从仪器性能来看,提高检测灵敏度,达到更低的检出限和实现更好的稳定性始终是光谱仪器追求的目标。制约上述目标实现的主要因素是测试过程中的光谱干扰和非光谱干扰,上述干扰使得原本可以分辨的谱线变得难以分辨或难以确定谱线的强度。虽然在进样方式,射频电源,等离子体截取装置,光学系统,探测器等方面的改进可以校正或削弱大部分的非光谱干扰,但是光谱干扰仍然存在,谱线重叠,背景干扰,谱线漂移等问题仍比较突出,因此采用谱线分析算法校正干扰是必不可少的手段。通过对传统的和目前常用的分析算法考察发现,Kalman滤波方法用途广泛,几乎能解决所有谱线问题;大部分算法计算量仍偏大,不利于快速校正;谱线拟合方法在校正精确度方面仍有改进的余地;因此有必要在Kalman滤波算法、快速谱线校正算法、谱线拟合算法的改进等方面进一步展开研究。
   本文的主要内容:首先,论文分析了ICP-AES所存在的非光谱干扰和光谱干扰,将问题的关键点锁定在校正光谱干扰方面;归纳传统的和目前常用的谱线分析算法,并对比分析其各自的性能和特点。其次,使用Kalman滤波算法进行光谱分析功能的验证。采用Kalman滤波方法分别校正了谱图中的高斯白噪声干扰,背景干扰,谱线重叠,谱线漂移等问题。再次,使用一种快速谱线分析的算法进行光谱分析功能的验证。在忽略高斯白噪声干扰以及谱线漂移状况已得到校正的情况下快速校正背景干扰,谱线重叠等干扰因素,编程计算证明此方法计算速度快,并且可以保证计算结果的准确性,使谱线分析更加高效。最后,使用基于谱数据增强的高斯拟合算法进行谱线分析功能的验证。谱数据增强算法用于丰富发射光谱的原始谱数据,从而提升算法对谱线的辨识及分离能力;在数据增强的基础上使用高斯拟合算法进行双峰以及多峰的分离拟合,拟合误差均在容许范围之内,计算结果证明此算法有效可行。
   本文采用了三种改进的谱线分析算法来校正ICP-AES中的光谱干扰问题.Kalman滤波法可以校正目前发现的所有干扰形式,快速谱线分析法可以更短的时间校正背景干扰和谱线重叠,改进后的高斯拟合法在多峰分离方面功能更好,计算速度和结果的准确性均有所提高。

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