化学计量学方法及MATLAB实现PDF电子书下载

第1章　概述 1

1.1 化学计量学的定义 1

1.2　化学计量学的研究范畴 2

1.3　化学计量学的发展历史 5

1.4　化学计量学的发展 10

1.5　化学计量学发展的动力 11

第2章　实验数据统计分析 13

2.1　数据及数据类型 13

2.2 实验数据的统计描述 14

2.2.1　随机分布 15

2.2.2　置信区间 23

2.2.3　误差的传递 25

2.3　统计推断 27

2.3.1　标准正态分布 27

2.3.2　X2分布 30

2.3.3　F分布 31

2.3.4　t分布 32

2.3.5　假设检验 34

2.4　异常数据的剔除 49

2.4.1　粗大误差规则 49

2.4.2　Dixon检验 50

2.4.3　Grubbs检验规则 53

2.4.4 肖维勒准则 55

2.5　方差分析 56

2.5.1　单因素方差分析 56

2.5.2　双因素方差分析 60

第3章　采样理论及方法 65

3.1 正确采样的统计学标准 65

3.2　总体的类型 66

3.3　随机采样 66

3.4　分层采样 67

3.5 固体散状物料采样 74

3.6　抽样检验 78

3.6.1　计量抽样检验 79

3.6.2　计数抽样检验法 80

3.7　采样操作方法 82

3.8　动态过程中的采样 83

第4章　化学实验设计与优化 85

4.1　化学实验设计基础 85

4.1.1　试验指标 86

4.1.2　因素和水平 86

4.1.3　同时试验和序贯试验 87

4.1.4　试验最优化和解析最优化 88

4.1.5　有效实验存在的条件 88

4.1.6　实验设计的基本原理 89

4.1.7　实验设计的步骤 90

4.2　析因实验设计 91

4.2.1　析因设计表 91

4.2.2　析因设计的步骤 92

4.2.3 中心复合设计和Box-Behnken设计 101

4.3　正交实验设计 103

4.3.1　正交表及其特点 103

4.3.2　实验设计 103

4.4　均匀实验设计 110

4.4.1　均匀设计表 110

4.4.2　实验设计 112

4.5　随机区组 115

4.6　响应曲面法 117

4.6.1　形状已知的响应界面法 117

4.6.2　形状未知的响应界面法 118

4.6.3　单纯形法 121

4.7　D-最优实验设计 129

第5章　化学量测信号的检测与处理 136

5.1 分析信号检测 138

5.2　检测限 139

5.2.1　定义 139

5.2.2　检测限的点估计 144

5.2.3　检测限的t检验法估计 151

5.2.4　检测限的精度 155

5.3　分析信号处理 156

5.3.1　数字平滑与滤波 156

5.3.2　曲线拟合 177

5.3.3　谱峰面积的估计 185

5.4　分析信号的变换 189

5.4.1　傅立叶变换（FT） 189

5.4.2 Hadamard变换（HT） 190

5.4.3 FT和HT的应用 191

第6章　化学模式识别 195

6.1　数据预处理 195

6.1.1　丢失数据的弥补 195

6.1.2　中心化变换 196

6.1.3　归一化处理 196

6.1.4　正规化处理 197

6.1.5　标准化处理 197

6.2　方差-协方差矩阵、相关矩阵和距离 197

6.2.1　方差-协方差矩阵 197

6.2.2　相关矩阵 198

6.2.3　距离 198

6.3　特征选取 200

6.3.1　化学模式识别中常用的特征 200

6.3.2　特征选择的方法 201

6.4　主成分分析 202

6.5　无监督模式识别 216

6.5.1　聚类分析 217

6.5.2　显示技术 219

6.6　有监督模式识别 219

6.6.1　Fisher线性分类法 219

6.6.2　Bayes方法 224

6.6.3　K最邻近法 229

6.6.4　SIMCA法 232

第7章　化学校正理论 237

7.1 单变量校正 238

7.1.1　一元线性回归 238

7.1.2　相关系数和显著性检验 243

7.1.3　权重回归 243

7.1.4 曲线回归 244

7.2 多元线性回归分析 246

7.2.1　基本原理 246

7.2.2　K-矩阵法和P矩阵法 257

7.3　逐步线性回归方法 260

7.4　主成分回归分析 265

7.5　偏最小二乘法 270

7.6 回归模型的诊断 276

7.6.1　残差与预测误差 277

7.6.2　界外值 277

7.6.3　大效应观测点 278

7.7　通用标准加入法（GSAM） 279

第8章　人工神经网络 283

8.1　人工神经网络基础 283

8.1.1　神经元 284

8.1.2　传递函数 285

8.1.3　人工神经网络学习方式 289

8.1.4　学习规则 289

8.1.5　网络构架 290

8.1.6　人工神经网络模型 291

8.2 MATLAB神经网络工具箱 296

8.2.1　工具箱的应用方法 296

8.2.2　工具箱函数 297

8.2.3　nntool的使用方法 300

8.3　应用举例 306

8.3.1 曲线拟合 306

8.3.2　化学校正 308

8.3.3　试验条件优化 310

8.3.4　化学模式识别 312

附录Ⅰ 线性代数基础 315

1 矢量和矩阵运算 316

2　线性相关 325

3　范数 327

附录Ⅱ MATLAB基础 329

1 简介 329

2　MATLAB的启动与基本概念 330

2.1 启动 330

2.2　帮助 331

2.3　基本术语 332

3　数组／矩阵的创建及运算 333

3.1　创建 333

3.2　MATLAB的基本数学运算 334

3.3　矩阵的运算 340

4　绘图 344

4.1　基本二维绘图命令 344

4.2　基本三维绘图命令 348

5　数据类型及输入输出 349

5.1　数据类型 349

5.2　数据的输入与输出 350

6　程序设计 350

6.1 MATLBA程序的基本设计原则 350

6.2　MATLAB程序的基本组成结构 351

6.3 M文件的编辑及MATLAB工作路径的设置 352

6.4　MATLAB的程序类型 352

6.5　声明子程序（函数程序）变量 353

6.6　字符串及其宏命令 353

6.7　常用的编程命令 354

6.8　关系与逻辑运算符 354

6.9　程序流程控制 357

6.10　小贴士 359