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拉曼光谱在纺织品纤维成分快速分析中的应用
拉曼光谱在纺织品纤维成分快速分析中的应用

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工业技术

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  • 作 者:吴淑焕,聂凤明,杨欣卉,罗峻等编著
  • 出 版 社:北京:电子工业出版社
  • 出版年份:2015
  • ISBN:9787121265730
  • 页数:233 页
图书介绍:本书系统地介绍了拉曼光谱学的基础理论、拉曼光谱仪器、以及化学计量学在拉曼光谱方法中的应用,同时在概述纺织品纤维成分分析现有技术的基础上重点阐述了拉曼光谱方法与化学计量学在纺织品纤维成分分析工作中的应用。本书可供从事纺织品检测、纺织品生产加工、纺织品贸易的人员阅读参考,也可供纺织、分析化学等相关专业大专院校学生学习参考。
《拉曼光谱在纺织品纤维成分快速分析中的应用》目录

第1章 引言 1

1.1 拉曼光谱技术的发展历程 2

1.1.1 拉曼光谱仪器的发展 5

1.1.2 化学计量学与拉曼光谱 7

1.1.3 应用领域的发展 9

1.1.4 我国拉曼光谱分析技术和仪器的发展和研究现状 20

1.2 拉曼光谱技术的研究展望 22

1.2.1 拉曼增强技术 22

1.2.2 拉曼仪器发展新方向 23

1.2.3 拉曼光谱快速检测的应用 24

参考文献 24

第2章 拉曼光谱分析基础 32

2.1 拉曼光谱产生机理 32

2.1.1 拉曼效应 32

2.1.2 拉曼散射的选择定则 38

2.1.3 拉曼峰散射光强 38

2.1.4 振动频率和转动频率 40

2.1.5 拉曼的噪声和降噪方法 41

2.2 拉曼光谱的特点 44

2.3 常用拉曼光谱分析技术 46

2.3.1 傅里叶变换拉曼光谱技术 46

2.3.2 显微共焦拉曼光谱技术 47

2.3.3 表面增强拉曼光谱技术 48

2.3.4 激光共振拉曼光谱技术 50

2.4 拉曼光谱分析流程 53

2.4.1 定量分析方法 53

2.4.2 模型传递方法 54

参考文献 56

第3章 拉曼光谱的预处理方法 62

3.1 概述 62

3.2 荧光背景扣除方法 63

3.2.1 Savitzky-Golay方法 64

3.2.2 全自动背景扣除算法 65

3.2.3 自适应迭代重加权惩罚最小二乘算法 67

3.3 Fourier变换方法 69

3.3.1 Fourier变换的基本性质 71

3.3.2 离散Fourier变换及光谱多重性效应 71

3.3.3 FFT及其在光谱中的应用 73

3.4 小波变换方法 75

3.5 拉曼光谱波长区间的选择 77

3.5.1 CARS方法 77

3.5.2 Random Frog方法 80

参考文献 83

第4章 拉曼光谱的定性与定量分析 86

4.1 概述 86

4.2 拉曼光谱定性分析方法(模式识别法) 87

4.2.1 模式空间的几种距离与相似性度量 87

4.2.2 特征抽取方法 90

4.2.3 模式识别的数据预处理方法 91

4.2.4 有监督的模式识别方法:判别分析法 92

4.2.5 无监督的模式识别方法:聚类分析法 101

4.2.6 投影的模式识别方法 108

4.3 拉曼光谱定量分析方法(多元校正) 112

4.3.1 主成分与偏最小二乘法回归法 112

4.3.2 人工神经网络 115

参考文献 117

第5章 拉曼光谱法快速定性定量分析纺织品纤维成分 120

5.1 概述 120

5.2 纺织品纤维成分定性定量分析的传统方法 121

5.2.1 纤维成分定性鉴定标准 121

5.2.2 纤维成分定量分析标准 126

5.3 纺织品纤维成分定性定量分析的新方法——拉曼光谱法 130

5.4 纺织品纤维成分快速筛查案例 132

5.4.1 床上用品纤维成分快速筛查的意义 132

5.4.2 床上用品假冒伪劣特征 135

5.4.3 国内外床上用品纤维成分检验鉴定技术现状分析 146

5.4.4 床上用品纤维成分检验鉴定方法有效性评价 150

5.4.5 基于拉曼光谱的床上用品纤维成分现场检验鉴定新方法研究 159

5.5 研究成果服务工作 193

5.5.1 研究成果服务工作的应用范围 193

5.5.2 研究成果服务工作案例 194

5.5.3 研究成果服务工作的应用前景 196

参考文献 197

附录A 光谱预处理算法代码 199

A.1 air-PLS 199

A.2 Mean-Centering 201

附录B 建模算法代码 203

B.1 Partial Least Squares 203

B.2 Partial Least Squares-Linear DiscriminantAnalysis 205

附录C 模型评价算法代码 208

C.1 Leave-One-Out Cross Validation 208

C.2 Double Cross Validation 212

附录D 异常值剔除算法代码 215

D.1 Outlier Detection 215

附录E 变量选择算法代码 218

E.1 Uninformative Variable Elimination 218

E.2 Iteratively Retain Informative Variables 219

E.3 Interval Random Frog 227

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