拉曼光譜在紡織品纖維成分快速分析中的應(yīng)用

第1章 引言\t1
1．1 拉曼光譜技術(shù)的發(fā)展歷程\t2
1．1．1 拉曼光譜儀器的發(fā)展\t5
1．1．2 化學(xué)計(jì)量學(xué)與拉曼光譜\t7
1．1．3 應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展\t9
1．1．4 我國拉曼光譜分析技術(shù)和儀器的發(fā)展和研究現(xiàn)狀\t20
1．2 拉曼光譜技術(shù)的研究展望\t22
1．2．1 拉曼增強(qiáng)技術(shù)\t22
1．2．2 拉曼儀器發(fā)展新方向\t23
1．2．3 拉曼光譜快速檢測的應(yīng)用\t24
參考文獻(xiàn)\t24
第2章 拉曼光譜分析基礎(chǔ)\t32
2．1 拉曼光譜產(chǎn)生機(jī)理\t32
2．1．1 拉曼效應(yīng)\t32
2．1．2 拉曼散射的選擇定則\t38
2．1．3 拉曼峰散射光強(qiáng)\t38
2．1．4 振動頻率和轉(zhuǎn)動頻率\t40
2．1．5 拉曼的噪聲和降噪方法\t41
2．2 拉曼光譜的特點(diǎn)\t44
2．3 常用拉曼光譜分析技術(shù)\t46
2．3．1 傅里葉變換拉曼光譜技術(shù)\t46
2．3．2 顯微共焦拉曼光譜技術(shù)\t47
2．3．3 表面增強(qiáng)拉曼光譜技術(shù)\t48
2．3．4 激光共振拉曼光譜技術(shù)\t50
2．4 拉曼光譜分析流程\t53
2．4．1 定量分析方法\t53
2．4．2 模型傳遞方法\t54
參考文獻(xiàn)\t56
第3章 拉曼光譜的預(yù)處理方法\t62
3．1 概述\t62
3．2 熒光背景扣除方法\t63
3．2．1 Savitzky-Golay方法\t64
3．2．2 全自動背景扣除算法\t65
3．2．3 自適應(yīng)迭代重加權(quán)懲罰最小二乘算法\t67
3．3 Fourier 變換方法\t69
3．3．1 Fourier變換的基本性質(zhì)\t71
3．3．2 離散Fourier變換及光譜多重性效應(yīng)\t71
3．3．3 FFT及其在光譜中的應(yīng)用\t73
3．4 小波變換方法\t75
3．5 拉曼光譜波長區(qū)間的選擇\t77
3．5．1 CARS方法\t77
3．5．2 Random Frog方法\t80
參考文獻(xiàn)\t83
第4章 拉曼光譜的定性與定量分析\t86
4．1 概述\t86
4．2 拉曼光譜定性分析方法（模式識別法）\t87
4．2．1 模式空間的幾種距離與相似性度量\t87
4．2．2 特征抽取方法\t90
4．2．3 模式識別的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法\t91
4．2．4 有監(jiān)督的模式識別方法：判別分析法\t92
4．2．5 監(jiān)督的模式識別方法：聚類分析法\t101
4．2．6 投影的模式識別方法\t108
4．3 拉曼光譜定量分析方法（多元校正）\t112
4．3．1 主成分與偏最小二乘法回歸法\t112
4．3．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t115
參考文獻(xiàn)\t117
第5章 拉曼光譜法快速定性定量分析紡織品纖維成分\t120
5．1 概述\t120
5．2 紡織品纖維成分定性定量分析的傳統(tǒng)方法\t121
5．2．1 纖維成分定性鑒定標(biāo)準(zhǔn)\t121
5．2．2 纖維成分定量分析標(biāo)準(zhǔn)\t126
5．3 紡織品纖維成分定性定量分析的新方法――拉曼光譜法\t130
5．4 紡織品纖維成分快速篩查案例\t132
5．4．1 床上用品纖維成分快速篩查的意義\t132
5．4．2 床上用品假冒偽劣特征\t135
5．4．3 國內(nèi)外床上用品纖維成分檢驗(yàn)鑒定技術(shù)現(xiàn)狀分析\t146
5．4．4 床上用品纖維成分檢驗(yàn)鑒定方法有效性評價\t150
5．4．5 基于拉曼光譜的床上用品纖維成分現(xiàn)場檢驗(yàn)鑒定新方法研究\t159
5．5 研究成果服務(wù)工作\t193
5．5．1 研究成果服務(wù)工作的應(yīng)用范圍\t193
5．5．2 研究成果服務(wù)工作案例\t194
5．5．3 研究成果服務(wù)工作的應(yīng)用前景\t196
參考文獻(xiàn)\t197
附錄A 光譜預(yù)處理算法代碼\t199
A．1 air-PLS\t199
A．2 Mean-Centering\t201
附錄 B 建模算法代碼\t203
B．1 Partial Least Squares\t203
B．2 Partial Least Squares-Linear Discriminant Analysis\t205
附錄C 模型評價算法代碼\t208
C．1 Leave-One-Out Cross Validation\t208
C．2 Double Cross Validation\t212
附錄D 異常值剔除算法代碼\t215
D．1 Outlier Detection\t215
附錄 E 變量選擇算法代碼\t218
E．1 Uninformative Variable Elimination\t218
E．2 Iteratively Retain Informative Variables\t219
E．3 Interval Random Frog\t227