拉曼光谱在纺织品纤维成分快速分析中的应用

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资料名称：	拉曼光谱在纺织品纤维成分快速分析中的应用
文件类型：	PDF文档
文件大小：	41.66 MB
资料归类：	纺织书籍
整理时间：	2021-05-14
软件简介：	拉曼光谱在纺织品纤维成分快速分析中的应用作者：吴淑焕编著出版时间：2015年版内容简介　　本书系统介绍了拉曼光谱分析理论、拉曼光谱分析仪器、拉曼光谱化学计量方法，并重点解析了拉曼光谱技术在纺织品纤维成分快速筛查中的应用研究。为便于读者理解和应用，附录列举了拉曼光谱分析中常见的预处理及建模方法的源代码等相关参考资料。本书可供从事纺织品检测领域的拉曼光谱分析技术研究的科技工作者、分析测试者，以及相关专业大专院校学生参考阅读。目录第1章引言/t1 1．1 拉曼光谱技术的发展历程/t2 1．1．1 拉曼光谱仪器的发展/t5 1．1．2 化学计量学与拉曼光谱/t7 1．1．3 应用领域的发展/t9 1．1．4 我国拉曼光谱分析技术和仪器的发展和研究现状/t20 1．2 拉曼光谱技术的研究展望/t22 1．2．1 拉曼增强技术/t22 1．2．2 拉曼仪器发展新方向/t23 1．2．3 拉曼光谱快速检测的应用/t24 参考文献/t24 第2章拉曼光谱分析基础/t32 2．1 拉曼光谱产生机理/t32 2．1．1 拉曼效应/t32 2．1．2 拉曼散射的选择定则/t38 2．1．3 拉曼峰散射光强/t38 2．1．4 振动频率和转动频率/t40 2．1．5 拉曼的噪声和降噪方法/t41 2．2 拉曼光谱的特点/t44 2．3 常用拉曼光谱分析技术/t46 2．3．1 傅里叶变换拉曼光谱技术/t46 2．3．2 显微共焦拉曼光谱技术/t47 2．3．3 表面增强拉曼光谱技术/t48 2．3．4 激光共振拉曼光谱技术/t50 2．4 拉曼光谱分析流程/t53 2．4．1 定量分析方法/t53 2．4．2 模型传递方法/t54 参考文献/t56 第3章拉曼光谱的预处理方法/t62 3．1 概述/t62 3．2 荧光背景扣除方法/t63 3．2．1 Savitzky-Golay方法/t64 3．2．2 全自动背景扣除算法/t65 3．2．3 自适应迭代重加权惩罚最小二乘算法/t67 3．3 Fourier 变换方法/t69 3．3．1 Fourier变换的基本性质/t71 3．3．2 离散Fourier变换及光谱多重性效应/t71 3．3．3 FFT及其在光谱中的应用/t73 3．4 小波变换方法/t75 3．5 拉曼光谱波长区间的选择/t77 3．5．1 CARS方法/t77 3．5．2 Random Frog方法/t80 参考文献/t83 第4章拉曼光谱的定性与定量分析/t86 4．1 概述/t86 4．2 拉曼光谱定性分析方法（模式识别法）/t87 4．2．1 模式空间的几种距离与相似性度量/t87 4．2．2 特征抽取方法/t90 4．2．3 模式识别的数据预处理方法/t91 4．2．4 有监督的模式识别方法：判别分析法/t92 4．2．5 监督的模式识别方法：聚类分析法/t101 4．2．6 投影的模式识别方法/t108 4．3 拉曼光谱定量分析方法（多元校正）/t112 4．3．1 主成分与偏最小二乘法回归法/t112 4．3．2 人工神经网络/t115 参考文献/t117 第5章拉曼光谱法快速定性定量分析纺织品纤维成分/t120 5．1 概述/t120 5．2 纺织品纤维成分定性定量分析的传统方法/t121 5．2．1 纤维成分定性鉴定标准/t121 5．2．2 纤维成分定量分析标准/t126 5．3 纺织品纤维成分定性定量分析的新方法――拉曼光谱法/t130 5．4 纺织品纤维成分快速筛查案例/t132 5．4．1 床上用品纤维成分快速筛查的意义/t132 5．4．2 床上用品假冒伪劣特征/t135 5．4．3 国内外床上用品纤维成分检验鉴定技术现状分析/t146 5．4．4 床上用品纤维成分检验鉴定方法有效性评价/t150 5．4．5 基于拉曼光谱的床上用品纤维成分现场检验鉴定新方法研究/t159 5．5 研究成果服务工作/t193 5．5．1 研究成果服务工作的应用范围/t193 5．5．2 研究成果服务工作案例/t194 5．5．3 研究成果服务工作的应用前景/t196 参考文献/t197 附录A 光谱预处理算法代码/t199 A．1 air-PLS/t199 A．2 Mean-Centering/t201 附录 B 建模算法代码/t203 B．1 Partial Least Squares/t203 B．2 Partial Least Squares-Linear Discriminant Analysis/t205 附录C 模型评价算法代码/t208 C．1 Leave-One-Out Cross Validation/t208 C．2 Double Cross Validation/t212 附录D 异常值剔除算法代码/t215 D．1 Outlier Detection/t215 附录 E 变量选择算法代码/t218 E．1 Uninformative Variable Elimination/t218 E．2 Iteratively Retain Informative Variables/t219 E．3 Interval Random Frog/t227
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