拉曼光譜在紡織品纖維成分快速分析中的應用檢視原始碼討論檢視歷史

《拉曼光譜在紡織品纖維成分快速分析中的應用》，作者:吳淑煥 等編著，出版社：電子工業出版社 。

電子工業出版社成立於1982年10月，是工業和信息化部直屬的科技與教育出版社，享有「全國優秀出版社」、「講信譽、重服務」的優秀出版社、「全國版權貿易先進單位」、首屆中國出版政府獎「先進出版單位」等榮譽稱號。

內容簡介

本書系統介紹了拉曼光譜分析理論、拉曼光譜分析儀器、拉曼光譜化學計量方法，並重點解析了拉曼光譜技術在紡織品纖維成分快速篩查中的應用研究。為便於讀者理解和應用，附錄列舉了拉曼光譜分析中常見的預處理及建模方法的源代碼等相關參考資料。 本書可供從事紡織品檢測領域的拉曼光譜分析技術研究的科技工作者、分析測試者，以及相關專業大專院校學生參考閱讀

目錄

第1章引言1

1.1拉曼光譜技術的發展歷程2

1.1.1拉曼光譜儀器的發展5

1.1.2化學計量學與拉曼光譜7

1.1.3應用領域的發展9

1.1.4我國拉曼光譜分析技術和儀器的發展和研究現狀20

1.2拉曼光譜技術的研究展望22

1.2.1拉曼增強技術22

1.2.2拉曼儀器發展新方向23

1.2.3拉曼光譜快速檢測的應用24

參考文獻24

第2章拉曼光譜分析基礎32

2.1拉曼光譜產生機理32

2.1.1拉曼效應32

2.1.2拉曼散射的選擇定則38

2.1.3拉曼峰散射光強38

2.1.4振動頻率和轉動頻率40

2.1.5拉曼的噪聲和降噪方法41

2.2拉曼光譜的特點44

2.3常用拉曼光譜分析技術46

2.3.1傅里葉變換拉曼光譜技術46

2.3.2顯微共焦拉曼光譜技術47

2.3.3表面增強拉曼光譜技術48

2.3.4激光共振拉曼光譜技術50

2.4拉曼光譜分析流程53

2.4.1定量分析方法53

2.4.2模型傳遞方法54

參考文獻56

第3章拉曼光譜的預處理方法62

3.1概述62

3.2熒光背景扣除方法63

3.2.1Savitzky-Golay方法64

3.2.2全自動背景扣除算法65

3.2.3自適應迭代重加權懲罰最小二乘算法67

3.3Fourier變換方法69

3.3.1Fourier變換的基本性質71

3.3.2離散Fourier變換及光譜多重性效應71

3.3.3FFT及其在光譜中的應用73

3.4小波變換方法75

3.5拉曼光譜波長區間的選擇77

3.5.1CARS方法77

3.5.2RandomFrog方法80

參考文獻83

第4章拉曼光譜的定性與定量分析86

4.1概述86

4.2拉曼光譜定性分析方法(模式識別法)87

4.2.1模式空間的幾種距離與相似性度量87

4.2.2特徵抽取方法90

4.2.3模式識別的數據預處理方法91

4.2.4有監督的模式識別方法：判別分析法92

4.2.5無監督的模式識別方法：聚類分析法101

4.2.6投影的模式識別方法108

4.3拉曼光譜定量分析方法(多元校正)112

4.3.1主成分與偏最小二乘法回歸法112

4.3.2人工神經網絡115

參考文獻117

第5章拉曼光譜法快速定性定量分析紡織品纖維成分120

5.1概述120

5.2紡織品纖維成分定性定量分析的傳統方法121

5.2.1纖維成分定性鑑定標準121

5.2.2纖維成分定量分析標準126

5.3紡織品纖維成分定性定量分析的新方法——拉曼光譜法130

5.4紡織品纖維成分快速篩查案例132

5.4.1床上用品纖維成分快速篩查的意義132

5.4.2床上用品假冒偽劣特徵135

5.4.3國內外床上用品纖維成分檢驗鑑定技術現狀分析146

5.4.4床上用品纖維成分檢驗鑑定方法有效性評價150

5.4.5基於拉曼光譜的床上用品纖維成分現場檢驗鑑定新方法研究159

5.5研究成果服務工作193

5.5.1研究成果服務工作的應用範圍193

5.5.2研究成果服務工作案例194

5.5.3研究成果服務工作的應用前景196

參考文獻197

附錄A光譜預處理算法代碼199

A.1air-PLS199

A.2Mean-Centering201

附錄B建模算法代碼203

B.1PartialLeastSquares203

B.2PartialLeastSquares-LinearDiscriminantAnalysis205

附錄C模型評價算法代碼208

C.1Leave-One-OutCrossValidation208

C.2DoubleCrossValidation212

附錄D異常值剔除算法代碼215

D.1OutlierDetection215

附錄E變量選擇算法代碼218

E.1UninformativeVariableElimination218

E.2IterativelyRetainInformativeVariables219

E.3IntervalRandomFrog227