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虚拟实验室 虚拟实验室 再见! 人有了知识,就会具备各种分析能力, 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书,广泛阅读, 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍,我们能丰富知识, 培养逻辑思维能力; 通过阅读文学作品,我们能提高文学鉴赏水平, 培养文学情趣; 通过阅读报刊,我们能增长见识,扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操, 给我们巨大的精神力量, 鼓舞我们前进。 * 对于多通道的仪器,可以有n个通道同时测定n种组分,其总的信息量是各通道的信息量之和: 单位时间内信息量的变化称为信息流: 理想的分析仪器应该在很短的时间内获得很大的信息量。 6. 仪器的效率和剩余度 仪器的效率可用剩余度来衡量。剩余度的定义: R = Hman — H 剩余度是熵偏离其最大值的度量。熵的一个重要性质是当所有的可能性都是等概率时,熵有最大值。 在定量分析中,如果试样中待测组分的含量完全是未知的,则其可能的含量为0~100%,故: 仪器的效率和剩余度 在分析仪器中,剩余度常被定义为: R = Iman — I 即它是分析过程中被保留,未被利用的信息量的度量。剩余度大表示该仪器的效率低。 分析时,一般样品的大致含量范围总是知道的,设其范围为x1~x2。 故: 则: 三、信号与噪声signal and noise 本底信号: 没有试样时,仪器产生的信号;随机噪声; 空白信号: 试样中无待测组分时,仪器产生的信号; 试样预处理: 空白信号接近本底信号; 1. 检出限 样品的信号能被检出的最低限;由于存在随机噪声(正态分布),有误判的可能; 如何规定检出限使误判产生的几率符合要求(统计学), 1969年,国际原子吸收光谱会议;yB+3?B 1975年,IUPAC; yB+2?B 保险检出限: yB+6?B 数学期望值yB;标准偏差?B 定义:以一定的置信度检出待测组分的最低浓度(或量) yA =yB+k?B k 的取值对应于不同置信概率 2.灵敏度 分析仪器的响应值与浓度(或量)改变一个单位时所引起的信号的变化,? y/ ? c.(IUPAC给出的定义); 单纯灵敏度高不能保证有低的检测限; 检测限与?B有关, ?B来自随机噪声,信号变化可能被噪声淹没。 3. 信噪比(S/N)的提高 途径:a. 改善信号的测量技术; b. 信号经过适当处理; c. 优化。 (1) 信号的平均: 噪声信号 (2) 滤波和调制 四、信号处理技术 technology of signal process 对分析信号进行处理是为了提高信息量,改善信噪比。 信号处理通常采用以下几种方法和技术: 1. 曲线拟合 用数学方法将获取的数据作曲线拟合。方法: (1)根据实际获得的曲线找出与此曲线适应的数学模型; (2)以实验得到的数据对(Xi,Yi),代入数学模型(关系式),用最小二乘法求出模型中的待定参数。 关键点:选择正确的数学模型 例:非正态色谱曲线,可采用r函数与指数衰减曲线相结合的数学模型。 2. 曲线的平滑处理 曲线平滑处理可以去除数据集合中的随机噪声,保留有用信息,提高信噪比。 小波动:随机噪声 大波动:包含有用信息 方法: boxcar平均化; 移动窗口均化; 最小二乘多项式平滑(Savitzky-Golay卷积法),最常用的方法。 注意点:不正确的进行平滑处理可能会将微弱信号当作噪声处理掉。 3. 信号求导 消除背景和重叠峰的干扰,提高分辨率和灵敏度。 方法:模拟微分电路或求导程序软件。 微分谱比原谱对谱特征的细微变化反应要灵敏的多,被隐藏的谱的特征可以通过对原谱图的微分而得到加强。 应用: (1)光谱图、色谱图:重叠峰、弱肩峰的区分; (2)电位滴定曲线的导数曲线容易确定滴定钟点。 注意点:微分时,原谱的噪声也被加强,高阶导数谱的噪声增大的更明显,解决方法:对原谱进行平滑处理。 五、 多元分析方法polybasis analysis methods 如何在大批实验数据中总结出有用的规律或者挖掘出有用的信息; 多元分析是一类计算机信息处理、信息挖掘技术,特别适合用于从多种因素影响的大量实验数据中总结规律;
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