本文關(guān)鍵詞：基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)的泥蚶重金屬污染信息的快速檢測(cè)

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【摘要】：隨著工業(yè)化進(jìn)程的加快,大量有毒有害重金屬被排入水體中,導(dǎo)致泥蚶重金屬污染問(wèn)題愈加嚴(yán)重。激光誘導(dǎo)擊穿光譜(LIBS)技術(shù)由于破壞性小、操作方便、分辨率高等特點(diǎn),能滿足泥蚶重金屬檢測(cè)要求。然而,由于光譜噪聲和樣品基體效應(yīng)等方面的影響,LIBS技術(shù)的檢測(cè)限和精度存在不足,而采取化學(xué)計(jì)量學(xué)方法能夠提高光譜分析精度和穩(wěn)定性。本論文通過(guò)搭建LIBS實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),以LIBS技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)快速檢測(cè)分析泥蚶重金屬污染信息。論文主要內(nèi)容如下:1.建立定性分析模型,將偏最小二乘算法、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林三種識(shí)別方法和小波分析以及信息增益變量選擇方法相結(jié)合對(duì)重金屬污染泥蚶樣品的LIBS光譜進(jìn)行識(shí)別。首先,采用小波變換對(duì)LIBS光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,獲取較高信噪比的光譜數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)壓縮;然后,應(yīng)用信息增益變量選擇方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征變量提取;最后,分別應(yīng)用偏最小二乘算法、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林三種判別方法對(duì)光譜處理后的信息進(jìn)行識(shí)別分析,再對(duì)預(yù)處理后的泥蚶光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行小波重構(gòu)分析。2.建立多元校正模型,針對(duì)泥蚶重金屬Cu含量檢測(cè)問(wèn)題,首先對(duì)重金屬Cu污染的泥蚶LIBS光譜進(jìn)行譜線分析,提取Cu元素特征譜線所在的特征波段;然后,采用光譜平滑方法減少光譜數(shù)據(jù)中的隨機(jī)噪聲,根據(jù)定量分析的評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇最佳的平滑點(diǎn)數(shù),再對(duì)平滑后的LIBS光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換,減小基線漂移、高頻噪聲等對(duì)模型準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性的影響;最后,采用偏最小二乘回歸算法和最小二乘支持向量機(jī)回歸方法對(duì)光譜預(yù)處理后的光譜特征波段進(jìn)行回歸建模,驗(yàn)證模型的可行性和穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：激光誘導(dǎo)擊穿光譜 化學(xué)計(jì)量學(xué) 光譜預(yù)處理 定量分析 定性分析
【學(xué)位授予單位】：溫州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X835;TN247
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-21
• 1 研究背景及意義11-13
• 2 激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)的概述13-14
• 2.1 激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)的原理13
• 2.2 激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)13-14
• 3 LIBS光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理14-21
• 3.1 光譜信號(hào)噪聲來(lái)源14-15
• 3.2 小波分析方法15-18
• 3.3 信息增益變量選擇方法18-19
• 3.4 光譜數(shù)據(jù)平滑和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換處理19-21
• 第二章 基于LIBS技術(shù)泥蚶不同重金屬污染的定性分析21-35
• 1 引言21-23
• 2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)23-24
• 2.1 樣品制備及化學(xué)試劑23
• 2.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)過(guò)程23-24
• 3 LIBS技術(shù)中的分類模型24-27
• 3.1 隨機(jī)森林算法24-26
• 3.2 偏最小二乘判別算法（PLSDA）26
• 3.3 最小二乘支持向量機(jī)判別算法26-27
• 4 泥蚶不同重金屬污染的識(shí)別結(jié)果分析27-32
• 4.1 泥蚶樣品LIBS光譜圖的譜線分析27-29
• 4.2 LIBS光譜特征變量選擇分析29-31
• 4.3 預(yù)測(cè)性能分析31-32
• 4.4 LIBS光譜小波重構(gòu)分析32
• 5 本章小結(jié)32-35
• 第三章 泥蚶中重金屬銅含量的LIBS光譜定量分析35-53
• 1 引言35-36
• 2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)36-37
• 3 基于LIBS的定量分析方法37-41
• 3.1 傳統(tǒng)強(qiáng)度定標(biāo)方法37-38
• 3.2 多元校正定量分析方法38-41
• 3.2.1 多元素定標(biāo)模型38
• 3.2.2 偏最小二乘回歸模型38-39
• 3.2.3 最小二乘支持向量機(jī)回歸模型39-41
• 4 LIBS光譜定量結(jié)果分析41-51
• 4.1 LIBS光譜譜線分析41-43
• 4.2 定標(biāo)曲線和多元校正定量分析43-46
• 4.3 LIBS光譜預(yù)處理對(duì)建模效果的影響46-51
• 5 本章小結(jié)51-53
• 第四章 總結(jié)與展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-61
• 致謝61-63
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文63

【相似文獻(xiàn)】

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