基于小波变换和连续Hopfield神经网络的重叠峰解析策略

气相色谱常见出峰异常问题的原因及解决办法

理论 ? 实践 190 | 2015年07月 气相色谱(gas chromatography 简称GC)是二十世纪五十年代出现的一项重大科学技术成果。经过这些年的发展，色谱分析技术日趋成熟，色谱仪的使用越来越普及，使气相色谱仪在物质的定性及定量的检测方面有着越来越重要的地位，在石油化工中的大部分的原料和产品都可使用气相色谱法来进行分析。色谱的分析过程是比较复杂的，诸多因素都可以对结果产生影响，经常会出现预料不到的现象，出峰异常就是经常遇到的问题之一,一般表现为色谱出鬼峰，色谱峰分不开，色谱峰拖尾，色谱峰出现圆顶峰，进样后不出峰等，这些问题的出现看似没有规律，认真分析大部分有迹可循。以下就比较常见的造成出峰异常的问题原因进行分析，并讨论可行的解决办法。 1 鬼峰出现的原因及解决办法 1.1 进样口硅胶垫的影响 (1)原因分析。与硅胶垫质量和进样针头质量有关，主要有 几个方面：①进样针头质量不好，边缘不够平整，硅胶垫容易损坏。②硅胶垫使用次数过多或时间长老化，硅胶垫质量不好，材料弹性差，硅胶垫碎屑进入汽化室，便会形成鬼峰。③硅胶垫被污染，如进样时针头处附着的样品液滴被硅胶隔垫所吸附，在之后的分析过程中一点点脱附后进入色谱柱中。 (2)解决办法。检查所使用的进样针及硅胶垫，对质量不好的进样针、使用时间过长或质量有问题的硅胶垫进行有针对的更换。 1.2 进样口、检测器或衬管和分流平板污染 (1)原因分析 污染产生的原因较多，可以归结为以下几 个方面：①长时间未进行色谱仪的定期维护。②待测样品的组成复杂，进样口温度设置不够高，使样品汽化不完全，较重的组分滞留在进样口当中。③汽化室和衬管内经常会聚集一些沉积物及高沸点物质，如果碰到某次分析高沸点物质时，进样口温度升高时就会使聚集的物质逸出多余的峰;④在检测器中和分流平板的凹槽中未挥发的物质会慢慢积累，造成鬼峰无规律出现。(2)解决办法 根据实际污染情况对仪器的各部件进行清理。①清洗进样口。首先拆除色谱柱，之后在保证加热和通气的前提下，将无水乙醇或丙酮由进样口注入，重复3～5次，最后加热通气干燥进样口。②更换衬管或清洗衬管。在衬管被污染时可清楚的看到有颗粒物沉积或石英棉颜色变暗，污染严重时需要更换新的衬管。清洗衬管的方法: 取出衬管中的石英棉，将衬管浸泡在铬酸洗液中24小时后取出，再分别用蒸馏水、甲醇、丙酮清洗后干燥。③分流平板的清洗。将分流衬板置于色谱纯的甲醇等有机溶剂中进行超声处理，干燥，注意在拆卸和安装分流平板的过程中不能直接用手触摸，以防污染。④检测器清洗。热导检测器：根据检测器污染的程度选择合适的清洗溶剂，将丙酮，乙醚，十氢萘等溶剂装满检定器的测量池，浸泡大约20分钟左右后倾出，如此重复多次至所倾出的溶液比较干 气相色谱常见出峰异常问题的原因及解决办法 柴聪(中国神华煤制油化工有限公司鄂尔多斯煤制油分公司, 内蒙古 鄂尔多斯 017209) 摘要：气相色谱作为一种成熟稳定的分离、分析技术，在石油化工领域应用非常广泛，利用气相色谱分析技术进行定性、定量检测时，出峰异常问题的出现往往会给结果判定带来严重干扰。对气相色谱分析时这类问题产生的原因进行分析，找出相应的解决办法， 可以减少处理结果时的干扰，进而提高分析结果判定的准确性。关键词：气相色谱；鬼峰；色谱峰分不开；色谱峰拖尾；解决办法净为止。如果选用一种溶剂不能洗净时，可以根据污染物的性 质先选用高沸点溶剂进行浸泡清洗，然后再用低沸点溶剂反复清洗。洗净后加热驱出溶剂，安装回仪器上，加热检测器至150℃左右，接通载气冲洗4小时左右即可使用。氢火焰检测器：在污染不严重时可以将色谱柱拆下，用管子将进样口与检测器联接起来，然后通载气并将检测器温度升至120℃以上，从进样口先注入20μl 左右蒸馏水，再注入几十微升丙酮溶剂进行清洗。当污染比较严重时，必须卸下检测器进行清洗，顺序拆下收集极、正极、喷嘴， 若喷嘴是不锈钢类的材料做成，可以与电极一起，先用细砂纸细心打磨掉脏污部分，再用超声清洗，最后用甲醇清洗干净，放入烘箱中烘干。 1.3 色谱柱的影响 (1)原因分析。①色谱柱未充分老化，柱温过低老化不充 分，温度过高产生液相遗失。②色谱柱长时间使用。柱自身有吸附特性，柱内余留高浓度样品或柱内留存高沸点物质，柱头被污染。再者毛细管柱低负荷量，需要高灵敏度检测器，这样就特别容易出现鬼峰。 (2)解决办法。截去受污染的柱头部分，升高进样口温度到合适的值，进行柱头老化；在进行组成复杂的样品分析后，采用程序升温对色谱柱进行吹扫，清除色谱柱中的残留物质。在程序升温的过程中，设置的最高柱温必须低于柱子最高使用温度20℃左右，以避免柱流失。 1.4 仪器分析条件设置不合适 (1)原因分析。在分析未知的新样品时，可能会由于仪器条 件设置不当产生一些干扰峰。一般原因是:①样品可能会在分析条件下发生降解产生一些干扰成分，如果这些成分恰好在该条件下有响应，就可能产生鬼峰。②选择的色谱柱不合适，不利于分析高沸点的化合物。 (2)解决办法。通过查阅文献，进行试验，查找方法，尽可能的了解检测样品的各种性质，如极性、分子结构、分子量大小等方面，选择适当的分析条件，包括柱箱、进样口、检测器的使用温度，色谱柱的极性、膜厚、长度、内径等。 1.5 样品污染 样品在进样前的处理过程中受到污染，鬼峰在检测时有规律出现，有良好的重复性，且溶剂空白不包含此峰，这种情况比较容易判断。 解决方法：由于色谱分析是一种痕量分析方法，所以在样品处理的各个过程中用到的所有物品必须保证清洁，以免使干扰物质进入样品。 2 色谱峰分不开的原因及解决办法 2.1 载气流速过高

小波变换程序

小波滤波器构造和消噪程序（2个） 1．重构 % mallet_wavelet.m % 此函数用于研究Mallet算法及滤波器设计 % 此函数仅用于消噪 a=pi/8; %角度赋初值 b=pi/8; %低通重构FIR滤波器h0(n)冲激响应赋值 h0=cos(a)*cos(b); h1=sin(a)*cos(b); h2=-sin(a)*sin(b); h3=cos(a)*sin(b); low_construct=[h0,h1,h2,h3]; L_fre=4; %滤波器长度 low_decompose=low_construct(end:-1:1); %确定h0(-n)，低通分解滤波器for i_high=1:L_fre; %确定h1(n)=(-1)^n,高通重建滤波器 if(mod(i_high,2)==0); coefficient=-1; else coefficient=1; end high_construct(1,i_high)=low_decompose(1,i_high)*coefficient; end high_decompose=high_construct(end:-1:1); %高通分解滤波器h1(-n) L_signal=100; %信号长度 n=1:L_signal; %信号赋值 f=10; t=0.001; y=10*cos(2*pi*50*n*t).*exp(-20*n*t); figure(1); plot(y); title('原信号'); check1=sum(high_decompose); %h0(n)性质校验 check2=sum(low_decompose); check3=norm(high_decompose); check4=norm(low_decompose); l_fre=conv(y,low_decompose); %卷积 l_fre_down=dyaddown(l_fre); %抽取,得低频细节 h_fre=conv(y,high_decompose); h_fre_down=dyaddown(h_fre); %信号高频细节 figure(2);

色谱定量分析

色谱定量分析 色谱分析的重要作用之一是对样品定量。色谱法定量的依据是：组分的重量或在载气中的浓度与检测器的响应信号成正比。在此，响应信号指峰面积或峰高，表示为：i i i A f w =，其中：w i 为欲测组分i 的量，A i 为组分i 的峰面积，f i 为比例系数，在此称为校正因子。由此可见，要准确定量，首先要准确测出峰面积与定量校正因子。 一、峰面积的测量 1. 对称峰面积的测量 对称色谱峰近似地看作一个等腰三角形，按照三角形求面积的方法，峰面积为 i w h A h i i 2 =，经验证明该方法计算的面积只有实际面积的0.94倍，故再乘一系数1.065， i w h A h i i 2 065.1=，这是目前应用较广的计算法。 2. 不对称峰面积的测量 在色谱分析中，经常会遇到不对称峰，多数不对称峰为拖尾峰，峰面积的计算方法为：取峰高0.15倍处和0.85倍处峰宽的平均值，乘峰高：h W W A h h ?+= )(2 1 85.015.0 3. 大色谱峰尾部的小峰面积的测量 分析某主成分中痕量组分时，常会遇到主峰未到基线，杂质峰开始馏出的情况。此时，杂质峰面积计算法如下： 沿主峰尾部划出杂质峰的基线，由峰顶作主峰基线的垂线。峰顶为A ，垂线与主峰尾部交点为B ，峰高一半处峰宽为b ，则A=AB·b 。 4. 基线漂移时峰面积的测量 基线漂移时的峰面积，形状与大峰后面拖尾的小峰的峰缝相似，计算方法相同。 5. 重合峰面积的测量 在色谱分析中，常会遇到分离不完全的重合峰，峰面积可如下计算： 两峰重合，如果交点位于小峰半高以下，可由峰高乘半高峰宽法计算两峰面积。 如果两峰交点位于小峰半高以上，通常是由交点作基线的垂线，再用剪纸称重法计算。 6. 峰高乘保留时间法 同系物间，半高峰宽与保留时间呈线形关系：a bt W R h +=2 ，对于填充柱0≈a 。 当色谱峰很尖、很窄、半高峰宽不易测准时，可用保留时间代替半高峰宽 R bt h A ?=065.1。 7. 自动积分仪法 使用自动积分仪测量峰面积，速度快，比其他方法测量的精密度高，可大大节省人力，提高分析自动化程度。

用matlab小波分析的实例

1 绪论 1.1概述 小波分析是近15年来发展起来的一种新的时频分析方法。其典型应用包括齿轮变速控制，起重机的非正常噪声，自动目标所顶，物理中的间断现象等。而频域分析的着眼点在于区分突发信号和稳定信号以及定量分析其能量，典型应用包括细胞膜的识别，金属表面的探伤，金融学中快变量的检测，INTERNET的流量控制等。 从以上的信号分析的典型应用可以看出，时频分析应用非常广泛，涵盖了物理学，工程技术，生物科学，经济学等众多领域，而且在很多情况下单单分析其时域或频域的性质是不够的，比如在电力监测系统中，即要监控稳定信号的成分，又要准确定位故障信号。这就需要引入新的时频分析方法，小波分析正是由于这类需求发展起来的。 在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，这对于某些应用来说是很恰当的，因为信号的频率的信息对其是非常重要的。但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。其中短时傅立叶变换是在傅立叶分析基础上引入时域信息的最初尝试，其基本假定在于在一定的时间窗内信号是平稳的，那么通过分割时间窗，在每个时间窗内把信号展开到频域就可以获得局部的频域信息，但是它的时域区分度只能依赖于大小不变的时间窗，对某些瞬态信号来说还是粒度太大。换言之，短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行。所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。 而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整，在一般情况下，在低频部分（信号较平稳）可以采用较低的时间分辨率，而提高频率的分辨率，在高频情况下（频率变化不大）可以用较低的频率分辨率来换取精确的时间定位。因为这些特定，小波分析可以探测正常信号中的瞬态，并展示其频率成分，被称为数学显微镜，广泛应用于各个时频分析领域。 全文介绍了小波变换的基本理论，并介绍了一些常用的小波函数，它们的主要性质包括紧支集长度、滤波器长度、对称性、消失矩等，都做了简要的说明。在不同的应用场合，各个小波函数各有利弊。 小波分析在图像处理中有非常重要的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。文中给出了详细的程序范例，用MATLAB实现了基于小波变换的图像处理。 小波分析在图像处理中有非常重要的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。文中给出了详细的程序范例，用MATLAB实现了基于小波变换的图像处理。 小波分析在图像处理中有非常重要的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。文中给出了详细的程序范例，用MATLAB实现了基于小波变换的图像处理。 1.2 傅立叶变换与小波变换的比较 小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。它自产生以来，就一直与傅立叶分析

小波分解案列(程序)

简介 在数字图像处理中，需要将连续的小波及其小波变换离散化。一般计算机实现中使用二进制离散处理，将经过这种离散化的小波及其相应的小波变换成为离散小波变换（简称DWT）。实际上，离散小波变换是对连续小波变换的尺度、位移按照2的幂次进行离散化得到的，所以也称之为二进制小波变换。 虽然经典的傅里叶变换可以反映出信号的整体内涵，但表现形式往往不够直观，并且噪声会使得信号频谱复杂化。在信号处理领域一直都是使用一族带通滤波器将信号分解为不同频率分量，即将信号f(x)送到带通滤波器族Hi(x)中。 小波分解的意义就在于能够在不同尺度上对信号进行分解，而且对不同尺度的选择可以根据不同的目标来确定。 对于许多信号，低频成分相当重要，它常常蕴含着信号的特征，而高频成分则给出信号的细节或差别。人的话音如果去掉高频成分，听起来与以前可能不同，但仍能知道所说的内容；如果去掉足够的低频成分，则听到的是一些没有意义的声音。在小波分析中经常用到近似与细节。近似表示信号的高尺度，即低频信息；细节表示信号的高尺度，即高频信息。因此，原始信号通过两个相互滤波器产生两个信号。 通过不断的分解过程，将近似信号连续分解，就可以将信号分解成许多低分辨率成分。理论上分解可以无限制的进行下去，但事实上，分解可

以进行到细节（高频）只包含单个样本为止。因此，在实际应用中，一般依据信号的特征或者合适的标准来选择适当的分解层数。 实例 % By lyqmath % DLUT School of Mathematical Sciences 2008 % BLOG：https://www.360docs.net/doc/916823170.html,/lyqmath clc; clear all; close all; load leleccum; % 载入信号数据 s = leleccum; Len = length(s); [ca1, cd1] = dwt(s, 'db1'); % 采用db1小波基分解 a1 = upcoef('a', ca1, 'db1', 1, Len); % 从系数得到近似信号 d1 = upcoef('d', cd1, 'db1', 1, Len); % 从系数得到细节信号 s1 = a1+d1; % 重构信号 figure; subplot(2, 2, 1); plot(s); title('初始电源信号'); subplot(2, 2, 2); plot(ca1); title('一层小波分解的低频信息'); subplot(2, 2, 3); plot(cd1); title('一层小波分解的高频信息'); subplot(2, 2, 4); plot(s1, 'r-'); title('一层小波分解的重构信号'); 结果 总结 小波分解可以使人们在任意尺度观察信号，只需所采用的小波函数的尺

复杂体系色谱分析中的化学计量学方法

２０１３年１０月Ｖｏｌ.３１Ｎｏ.１０Ｏｃｔｏｂｅｒ２０１３ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ９２５~９２６ 聚一焦ＤＯＩ:１０.３７２４/ＳＰ.Ｊ.１１２３.２０１３.０９０２５ 收稿日期:２０１３￣０９￣１７复杂体系色谱分析中的化学计量学方法邵学广?一武一曦?一李一跑?一蔡文生 (南开大学化学学院?天津 ３０００７１) 邵学广:博士?教授?博士生导师? １９９２年获中国科技大学中日联合 培养博士学位后留校工作?２００５年 调入南开大学工作?研究方向为化 学信息学?主要从事复杂体系分析 中的化学计量学方法及其在 高通 量 分析中的应用研究?１９９２年以 来?先后对化学因子分析二小波分 析二免疫算法等在化学领域中的应 用开展了较深入的研究工作?建立 了小波变换和免疫算法用于复杂信 号解析和在线处理的新方法?开展 了实际复杂体系的近红外光谱分析 方法研究?建立了一系列用于近红 外光谱信号处理和建模的化学计量 学方法?已培养硕士二博士研究生 ４０余名?发表ＳＣＩ论文２２０余篇? 编著二翻译或合作出版学术著作５ 部?２００２年获教育部第三届高校 青年教师奖?２００３年获国家自然科 学基金委杰出青年基金? 一一色谱及其联用技术的快速发展使其成为复杂样品分析的重要手段之 一?近年来?以色谱为基础的样品预处理二联用二多维色谱等技术的发展 极大地提高了色谱技术在复杂样品分析中的能力?在石油化工二临床医 学二食品卫生二环境监测二商品检测二地质勘探等领域中均发挥了重要的作 用?在代谢组学二蛋白质组学等新兴学科中得到了广泛应用[１－３]?现代仪 器能够快速二准确地提供大量可靠的数据?但随着样品复杂程度的不断提 高?色谱的分离能力有时还不能满足定性定量分析的要求?多组分重叠的 色谱峰仍需要采用化学计量学的 数学分离 手段来解决?因此?复杂体 系分析中的化学计量学解析方法研究是现代分析化学的重要研究内容? 可为建立高效二实用的色谱分析方法提供一种新的途径? １一多元曲线分辨 一一实际样品的复杂性及性质相似的组分保留时间较为接近往往导致色 谱峰出现重叠现象?给色谱峰的识别和组分的定量分析带来很大困难? 多元曲线分辨(ＭＣＲ)为复杂分析体系的定性定量解析提供了新的手段? 通过对重叠色谱信号进行解析?直接从数据中提取各组分的定性(光谱二 质谱等)及定量(浓度)信息?多元曲线分辨￣交替最小二乘(ＭＣＲ￣ＡＬＳ) 是目前应用最为广泛的多元曲线分辨方法之一?Ｓａｌｖａｔｏｒｅ等[４]利用高 效液相色谱￣光二极管阵列联用仪(ＨＰＬＣ￣ＤＡＤ)对葡萄酒中的酚类物质 进行了测定?由于葡萄酒组分构成十分复杂?色谱信号严重重叠?常规的 ＨＰＬＣ方法很难把多酚物质从复杂的干扰物质中分离出来?作者利用 ＭＣＲ￣ＡＬＳ对重叠ＨＰＬＣ￣ＤＡＤ信号进行解析?得到目标组分的色谱信息? 从而对葡萄酒中的酚类物质进行了定性定量分析?并根据分析结果对葡 萄酒的来源进行了聚类分析?Ｖｏｓｏｕｇｈ等[５]采用短色谱柱结合快速洗脱 程序?利用ＭＣＲ￣ＡＬＳ和ＨＰＬＣ￣ＤＡＤ成功地对废水中的５种抗生素进行 了快速定量分析?作者把背景信号当作一种待解析组分?简化了信号的预 处理步骤?消除了背景干扰?从而提高了结果的准确性?为了解决高强度 噪声和背景对解析结果的干扰?Ｐａｒａｓｔａｒ等[６]将ＭＣＲ与粒子群优化算法(ＰＳＯ)结合?用于复杂体系的气相色谱￣质谱联用仪(ＧＣ￣ＭＳ)和ＨＰＬＣ￣ＤＡＤ多组分重叠数据的解析?结果表明?在组分信号重叠严重且存在高强度噪声干扰的情况下?使用改进的ＭＣＲ方法仍可得到准确的解析结果?２一免疫算法 一一免疫算法(ＩＡ)基于多组分重叠色谱信号的加和性?利用迭代算法计算重叠信号中各组分的分量实现重叠色谱信号的解析[７]?传统的免疫算法利用实验或模拟得到的标准样品信号对复杂样品的重叠信号进行拟合?实现多组分信号中各组分的同时分析?为了增加免疫算法的实用性?又发展了自适应免疫算法(ＡＩＡ)和非负免疫算法(ＮＮＩＡ)?实现了从复杂样品测试信号中提取 标样信号 ?并且可以只对特定的目标组分进行信息解析?在近期的研究工作[８]中?通过对免疫算法的进一步改进?结合快速升温程序?实现了农药混合

《村舍·乱峰重叠水横斜》阅读练习附答案

《村舍·乱峰重叠水横斜》阅读练习附答案 村舍 赵执信① 乱峰重叠水横斜，村舍依稀在若耶②。 垂老渐能分菽麦，全家合得住烟霞。 催风笋作低头竹，倾日葵开卫足花③。 雨玩山姿晴对月，莫辞闲澹送生涯。 注①赵执信：二十八岁因佟皇后丧葬期间观看洪升所作《长生殿》戏剧，被劾革职。此后五十年间，终身不仕，徜徉林壑。②若耶：在浙江绍兴之南，是著名的风景胜地。③卫足花：据《左传武王十七年》记，其大夫鲍庄子，为人所谗，被齐君处以断足之刑。孔子说：“鲍庄子之知不如葵，葵犹能卫其足。 1. 下列对这首诗的赏析，不恰当的两项是 A. 首句取远观视角，从整体上对村舍风光做了描绘，展现论文重恋叠峰、河道纵横的山村风光。 B. “村舍依稀在若耶”将诗人所居山村的风光与若耶的风光对比，突出了山村风光的美好。 C. 颔联的上句表现了诗人的天真性情，下句既描写了山村的景色，也表现出诗人自得的心境。 D. “雨玩山姿晴对月”写诗人在山村游山，赏月的活动，表达了诗人对山村生活的喜爱，自然引出末句的议论。 E. 这首诗所写村舍之景有淡远朦胧之美，营造出一种空朦的意境，与诗人闲淡的心境恰好相合。 2. 颈联抒发了怎样的感情？请简要分析。 【答案】 1. BD 2. （1）写了初夏村舍周围的景色，表达了诗人避祸保全自身的感情。 （2）运用鲍庄子的典故，表达了诗人避祸全身、在生活中宁愿“低头”“卫足”以求保全自己的感情。 【解析】 【1题详解】 试题分析：本题考查鉴赏诗歌的形象、表达技巧和诗人的思想情感的能力。首先要读懂诗句的内容和思想情感。B项，错在“将诗人所居山村的风光与若耶的风光对比”。题中“村舍”，指诗人修建于故乡山东博山城东五十里的“红叶山楼”。诗人说，他的红叶山庄虽地处山东博山，风景之优美则仿佛如绍兴的若耶一样。诗人把他红叶山楼的风景比之若耶，可见这里富于山光水色。D项，错在“诗人在山村游山，赏月的活动”。“雨玩山姿晴对月”是说，雨中的山，烟雾空濛；晴夜的月，清幽悄悄，两者都呈现淡远朦胧之美。这句话是描写雨中山和晴夜月的景色，并不是说诗人“在山村游山，赏月的活动”。故选BD。 【2题详解】 试题分析：本题考查考生赏析诗人思想情感的能力。赏析诗人思想情感要从意象、意境、情感几个角度考虑。分析诗歌中某一联的思想情感，即结合诗句内

色谱分析中各种图谱现象的判断

色谱分析中各种图谱现象的判断 色谱分析中各种图谱现象的判断 可能产生的原因及处理办法 一.基线噪音 1 流动池脏，用极性试剂清洗。当有填料进入，拆开流通池。 2 检测器灯有问题，如能量偏低，更换氘灯。 3 周期性的波动，则起源于泵的脉冲，检修泵或更换垫片等。 4 温度对检测器的影响，控制温度。 5 气泡经过检测器，用大流量冲洗。 6 可能难出峰的样品连续不断出来，用强极性流动相冲柱。 7 流动相本底高，如水的纯度不够，换超纯水。或试剂纯度不够，换色谱纯的试剂。 二.基线漂移（上漂和下漂） 1 柱中的流动相没有平衡，延长平衡时间，尤其在流动相中添加了有紫外吸收的添加剂。 2 在梯度洗脱中，基线上漂是正常的，在空白梯度中有可能是柱子中有杂质洗出。其次是流动相中有干扰物，换流动相。 3 温度不稳定（示差检测器），控温。 4 在等度分析中，样品缓慢洗出，改变淋洗液强度或用梯度分析。 5 样品进入检测器，吸附在池中，可能每进样一次，本底一次比一次高，很少见。 三.倒峰的产生和消除 1.柱切换的脉冲效应，一般不是很明显，必要时考虑换阀。

2.在低波长分析时，流动相本底比较高时，而样品用本底低的流动相溶解，肯定出现倒峰，其程度同进样量和本底差有关。解决办法，用流动相溶解样品，减少进样量，消除倒峰的影响。高波长时,影响比较小。 3.如果倒峰不影响峰的分离，对外标法定量不影响。但影响面积归一化法。 4.样品中有比流动相本底低的物质存在，如无机盐等，将出倒峰。这种情况下，倒峰的位置不一定在死体积位置出现（大多数在死体积位置出现）。 四.鬼峰的产生和消除 1.样品分析时峰没出完，在下一针或下下一针出现，判断办法，延长分析时间，计算可能出现的保留时间。然后调整流动相。 2.连续进样，在某个位置出现忽高忽低的峰，最可能是进样针污染，清洗进样针，注意污垢的干扰，有些样品易残留在针管里。可重新取样分析。 3.定量管污染，处理方法同上。 4.在死体积位置出现的小峰，可能是柱切换造成的。 5.流动相与样品溶剂不一致，也会出现鬼峰，尤其在低波长时，出现位置在死体积的地方。 6.气泡，如果有小气泡通过流通池，也出现随机的假峰，大气泡存在，其出现的峰往往直上直下，脱气解决。 7.样品发生变化反应，重新取样快速分析。

小波变换理论及应用

2011-2012 学年第一学期 2011级硕士研究生考试试卷 课程名称：小波变换理论及应用任课教师：考试时间：分钟 考核类型：A（）闭卷考试（80%）+平时成绩（20%）； B（）闭卷考试（50%）+ 课程论文（50%）； C（√）课程论文或课程设计（70%）+平时成绩（30%）。 一、以图示的方式详细说明连续小波变换（CWT）的运算过程，分析小波变换的内涵；并阐述如何从多分辨率（MRA）的角度构造正交小波基。（20分） 二、综述小波变换理论与工程应用方面的研究进展，不少于3000字。（25分） 三、运用MATLAB中的小波函数和小波工具箱，分别对taobao.wav语音信号在加噪之后的taobao_noise.wav信号进行降噪处理，要求列出程序、降噪结果及降噪的理论依据。（25分） 四、平时成绩。（30分）

（一）连续小波变换（CWT ）的运算过程及内涵 将平方可积空间中任意函数f （t ）在小波基下展开，称这种展开为函数f （t ）的连续小波变换（Continue Wavelet Transform ，简记CWT ）其表达式为 t a b t t f a b a f W d )(*)(||1),(? ∞+∞--=ψψ （ 1.1） 其中，a ∈R 且a ≠0。式（1.19）定义了连续小波变换，a 为尺度因子，表示与频率相关的伸 缩，b 为时间平移因子。其中)(| |1)(,a b t a t b a -=ψψ为窗口函数也是小波母函数。 从式（1.1）可以得出，连续小波变换计算分以下5个步骤进行。 ① 选定一个小波，并与处在分析时段部分的信号相比较。 ② 计算该时刻的连续小波变换系数C 。如图1.5所示，C 表示了该小波与处在分析时段内的信号波形相似程度。C 愈大，表示两者的波形相似程度愈高。小波变换系数依赖于所选择的小波。因此，为了检测某些特定波形的信号，应该选择波形相近的小波进行分析。 图1.5 计算小波变换系数示意图 ③ 如图1.6所示，调整参数b ，调整信号的分析时间段，向右平移小波，重复①～②步骤，直到分析时段已经覆盖了信号的整个支撑区间。 ④ 调整参数a ，尺度伸缩，重复①～③步骤。 ⑤ 重复①～④步骤，计算完所有的尺度的连续小波变换系数，如图1.7所示。 图1.6 不同分析时段下的信号小波变换系数计算 图1.7 不同尺度下的信号小波变换系数计算 C =0.2247

化学计量学方法在色谱解析中的若干应用

化学计量学方法在色谱解析中的若干应用 吴海龙×，张艳，俞汝勤 （湖南大学化学化工学院，化学生物传感与计量学国家重点实验室, 湖南长沙410082；Fax: +86-731-8821818；E-mail: hlwu@https://www.360docs.net/doc/916823170.html,） 色谱法因兼有分离分析的功能和快速、高效、灵敏优点，已成为分析化学领域中发展最快、应用最广的分析技术之一。尽管色谱可有多种分类及模式，但其根本是分离。对于多组分复杂体系如天然药物、生物和环境样品，由于其样本的复杂性，很难找到最优的色谱分离条件, 普遍存在着不能完全分离的重叠色谱峰以及色谱漂移现象, 这为复杂体系的定性定量分析带来困难。提高复杂分析体系多组分的分离分析能力，对其进行直接快速的定性定量分析已成为现代分析化学研究的热点和难点。 化学计量学是一门将计算机与数学、统计学相结合，处理复杂的化学量测数据并最大限度地提取有用信息的交叉学科，它结合利用化学计量学强大的数学分离解析能力，以弥补色谱手段在某些情况下分离能力的不足，缩短分离时间，降低成本，实现对谱峰重叠复杂多组分体系的直接快速定性定量分析。本文将就近年来化学计量学新方法与气相色谱、液相色谱及二维色谱相结合在生物医药等领域的若干解析应用作一介绍。 1.化学计量学方法在气相色谱分析中的应用 目前，气相色谱与质谱联用得到较大发展，其与化学计量学方法的结合对于分析复杂混合物体系具有独特的优越性。如Morris等采用GC结合计量学方法对燃料中的各组分物质进行了分析。Eide等采用GC-MS分析了多环芳烃混合物，并将偏最小二乘（PLS）算法用于实验数据处理，所建立的回归模型能很好的预测混合物中的诱变物质。García等采用GC-MS 测定了生物样品中的克伦特罗,并将直接三线性分解（DTLD）、平行因子分析（PARAFAC）、PARAFAC2、 Tucker3 和三线性PLS等三维模型用于分析信号处理。Cardoso等采用GC-MS、GC-FLDH和HPLC-UV-Vis分析巴西朗姆酒和浪姆酒中的有机酸、微量金属元素以及多酚类物质的含量，并通过模式识别方法对这两种酒进行比较。Jiye A等利用GC-MS分析测定了人血浆中的一系列小分子化合物，并通过采用主成分分析（PCA）和PLS处理实验数据，结果表明此方法对于小分子物质如与疾病有关的生物标记物的研究非常有利。Prazen等通过改用平行柱在不延长分析时间的情况下提高了GC-TOFMS的选择性和定量分析的精确度，尽管分析物色谱重叠严重，通过广义秩消失因子分析（GRAM）可得到满意的定量结果。 2.化学计量学方法在液相色谱分析中的应用 近年来液相色谱联用技术如LC-DAD、LC-MS应用非常广泛，与化学计量学方法相结合用于复杂多组分体系的分析检测也日益增多。

小波变换算法应用

小波变换算法应用

《软件开发》 课程设计 题目：小波算法的设计 【题目要求：将小波算法在MATLAB中实现，并将其应用于数字图像处理中。】 学院：数学学院 专业班级：应用数学09-2班 姓名：李明 学号：20096312 指导教师：邢燕、何蕾 2013.3.5

小波算法的设计 一、小波变换背景 小波变换是当前应用数学中一个迅速发展的领域，是分析和处理非平稳信号的一种有力 工具。它是以局部化函数所形成的小波基作为基底而展开的，具有许多特殊的性能和优点。 小波分析是一种更合理的时频表示和子带多分辨分析，对它的研究开始于20世纪80年代， 理论基础奠基于20世纪80年代末。经过十几年的发展，它已在信号处理与分析、地震信号处理、信号奇异性监测和谱古迹、计算机视觉、语音信号处理、图像处理与分析，尤其是图像编码等领域取得了突破性进展，成为一个研究开发的前沿热点。 二、小波变换概念 小波变换是一窗口大小固定不变但其形状可改变的时频局部化分析方法。小波变换在信号的高频部分，可以取得较好的时间分辨率；在信号的低频部分，可以取得较好的频率分辨率，从而能有效地从信号〔语音、图像等)中提取信息。 设)(t f是平方可积分函数，即)( f ，则该 t (2R ) L

连续函数的小波变换定义为： dt a b t t f a b a WT f )()(1),(*-=?+∞ ∞-ψ 0≠a 式中)()(1 ,*t a b t a b a ψψ=-称为母小波)(t ψ（基本小波）生 成的位移和尺度伸缩，其中a 为尺度参数，b 为平移参数。 连续小波变换有明确的物理意义，尺度参数a 越大，则 )(a t ψ越宽，该函数的时间分辨率越低。)(t ab ψ前增加因子 a 1是为了使不同的a 下的)(t a b ψ能量相同。而),(b a WT f 在频域可以表示为ωωψωπωd e F a b a WT b j f )()(2),(*?=。)(ωψ是幅频特性比较集中 的带通函数，小波变换具有表征分析信号)(ωF 频域上局部性质的能力。采用不同的a 值做处理时，)(ωψ的中心频率和带宽都不同，但品质因数（中心频率/带宽）却不变。 三、小波变换需求分析

小波变换的理解

由于小波变换的知识涵盖了调和分析，实变函数论，泛函分析及矩阵论，所以没有一定的数学基础很难学好小波变换．但是对于我们工科学生来说，重要的是能利用这门知识来分析所遇到的问题．所以个人认为并不需要去详细学习调和分析，实变函数论，泛函分析及矩阵论等数学知识．最重要是的理解小波变换的思想！从这个意义上说付立叶变换这一关必需得过！因为小波变换的基础知识在付立叶变换中均有提及，我觉得这也就是很多小波变换的书都将付立叶分析作为其重要内容的原因．所以我认为学习小波应从＜数字信号处理＞中的付立叶分析开始．当然也可从＜信号与系统＞这本书开始．然后再看杨福生老师的小波变换书．个人觉得他的书最能为工科学生所接受． ２信号的分解 付立叶级数将周期信号分解为了一个个倍频分量的叠加，基函数是正交的，也就是通常所说的标准正交基．通过分解我们就能将特定的频率成分提取出来而实现特定的各种需要，如滤波，消噪等．付立叶变换则将倍频谱转换为了连续谱，其意义差不多．小波变换也是一种信号分解思想：只不过它是将信号分解为一个个频带信号的叠加．其中的低频部分作为信号的近似，高频部分作为信号的细节．所谓的细节部分就是一组组小波分量的叠加，也就是常说的小波级数． ３小波变换的时频分析思想 付立叶变换将信号从时域变换到了频域，从整体上看待信号所包含的频率成分．对于某个局部时间点或时间段上信号的频谱分析就无能为力了，对于我们从事信号的奇异性检测的人来说，付立叶变换就失去了意义（包括加窗付立叶变换）．因为我们要找的是信号的奇异点（时域方面）和奇异点处所包含的频带（频域方面）也就是说需要一种时频分析方法．当然能有纯时域的分析方法更好！（据说数学形态学能达到这种效果）．小波变换之所以可以检测信号的奇异点，正在于它的＂小＂．因为用小的波去近似奇异信号要比正弦波要好的多． ４小波变换的实质 小波变换的公式有内积形式和卷积形式，两种形式的实质都是一样的．它要求的就是一个个小波分量的系数也就是＂权＂．其直观意义就是首先用一个时窗最窄，频窗最宽的小波作为尺子去一步步地＂量＂信号，也就是去比较信号与小波的相似程度．信号局部与小波越相似，则小波变换的值越大，否则越小！当一步比较完成后，再将尺子拉长一倍，又去一步步地比

基于积分方法的气相色谱峰形分辨

基于积分方法的气相色谱峰形分辨 计算机技术的快速发展,色谱仪进入智能化阶段,开发新的与之对应的色谱分辨技术是当前色谱信号处理研究重点之一。当多种化学物质结构或者组分相近时,它们的色谱单峰会重叠在一起形成重叠峰。 这篇论文分析了气相色谱重叠峰分辨研究的现状,提出了用积分方程和积分渐进展开解析两个纯组分气相色谱谷峰和肩峰。目前主要的色谱重叠峰分辨的方法是EMG函数解析方法,EMG函数分辨方法虽然精度高,但它是一个多参数迭代的过程,其算法复杂、时间开销大、需多次反复对比模拟修改参数,所以该方法只能用于色谱工作站,难以用于色谱解析的在线解析。 论文针对这个缺点提出了用Gaussian函数和GPA函数解析线性等温线和非线性等温线的色谱重叠峰。论文主要内容如下:(1)用塔板理论解释了色谱图的三种形式:二项分布,Gaussian分布,不对称的前伸峰或拖尾峰分布,并解释了色谱重叠峰形成原因。 总结了色谱的相似性原理,将其归纳为2个数学公式;介绍了 3种主要的重叠峰分辨算法:色谱峰解析的垂线法;切线法;基于数值计算的曲线拟合法。讨论了它们的优缺点和应用场合。 (2)根据色谱单峰函数的特性,选择Gaussian函数与GPA函数作为气相色谱快速分辨的单峰函数,分析了它们的峰高位置与两个纯组分重叠峰特征点关系,并提出用积分方程解析线性等温线色谱重叠峰。这种情况的色谱重叠峰由Gaussian单峰组成,谷峰或肩峰被分成三个区域,利用数值积分可以把这三个区域的积分表达式化成一个积分方程组,再利用Gaussian峰的对称性可直接求出单峰面积。

(3)提出用积分渐进展开方法解析非线性等温线色谱重叠峰。该方法解析谷峰和肩峰步骤如下。 首先将重叠峰分成两个区域,用GPA函数做单峰函数,列出一个子区域的积分表达式和一个重叠峰面积的代数表达式,其次用数值积分求出这两个区域的面积,于是得到一个积分方程和一个代数方程;然后用积分渐进公式将积分方程展开成代数方程;最后,将这两个方程与峰高约束方程联立组成非线性代数方程组,并采用Gauss-Seidel迭代法快速求解这个方程组。非线性等温线色谱重叠峰解析的实验结果表明,解析的峰高和峰面积误差均很小,面积最大误差低于6.44%,峰高的最大误差约为7%。 线性等温线色谱重叠峰解析的实验结果表明,谷峰区的大峰与小峰面积的最大计算误差均低于1%;肩峰模式的面积计算误差略大,但是最大误差也低于5%。这两个算法精度高、计算开销小,可以用于气相色谱工作站和色谱峰的实时在线快速解析。

仪器分析试卷及答案(精华版)

安徽工程大学 适用轻化工程专业（染整方向） 一、选择题 1.所谓真空紫外区,所指的波长范围是( ) (1)200～400nm (2)400～800nm (3)1000nm (4)10～200nm 4.电子能级间隔越小,跃迁时吸收光子的( ) (1)能量越大(2)波长越长(3)波数越大(4)频率越高 9.下列化合物的1HNMR谱, 各组峰全是单峰的是( ) (1) CH3-OOC-CH2CH3 (2) (CH3)2CH-O-CH(CH3)2 (3) CH3-OOC-CH2-COO-CH3 (4) CH3CH2-OOC-CH2CH2-COO-CH2CH3 11.物质的紫外-可见吸收光谱的产生是由于( ) (1) 分子的振动(2) 分子的转动 (3) 原子核外层电子的跃迁(4) 原子核内层电子的跃迁 12. 磁各向异性效应是通过下列哪一个因素起作用的( ) (1) 空间感应磁场(2) 成键电子的传递(3) 自旋偶合(4) 氢键 13.外磁场强度增大时,质子从低能级跃迁至高能级所需的能量( ) (1) 变大(2) 变小(3) 逐渐变小(4) 不变化15.某化合物Cl-CH2-CH2-CH2-Cl的1HNMR谱图上为( ) (1) 1个单峰(2) 3个单峰 (3) 2组峰: 1个为单峰, 1个为二重峰(4) 2组峰: 1个为三重峰, 1个为五重峰 二、填空题 1. 核磁共振的化学位移是由于_______________________________________ 而造成的，化学位移值是以_________________________________为相对标准制定出来的。 4.在分子（ＣH3）2ＮＣＨ＝ＣH2中, 它的发色团是_____________________________,在分子中预计发生的跃迁类型为_________________________________________。 三、计算题 1.计算化合物（如下式）的紫外光区的最大吸收波长。 二、填空题 1. 核外电子云所产生的屏蔽作用的大小不同；TMS（四甲基硅烷）(δ= 0 )。 4. －Ｎ－Ｃ＝Ｃ＜σ→σ* n→π* n→σ* π→π* 三、计算题 1. [答]根据WoodWard─Fieser 规则计算 母体基214 nm 环外双键×5 25 烷基取代×7 35 延长一个共轭双键30 _______________________ 304 nm 单选题 2 可见-紫外分光度法的适合检测波长范围是（）。 A 400-760nm B 200-400nm C 200-760nm D 200-1000nm 3 某有色溶液在某一波长下用2cm吸收池测得其吸光度为0.750，若改用0.5cm和3cm吸收池，则吸光度各为（）。 A 0.188/1.125 B 0.108/1.105 C 0.088/1.025 D 0.180/1.120 4 在分光光度法中，应用光的吸收定律进行定量分析，应采用的入射光为（）。 A 白光 B 单色光 C 可见光 D 复合光 5 入射光波长选择的原则是（）。 A 吸收最大 B 干扰最小 C 吸收最大干扰最小 D 吸光系数最大 6 如果样品比较复杂，相邻两峰间距离太近，保留值难以准确测量时，可采用（）。 A 相对保留值进行定性 B 加入已知物以增加峰高的方法定性 C 利用文献保留值定性 D 利用检测器定性 8 下列分子中能产生紫外吸收的是（）。 A NaO B C2H2 C CH4 D K2O 9 在分光光度法中，宜选用的吸光度读数范围（）。 A 0～0.2 B 0.1～∞ C 1～2 D 0.2～0.8 10 紫外—可见光分光光度计结构组成为（）。 A 光源-----吸收池------单色器------检测器-----信号显示系统 B 光源-----单色器------吸收池------检测器-----信号显示系统 C 单色器-----吸收池------光源 ------检测器-----信号显示系统 D 光源-----吸收池------单色器------检测器 D 敏感膜是关键部件，决定了选择性 53 在气相色谱法中，可用作定量的参数是（）。 A 保留时间 B 相对保留值 C 半峰宽 D 峰面积 54 气相色谱仪除了载气系统、柱分离系统、进样系统外，其另外一个主要系统是( )。 A 恒温系统 B检测系统 C 记录系统 D 样品制备系统 56 气-液色谱、液-液色谱皆属于（）。 A 吸附色谱 B 凝胶色谱 C 分配色谱 D 离子色谱 59 不能评价气相色谱检测器的性能好坏的指标有（）。 A 基线噪声与漂移 B 灵敏度与检测限 C 检测器的线性范围 D 检测器体积的大小 60 气相色谱标准试剂主要用于（）。

小波变换的本质

为了应付老板的的一个任务而收集了几篇相关文章！ 我是搞电力系统故障波形分析的，正上研二，导师定的方向是用小波变换进行信号的消噪及波形奇异点检测．出于研究方向的需要从去年年底开始接触小波．毕竟是工科出身，学起小波来觉得难度很大．不夸张地说常有学不下去的感觉．硬着头皮看了一段时间，终于觉得有点眉目，现将我从信号奇异性方面的理解写出来，请各位同仁批评指正，并希望能对刚接触小波的朋友有点帮助！ １学习小波变换所需的基础知识 由于小波变换的知识涵盖了调和分析，实变函数论，泛函分析及矩阵论，所以没有一定的数学基础很难学好小波变换．但是对于我们工科学生来说，重要的是能利用这门知识来分析所遇到的问题．所以个人认为并不需要去详细学习调和分析，实变函数论，泛函分析及矩阵论等数学知识．最重要是的理解小波变换的思想！从这个意义上说付立叶变换这一关必需得过！因为小波变换的基础知识在付立叶变换中均有提及，我觉得这也就是很多小波变换的书都将付立叶分析作为其重要内容的原因．所以我认为学习小波应从＜数字信号处理＞中的付立叶分析开始．当然也可从＜信号与系统＞这本书开始．然后再看杨福生老师的小波变换书．个人觉得他的书最能为工科学生所接受．２信号的分解 付立叶级数将周期信号分解为了一个个倍频分量的叠加，基函数是正交的，也就是通常所说的标准正交基．通过分解我们就能将特定的频率成分提取出来而实现特定的各种需要，如滤波，消噪等．付立叶变

换则将倍频谱转换为了连续谱，其意义差不多．小波变换也是一种信号分解思想：只不过它是将信号分解为一个个频带信号的叠加．其中的低频部分作为信号的近似，高频部分作为信号的细节．所谓的细节部分就是一组组小波分量的叠加，也就是常说的小波级数． ３小波变换的时频分析思想 付立叶变换将信号从时域变换到了频域，从整体上看待信号所包含的频率成分．对于某个局部时间点或时间段上信号的频谱分析就无能为力了，对于我们从事信号的奇异性检测的人来说，付立叶变换就失去了意义（包括加窗付立叶变换）．因为我们要找的是信号的奇异点（时域方面）和奇异点处所包含的频带（频域方面）也就是说需要一种时频分析方法．当然能有纯时域的分析方法更好！（据说数学形态学能达到这种效果）．小波变换之所以可以检测信号的奇异点，正在于它的＂小＂．因为用小的波去近似奇异信号要比正弦波要好的多． ４小波变换的实质 小波变换的公式有内积形式和卷积形式，两种形式的实质都是一样的．它要求的就是一个个小波分量的系数也就是＂权＂．其直观意义就是首先用一个时窗最窄，频窗最宽的小波作为尺子去一步步地＂量＂信号，也就是去比较信号与小波的相似程度．信号局部与小波越相似，则小波变换的值越大，否则越小！当一步比较完成后，再将尺子拉长一倍，又去一步步地比较，从而得出一组组数据．如此这般循环，最后得出的就是信号的小波分解（小波级数）．当然这只是一种粗略的解释．