本文關(guān)鍵詞：水環(huán)境重金屬便攜式檢測儀器的分析控制軟件設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來隨著工業(yè)化水平不斷地提高,水環(huán)境重金屬污染也日益嚴(yán)重,這不但對人類的健康造成巨大的威脅,同時也嚴(yán)重地破壞了生態(tài)環(huán)境。因此,對湖泊、海洋等水環(huán)境的重會屬濃度的監(jiān)測已經(jīng)成為亟待解決的問題。本文結(jié)合無線通信技術(shù)、電化學(xué)分析技術(shù)、Qt和Android軟件技術(shù)設(shè)計(jì)了一套針對便攜式重金屬痕量分析儀器的PC端和移動端的分析控制軟件。本文首先介紹了水環(huán)境重金屬污染的現(xiàn)狀及其危害、實(shí)驗(yàn)室和現(xiàn)場重金屬檢測技術(shù)以及化學(xué)計(jì)量學(xué)中常用的多元校正分析方法。其次對電化學(xué)溶出伏安原理以及本項(xiàng)目設(shè)計(jì)的硬件系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)地介紹,并將現(xiàn)場檢測的結(jié)果與專業(yè)檢測中心的檢測結(jié)果進(jìn)行對比分析。本文所作的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1.設(shè)計(jì)了基于Qt框架的PC端和基于Android平臺的移動端分析控制軟件。本文所設(shè)計(jì)的兩個不同平臺上的軟件,實(shí)現(xiàn)了與硬件設(shè)備之間的串口通信和無線通信并對其進(jìn)行控制,對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,并將得到的數(shù)據(jù)以曲線的形式呈現(xiàn)在控制軟件界面上,最終進(jìn)行重金屬離子濃度的定量分析。此外,還實(shí)現(xiàn)了歷史數(shù)據(jù)的保存與讀取,數(shù)據(jù)的實(shí)時顯示,以及曲線縮放、移動等功能。實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明,該軟件在用于與本項(xiàng)目儀器進(jìn)行有線串口通訊和無線通訊,以及在實(shí)時數(shù)據(jù)動態(tài)顯示方面具有良好的實(shí)用性,軟件功能完善,具有良好的穩(wěn)定性和便捷性,人機(jī)交互體驗(yàn)良好。2.深入研究了數(shù)字濾波器和小波去噪方法對實(shí)際檢測數(shù)據(jù)的處理方法與效果。對儀器現(xiàn)有的去噪方法進(jìn)行改進(jìn),使用IIR和FIR數(shù)字濾波器中較為常用的濾波器設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)了專門針對本儀器系統(tǒng)實(shí)際檢測數(shù)據(jù)的低通濾波器,并且使用基于軟閾值技術(shù)的小波去噪方法,對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理并分析結(jié)果。分析結(jié)果表明,小波去噪方法對于本儀器系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理效果較為理想,處理后的數(shù)據(jù)完整地保留了溶出伏安曲線中重要的波形特征,并且具有良好的平滑效果,對于后續(xù)的濃度分析具有重要意義。3.提出一種溶出峰提取的改進(jìn)算法,將其應(yīng)用于偏最小二乘回歸建模,提高了重金屬離子濃度定量檢測的精度。在對儀器檢測的重金屬溶出伏安曲線進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上,提出一種基于溶出峰區(qū)域提取的自變量數(shù)據(jù)集精簡算法,將其用于對重金屬離子濃度的偏最小二乘回歸建模上,以提高模型對離子濃度定量分析的能力,并使用實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明,使用精簡后的自變量數(shù)據(jù)集進(jìn)行偏最小二乘回歸建模的模型,在進(jìn)行重金屬離子濃度定量分析的精度上得到了一定程度的提高。
【關(guān)鍵詞】：重金屬檢測 電化學(xué)溶出伏安法 Qt Android 小波去噪 偏最小二乘回歸
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52;R123
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 水環(huán)境重金屬污染現(xiàn)狀11-12
• 1.1.1 水環(huán)境中的重金屬及來源11
• 1.1.2 水環(huán)境中重金屬的危害11-12
• 1.2 水環(huán)境重金屬檢測技術(shù)12-15
• 1.3 多元校正分析方法概述15-16
• 1.4 本文研究內(nèi)容16-18
• 第2章 檢測原理及儀器系統(tǒng)設(shè)計(jì)18-31
• 2.1 電化學(xué)溶出伏安分析18-22
• 2.1.1 溶出伏安法18-19
• 2.1.2 差分脈沖溶出伏安法19-20
• 2.1.3 循環(huán)伏安法20
• 2.1.4 定量分析方法20-22
• 2.2 儀器系統(tǒng)設(shè)計(jì)22-29
• 2.2.1 硬件電路設(shè)計(jì)23-25
• 2.2.2 下位機(jī)軟件設(shè)計(jì)25-28
• 2.2.3 集成式檢測手柄28-29
• 2.3 實(shí)際樣品檢測29-31
• 第3章 基于Qt的PC端控制軟件設(shè)計(jì)31-43
• 3.1 Qt簡介31-34
• 3.1.1 Qt模塊結(jié)構(gòu)31-33
• 3.1.2 Qt中的信號-槽機(jī)制33-34
• 3.2 串口通信模塊34-37
• 3.2.1 串口通信測試模塊34-35
• 3.2.2 多線程監(jiān)聽串口模塊35-37
• 3.3 參數(shù)設(shè)置模塊37-38
• 3.4 實(shí)時數(shù)據(jù)顯示模塊38-43
• 3.4.1 QWT庫的應(yīng)用38-39
• 3.4.2 實(shí)時曲線動態(tài)顯示39-40
• 3.4.3 循環(huán)伏安掃描的曲線繪制40-43
• 第4章 基于Android的移動端控制軟件設(shè)計(jì)43-57
• 4.1 Android簡介43-47
• 4.1.1 Android系統(tǒng)架構(gòu)43-45
• 4.1.2 Activity的生命周期45-47
• 4.2 軟件控制功能設(shè)計(jì)47-50
• 4.3 多線程無線網(wǎng)絡(luò)通訊模塊50-53
• 4.3.1 Android多線程概述50-51
• 4.3.2 Android多線程Socket編程51-53
• 4.4 實(shí)時數(shù)據(jù)顯示模塊53-55
• 4.4.1 Android開源圖表庫AChartEngine簡介53-54
• 4.4.2 曲線繪制模塊設(shè)計(jì)54-55
• 4.5 數(shù)據(jù)保存模塊55-57
• 4.5.1 參數(shù)設(shè)置保存55
• 4.5.2 歷史數(shù)據(jù)讀取和保存55-57
• 第5章 數(shù)據(jù)處理與算法分析57-78
• 5.1 噪聲去除算法57-62
• 5.1.1 數(shù)字濾波器57-58
• 5.1.2 基于小波變換的去噪方法58-59
• 5.1.3 應(yīng)用和比較59-62
• 5.2 基于偏最小二乘法的重金屬定量分析62-78
• 5.2.1 偏最小二乘法簡介62-63
• 5.2.2 偏最小二乘算法實(shí)現(xiàn)63-65
• 5.2.3 偏最小二乘法主成分個數(shù)確定方法65-68
• 5.2.4 簡化自變量數(shù)據(jù)集的偏最小二乘法建模68-72
• 5.2.5 比較與分析72-78
• 第6章 總結(jié)與展望78-81
• 6.1 總結(jié)78-79
• 6.2 展望79-81
• 參考文獻(xiàn)81-84
• 作者簡歷84-85
• 致謝85

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