仪器分析多媒体全套课件刘玉海.17章节幻灯片.pptVIP

虚拟实验室 虚拟实验室 再见！ 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； 多元分析应用领域：处理卫星照片；指纹鉴别；文字和语音识别；多参数、多变量问题的处理； 分析化学中的应用： （1） 多种微量元素的分布与健康（或疾病）的关系 （2） 物质中复杂成分的含量分析 （3） 各种谱的特征与性质关系 （4） 分子结构与谱特征的关系 1. 多元分析方法的特点 在多元分析中，对每个研究对象（每个观察样本都有M个变量或参数