電子與計算機技術(shù)(儀器分析英文版)

計算機與儀器分析一、計算機對儀器分析開展的促進作用improvetodevelopmentofinstrumentsanalysis二、計算機在儀器分析中的運用applicationofcomputerininstrumentsanalysis三、網(wǎng)絡(luò)中的儀器分析資源resourceofinstrumentsanalysisininternet2024/1/10GoalsofAnalyticalChemistryWhatisit?IdentificationQualitativeAnalysisHowmuch?QuantitativeAnalysisInstrumentalAnalysisinthe21stCenturyBetterandFasterMoreData(Images)MiniaturizationBetterdataprocessingmethods-Chemometrics2024/1/10AnalyticalInstrumentsStimulusResponseEnergySourceSystemstudiedAnalyticalInformationAnalyticalSignalsDataDomain–informationencodedNon-electricalDomains(scale,number,chemical)ElectricalDomains–(volts,current,charge)AnalogDomains–continuousquantities(volts,current)TimeDomains–(pulses,slopes)DigitalDomains–(Off/OnorHi/Lo)2024/1/10TimeDomainsPulsesSlope/shape2024/1/10Time=>DigitalDomainsContinuousHi/Lo2024/1/10DigitalDomainsCountbase10Binary2024/1/10InstrumentalComponents2024/1/10InstrumentComponentsSignalSourceSampleSignalAnalyzerSignalDetector/TransducerDataProcessor4.23Answer2024/1/10FluorometerComponents2024/1/10SelectinganAnalyticalMethodRequiredAccuracyAmountofsampleConcentrationrange(s)ofanalyte(s)PossibleinterferencesChemicalandphysicalpropertiesofmatrixNumberofsamples2024/1/10DesirableCharacteristicsforanAnalyticalMethodSpeedEaseandConvenienceSkillrequiredofoperatorCostandavailabilityofequipmentPer-samplescost2024/1/10NumericalCriteriafor

SelectinganAnalyticalMethodPrecisionAbsolutestandarddeviationRelativestandarddeviationCoefficientofvariationVarianceBiasAbsolutesystematicerrorRelativesystematicerrorSensitivityCalibrationAnalyticalDetectionLimitBlankplusthreetimesStd.Dev.ofblankConcentrationRangeLimitofQuantitation(LOQ)LimitofLinearity(LOL)SelectivityEffectsofinterferencesCoefficientofSelectivity2024/1/10Precision–

FiguresofMerit2024/1/10CalibrationSensitivity2024/1/10CalibrationSensitivity(m)ScSblm=slope2024/1/10AnalyticalSensitivity2024/1/10SignalDetectionLimit2024/1/10ConcentrationDetectionLimit2024/1/10LimitsofQuantitation

andLinearity2024/1/10Example-

Sensitivity2024/1/10Selectivity2024/1/10CalibrationSelectivityScASblmA=slopemB=slopemC=slopecBcC2024/1/10InstrumentalAnalysisChapter2ACCircuitsandSemiconductors2024/1/10AlternatingCurrentsI2024/1/10AlternatingCurrentsII2024/1/10AlternatingSignals2024/1/10AlternatingSignalswithdifferentamplitudesandphasesI2024/1/10AlternatingSignalswithdifferentamplitudesandphasesII2024/1/10AlternatingandDirectCurrents–

RootMeanSquareValues2024/1/10CapacitorsCapacitor– pairofconductorsseparatedbya dielectricsubstance(electricalinsulator). Similartoatemporarystoragebattery.DielectricConductors2024/1/10RCCircuitsISwitchon1Switchon22024/1/10RCCircuitsII2024/1/10RCCircuitsIII2024/1/10RCCircuitsIV2024/1/10RCCircuitsV2024/1/10RCCircuitsVI2024/1/10RCCircuitswithacSourceICRacsource2024/1/10RCCircuitswithacSourceIICRacsourcePhaseShift2024/1/10RCCircuitswithacSourceIIICRacsourcePhaseShift2024/1/10CapacitiveReactanceI2024/1/10CapacitiveReactanceII2024/1/10Impedance“Z〞inaRCCircuit2024/1/10Ohm’sLawforRCCircuits2024/1/10RCFiltersI

High/LowPass2024/1/10RCFiltersII

High/LowPass2024/1/10RCFiltersIII

High/LowPass2024/1/10MultimetersIVoltageMeasurementsCurrentMeasurementsResistanceMeasurements2024/1/10MultimetersII2024/1/10Semiconductors

DiodesISidopedwithGpIIIelements,InorGaSidopedwithGpVelements,AsorSb+-2024/1/10Semiconductors

DiodesII2024/1/10Semiconductors

DiodesIIIForwardBiasReverseBias2024/1/10Semiconductors

TransistorsIpnp-typenpn-type2024/1/10Semiconductors

TransistorsIIinputoutput2024/1/10Semiconductors

TransistorsIV2024/1/10Transformers2024/1/10Rectifiers2024/1/10RectifiedVoltageacdc2024/1/10FilteredVoltageacdc2024/1/10ProblemsDoproblems1-7inEXCELandbyFriday,Feb7.2024/1/10InstrumentalAnalysisChapter3OperationAmplifiers2024/1/10OperationalAmplifierProperties: 1.Largeopen-loopgains(104to107) 2.Highinputimpedance(106to1013) 3.Lowoutputimpedance(1to10ohms)2024/1/10OperationalAmplifiers

Symbols2024/1/10OperationalAmplifiers

CompleteCircuit2024/1/10NegativeFeedbackCircuit

Properties

Properties: 1.Largeopen-loopgains(104to107) 2.Highinputimpedance(106to1013) 3.Lowoutputimpedance(1to10ohms)InputonInvertingContactNon-InvertingContacconnectedtoGround2024/1/10NegativeFeedbackCircuit

Variables

2024/1/10NegativeFeedbackCircuit

EquationsforOpAmp2024/1/10NegativeFeedbackCircuit

EquationsforCircuit2024/1/10NegativeFeedbackCircuit

ImportantRelationshipforCircuit2024/1/10NegativeFeedbackforMultiplication/Division2024/1/10NegativeFeedbackforAddition/Subtraction2024/1/10NegativeFeedbackforAddition/Subtraction2024/1/10NegativeFeedbackforAddition/Subtraction2024/1/10NegativeFeedbackforAddition/Subtraction2024/1/10Addition/SubtractionProblem2024/1/10Addition/SubtractionProblem2024/1/10Addition/SubtractionProblem2024/1/10VoltageFollowerCircuit

Relationships

Verysmallcurrentrequiredfrominputside.Plentyofcurrentavailableonoutputside.2024/1/10NegativeFeedbackinPhoto-tubeCircuit

2024/1/10NegativeFeedbackforVoltageMeasurments

2024/1/10NegativeFeedbackforConductanceMeasurements

2024/1/10OpAmpsasSwitchesI2024/1/10OpAmpsasSwitchesII2024/1/10SignalShaper2024/1/10InstrumentalAnalysisChapter4DigitalElectronicsandMicrocomputers2024/1/10DecimalNumbers2024/1/10BinaryNumbersDecimal2024/1/10BinaryDecimalNumbers2024/1/10DecimalBinary2024/1/10PulseCounters2024/1/10OpAmpsasSwitchesIII2024/1/10SignalShaper2024/1/10BinaryCounter2024/1/10InputstoBinaryCounter2024/1/10BinaryCounter-Summary2024/1/10DecadeCountingUnits–(DCU)2024/1/10DigitaltoAnalogConverters(DAC)2024/1/10DigitaltoAnalogConverters(DAC)2024/1/10StaircaseAnalogtoDigitalConverter(ADC)2024/1/10StaircaseAnalogtoDigitalConverter(ADC)Input2024/1/10AnalogtoDigitalConverter(ADC)withSuccessiveApproximation2024/1/10Problems

Chapter41through82024/1/10InstrumentalAnalysisChapter5SignalsandNoise2024/1/10Signal-to-NoiseRatio(S/N)2024/1/10ComparisonsofS/NratiosSignalNoiseHigh=StandDev.NoiseLow=StandDev.2024/1/10ComparisonsofS/Nratios

inSpectraLowSignalHighNoiseHighSignalLowNoise2024/1/10SourcesofNoiseChemicalNoiseInstrumentalThermalorJohnsonNoise-thermalagitationofelectronsinelectroniccomponents-generatessmallpotentialsShotNoise-electronscrossjunctions-causescurrentfluctuationsFlicker=1/f(verylowfrequency!)Environmental 2024/1/10DifferentialAmplifiers2024/1/10AnalogFiltering2024/1/10EnvironmentalNoise2024/1/10Signal“Chopping〞

DCACDC2024/1/10ChopAnalyticalSignals2024/1/10ChopAnalytical/ElectricalSignals2024/1/10SignalAveragingI2024/1/10SignalAveragingII2024/1/10SignalAveragingIII2024/1/10SignalAveragingIV2024/1/10DataProcessingImprovements

ApplicationofFourierTransforms2024/1/10DataProcessingImprovements

SmoothingRoutines5-pointsmoothingfunctionRawdata5-pointsmooth13-pointsmooth77-pointsmooth2024/1/10Problems

Chapter5-7,8,10,11and132024/1/10一、計算機對儀器分析開展的促進作用theeffectofcomputeroninstrumentanalysis1.促進儀器分析自動化計算機曾經(jīng)成為分析儀器的重要組成部分，色譜自動進樣器，色譜任務(wù)站；電化學(xué)任務(wù)站。2.促進新分析儀器出現(xiàn)現(xiàn)代分析儀器是建立在計算機根底之上，如傅里葉變換紅外；聯(lián)用儀器；二極管陣列檢測器〔三維顯示〕；生物芯片技術(shù)等。2024/1/10未來的網(wǎng)絡(luò)分析實驗室3.提高儀器性能4.實現(xiàn)分析儀器的智能化、網(wǎng)絡(luò)化、人性化5.未來的網(wǎng)絡(luò)分析實驗室用戶：傳感器+計算機+網(wǎng)絡(luò)；數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)分析實驗室結(jié)果資源共享2024/1/10二、計算機在儀器分析中的運用技術(shù)applicationofcomputerininstrumentanalysis1.計算機數(shù)據(jù)采集與控制計算機：數(shù)字符號；分析儀器：模擬信號(電壓或電流)Digital-AnalogConverter〔DAC〕作用：將數(shù)字信號轉(zhuǎn)變成模擬量。實現(xiàn)計算機控制。Analog-DigitalConverter〔ADC〕作用：將模擬量轉(zhuǎn)變成數(shù)字信號。實現(xiàn)數(shù)據(jù)延續(xù)采集。計算機接口分析儀器接口(信號轉(zhuǎn)換)2024/1/102.計算機分析儀器任務(wù)站2024/1/10色譜任務(wù)站2024/1/102024/1/10任務(wù)站2024/1/103.專家系統(tǒng)與人工智能(1)液相色譜專家系統(tǒng)柱系統(tǒng)引薦軟件包;色譜條件優(yōu)化及離線色譜數(shù)據(jù)計算軟件包;(2)基于譜圖庫的輔助解析系統(tǒng)Munk紅外光譜解釋程序;Sasaki的Chemics-F程序;(3)方式識別本頁內(nèi)容詳見本章第四節(jié)2024/1/10智能化分析儀器

表示圖分析儀器熱、光、電新技術(shù)新型資料、電子器件操作分析對象控制信號實施檢測數(shù)據(jù)庫信息數(shù)據(jù)處理方法描畫報告結(jié)果判別多媒體計算機人工智能專家系統(tǒng)最優(yōu)化技術(shù)自動化技術(shù)2024/1/10三、網(wǎng)絡(luò)中的儀器分析資源resourceofinstrumentsanalysisininternet1.數(shù)據(jù)庫各種數(shù)據(jù)查詢；2.期刊與文獻最新文獻的最快查閱方法；時實信息；3.軟件chemoffice〔繪圖〕,計算軟件，教學(xué)軟件；4.儀器消費廠家獲取新儀器信息；網(wǎng)絡(luò)資源2024/1/10內(nèi)容選擇第一節(jié)計算機與儀器分析computerandinstrumentanalysis第二節(jié)數(shù)據(jù)采集與計算機控制computercontrolanddatacollection第三節(jié)信息處置與數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)informationprocessandtechnologyofdateexcavate第四節(jié)人工智能與仿真模擬artificialintelligenceandmultimediaexperimentsimulationtechnology終了2024/1/10第二章

計算機與儀器分析一、數(shù)-模轉(zhuǎn)換(DAC)與計算機控制技術(shù)analog-digitalconverter(ADC)andtechnologyofcomputercontrol二、數(shù)據(jù)采集技術(shù)與模-數(shù)轉(zhuǎn)換器〔ADC〕datacollectanddigital-analogconverterand第二節(jié)

計算機控制與數(shù)據(jù)采集computerandinstrumentanalysiscomputercontrolanddatacollection2024/1/10一、計算機控制與數(shù)-模轉(zhuǎn)換器(DAC)computercontrolanddigital-analogconverter(DAC)計算機：數(shù)字符號；分析儀器：模擬信號(電壓或電流)Digital-AnalogConverter〔DAC〕作用：將數(shù)字信號轉(zhuǎn)變成模擬量。實現(xiàn)計算機控制。計算機DAC分析儀器2024/1/10DAC原理圖2024/1/10DAC原理在一個二進制數(shù)字的每一位上對應(yīng)產(chǎn)生一個與它的數(shù)字及權(quán)重成正比的電流，并將每一個邏輯為1的數(shù)位的電流相加，成為相應(yīng)的電流模擬量〔或電壓模擬量〕。每一個電阻值與“權(quán)〞對應(yīng)，權(quán)值越大，電阻越小。二進制數(shù)的每一位控制一個開關(guān)。1開；0關(guān)。2024/1/10表10位二進制數(shù)碼經(jīng)DAC轉(zhuǎn)換對應(yīng)的電壓值2024/1/10二、數(shù)據(jù)采集與模/數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)datacollectandanalog-digitalconverter(ADC)作用：將延續(xù)的模擬量方式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成非延續(xù)的二進制方式數(shù)據(jù)。實現(xiàn)計算機數(shù)據(jù)采集。DAC的逆過程。種類：積分式：高精度，低速度跟蹤式：高速，易受噪聲影響多比較器式：最高速，高分辨逐次逼近式：高速，高分辨2024/1/10ADC原理設(shè)定一數(shù)據(jù)值，送入DAC，產(chǎn)生Vb，與Vi比較，C滿足要求時，輸出一個二進制數(shù)字。類似于天平稱量加砝碼，但由大到小。多比較器式〔右圖〕10位，需1023個的轉(zhuǎn)換器，每個比較器對應(yīng)一個邏輯輸出。2024/1/10有關(guān)問題〔1〕采樣堅持電路轉(zhuǎn)換需一定時間，在轉(zhuǎn)換時，堅持輸入量?！?〕干擾及其抑制干擾源：電器，電機等經(jīng)過阻抗耦合、電場耦合、磁場耦合等途徑進入數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。如右圖所示加屏蔽線，正確接地，屏蔽線應(yīng)接現(xiàn)場地。2024/1/10Nyquist采樣規(guī)那么計算機處置的任何變量都只能是分立取值，數(shù)組；假設(shè)要無限準確描畫一個延續(xù)量采樣間隔為零；受采樣速度，存儲空間限制，實踐不能夠也不用要。如何確定采樣頻率：保證信號不失真？采樣頻率：以最高頻率的2倍速度采樣。2024/1/10內(nèi)容選擇：第一節(jié)計算機與儀器分析computerandinstrumentanalysis第二節(jié)數(shù)據(jù)采集與計算機控制computercontrolanddatacollection第三節(jié)信息處置與數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)informationprocessandtechnologyofdateexcavate第四節(jié)人工智能與仿真模擬artificialintelligenceandmultimediaexperimentsimulationtechnology終了2024/1/10第二章

計算機與儀器分析一、化學(xué)計量學(xué)引見abriefintroductionofchemometrics二、信息評價informationappraise三、信號與噪聲signalandnoise四、信號的處置技術(shù)technologyofsignalprocess五、多元分析方法polybasisanalysismethods第三節(jié)

信息處置與數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)computerandinstrumentanalysisinformationprocessandtechnologyofdateexcavate2024/1/10一、化學(xué)計量學(xué)簡介abriefintroductionofchemometrics化學(xué)計量學(xué)：化學(xué)與計算機結(jié)合的產(chǎn)物1974年，Kowalski與Wold提出建立國際化學(xué)計量學(xué)協(xié)會義務(wù)：運用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計的方法設(shè)計或選擇最正確測試過程和實驗經(jīng)過化學(xué)數(shù)據(jù)分析提供更多化學(xué)信息。范疇：純化學(xué)與量子化學(xué)之間凡涉及計算和計算機的一切領(lǐng)域。運用舉例：大連灣海水污染物與污染源之間的關(guān)系；控制由尿樣獲取身體安康情況的全部信息；簡化化合物性質(zhì)數(shù)據(jù)——構(gòu)造,構(gòu)造與性質(zhì)的關(guān)系；新藥產(chǎn)質(zhì)量量檢驗——消費中的問題；決策犯罪現(xiàn)場的煙霧分析：香煙牌號，種類；破案2024/1/10二、信息評價informationappraise分析儀器是分析化學(xué)家為獲取化學(xué)信息所運用的工具，因此可以由信息實際來評價儀器的性能。1.信息量和熵設(shè)有一事件有幾種能夠性，他們各自的概率為pi，Shannon定義信息熵：在信息實際中，習(xí)慣取“2〞作為對數(shù)的底，此時單位為bit(e為底，nat)。設(shè)有一具有兩種能夠性的等概率事件：2024/1/10信息量和熵熵是事件不確定程度的度量，不確定程度越大，熵就越大。對于一個概率密度為p(x)的延續(xù)型分布熵的定義為：信息的概念是與事件發(fā)生的概率相聯(lián)絡(luò)的，出現(xiàn)小概率事件所包含的信息量大，因此可定義信息量：I=-lgpi假設(shè)事件發(fā)生后的概率不等于1，即它是不確定的，那么信息量可表示為：I=lg(qi/pi)式中qi是事件發(fā)生后的概率。2024/1/102.信息量與熵的關(guān)系假設(shè)經(jīng)過某些方法獲取信息使原來事件的不確定程度減小，所得到的信息的數(shù)量就是信息量，故信息量就是熵減少的量：I=H0-H式中H0和H分別表示獲取“情報〞前后，事件不確定程度。在分析化學(xué)中那么是實驗前后的熵。假設(shè)經(jīng)過實驗后的結(jié)果完全確定，即實驗后的熵=0，那么：I=H0=Hmax即經(jīng)過這樣一個實驗后，能夠得到的最大信息量。2024/1/103.分析化學(xué)實驗中的信息量與熵在定性分析實驗中，判別某一組分能否存在。實驗前：概率：各為1/2〔實驗前并無任何信息〕H0=1bit實驗后：H=0故信息量：I=H0-H=1bit假設(shè)采用儀器分析定性，不能將全部組分檢測出，如何確定？例：原子吸收測定含銅、鋅試樣(組成未知)。僅測定出Cu2+時的信息量，測定出Cu2+、Zn2+時的信息量分別是多少？〔陰離子不能檢測〕。2024/1/104.定量分析中有關(guān)參數(shù)與信息量在定量分析實驗中，假照實驗前知道某一組分的大致范圍時，即p(x)均勻地分布在(x1,x2)區(qū)間內(nèi)，那么：由于分析中偶爾誤差的存在，結(jié)果不能夠是一定值而成正態(tài)分布。設(shè)其規(guī)范偏向為σ，那么：2024/1/10于是：σ越小，信息量越大。實驗中增大信息量的途徑？減少干擾、提高儀器靈敏度、減小噪聲、添加測定次數(shù)等。2024/1/105.儀器的最大信息量分析儀器通常有一測定限cmin，待測試樣濃度低于此值時，不能用該儀器測定。該儀器實驗前的熵為：Δc為儀器能分辨的最小濃度差，實踐的信息量：2024/1/10對于多通道的儀器，可以有n個通道同時測定n種組分，其總的信息量是各通道的信息量之和：單位時間內(nèi)信息量的變化稱為信息流：理想的分析儀器應(yīng)該在很短的時間內(nèi)獲得很大的信息量。2024/1/106.儀器的效率和剩余度儀器的效率可用剩余度來衡量。剩余度的定義：R=Hman—H剩余度是熵偏離其最大值的度量。熵的一個重要性質(zhì)是當(dāng)一切的能夠性都是等概率時，熵有最大值。在定量分析中，假設(shè)試樣中待測組分的含量完全是未知的，那么其能夠的含量為0～100%，故：2024/1/10儀器的效率和剩余度在分析儀器中，剩余度常被定義為：R=Iman—I即它是分析過程中被保管，未被利用的信息量的度量。剩余度大表示該儀器的效率低。分析時，普通樣品的大致含量范圍總是知道的，設(shè)其范圍為x1～x2。故：那么：2024/1/10三、信號與噪聲

signalandnoise本底信號：沒有試樣時，儀器產(chǎn)生的信號；隨機噪聲；空白信號：試樣中無待測組分時，儀器產(chǎn)生的信號；試樣預(yù)處置：空白信號接近本底信號；2024/1/101.檢出限樣品的信號能被檢出的最低限；由于存在隨機噪聲〔正態(tài)分布〕，有誤判的能夠；如何規(guī)定檢出限使誤判產(chǎn)生的幾率符合要求(統(tǒng)計學(xué))，1969年，國際原子吸收光譜會議；yB+3B1975年，IUPAC；yB+2B保險檢出限：yB+6B數(shù)學(xué)期望值yB；規(guī)范偏向B定義：以一定的置信度檢出待測組分的最低濃度〔或量〕yA=yB+kBk的取值對應(yīng)于不同置信概率2024/1/102.靈敏度分析儀器的呼應(yīng)值與濃度(或量)改動一個單位時所引起的信號的變化，y/c.(IUPAC給出的定義)；單純靈敏度高不能保證有低的檢測限；檢測限與B有關(guān)，B來自隨機噪聲，信號變化能夠被噪聲淹沒。2024/1/103.信噪比(S/N)的提高途徑：a.改善信號的丈量技術(shù)；b.信號經(jīng)過適當(dāng)處置;c.優(yōu)化。(1)信號的平均:噪聲信號(2)濾波和調(diào)制2024/1/10四、信號處置技術(shù)

technologyofsignalprocess對分析信號進展處置是為了提高信息量，改善信噪比。信號處置通常采用以下幾種方法和技術(shù)：1.曲線擬合用數(shù)學(xué)方法將獲取的數(shù)據(jù)作曲線擬合。方法：〔1〕根據(jù)實踐獲得的曲線找出與此曲線順應(yīng)的數(shù)學(xué)模型；〔2〕以實驗得到的數(shù)據(jù)對(Xi，Yi)，代入數(shù)學(xué)模型(關(guān)系式)，用最小二乘法求出模型中的待定參數(shù)。關(guān)鍵點：選擇正確的數(shù)學(xué)模型例：非正態(tài)色譜曲線，可采用r函數(shù)與指數(shù)衰減曲線相結(jié)合的數(shù)學(xué)模型。2024/1/102.曲線的平滑處置曲線平滑處置可以去除數(shù)據(jù)集合中的隨機噪聲，保管有用信息，提高信噪比。小動搖：隨機噪聲大動搖：包含有用信息方法：boxcar平均化；挪動窗口均化；最小二乘多項式平滑〔Savitzky-Golay卷積法〕，最常用的方法。留意點：不正確的進展平滑處置能夠會將微弱信號當(dāng)作噪聲處置掉。2024/1/103.信號求導(dǎo)消除背景和重疊峰的干擾，提高分辨率和靈敏度。方法：模擬微分電路或求導(dǎo)程序軟件。微分譜比原譜對譜特征的細微變化反響要靈敏的多，被隱藏的譜的特征可以經(jīng)過對原譜圖的微分而得到加強。運用：〔1〕光譜圖、色譜圖：重疊峰、弱肩峰的區(qū)分；〔2〕電位滴定曲線的導(dǎo)數(shù)曲線容易確定滴定鐘點。留意點：微分時，原譜的噪聲也被加強，高階導(dǎo)數(shù)譜的噪聲增大的更明顯，處理方法：對原譜進展平滑處置。2024/1/10五、多元分析方法

polybasisanalysismethods如何在大批實驗數(shù)據(jù)中總結(jié)出有用的規(guī)律或者發(fā)掘出有用的信息；多元分析是一類計算機信息處置、信息發(fā)掘技術(shù)，特別適宜用于從多種要素影響的大量實驗數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律；多元分析運用領(lǐng)域：處置衛(wèi)星照片；指紋鑒別；文字和語音識別；多參數(shù)、多變量問題的處置；分析化學(xué)中的運用：〔1〕多種微量元素的分布與安康〔或疾病〕的關(guān)系〔2〕物質(zhì)中復(fù)雜成分的含量分析〔3〕各種譜的特征與性質(zhì)關(guān)系〔4〕分子構(gòu)造與譜特征的關(guān)系2024/1/101.多元分析方法的特點在多元分析中，對每個研討對象〔每個察看樣本都有M個變量或參數(shù)〕取值，調(diào)查N個察看對象的集合就作成一張N*M的數(shù)據(jù)表。察看對象的集合可以是全部樣本，也可是較大集合中的一個子集；變量可以是延續(xù)的也可以是離散的；在多元分析中，通常采用以下技術(shù)：〔1〕簡化構(gòu)造用簡一方法來表示所研討的復(fù)雜問題；〔2〕分類將察看對象分成假設(shè)干個不同的組或類；〔3〕變量分組將變量按其性質(zhì)分組；〔4〕相關(guān)分析研討變量之間的相互關(guān)系、察看對象之間的相互關(guān)系。2024/1/102.多元分析中的主要方法簡介多元分析中所采用的方法：〔1〕回歸分析：多元線形回歸分析；偏最小二乘回歸分析；逐漸回歸分析。〔2〕相關(guān)分析〔3〕因子分析〔4〕降維與映射〔5〕聚類分析〔6〕分類與判別〔7〕人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)〔8〕優(yōu)化技術(shù)2024/1/103.化學(xué)因子分析法簡介因子分析：經(jīng)過對一數(shù)據(jù)矩陣進展特征分析、旋轉(zhuǎn)變換等操作以獲取有關(guān)信息的數(shù)學(xué)方法。化學(xué)因子分析：將因子分析技術(shù)用于處理化學(xué)中的問題，構(gòu)成了帶有濃重化學(xué)特征的因子分析方法。化學(xué)因子分析特點：〔1〕處理復(fù)雜問題同時處置多要素相互影響的復(fù)雜體系〔2〕快速處置大量數(shù)據(jù)采用規(guī)范因子分析程序〔3〕數(shù)據(jù)的有序解釋與預(yù)測在獲得規(guī)律指點下進展預(yù)測2024/1/10因子分析根本步驟2024/1/10常見的因子分析方法(1)主成分分析〔principlecomponentanalysis〕(2)目的因子分析〔targetfactoranalysis〕(3)迭代目的因子分析(iterativetargetfactoranalysis)(4)秩消因子分析(rankannihilationfactoranalysis)(5)漸進因子分析(evolvingfactoranalysis)(6)窗口因子分析(windowfactoranalysis)(7)啟發(fā)漸進式特征投影(heuristicevolvinglatentprojection)2024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysisIntroduction2024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysisPage22024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysisPage32024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysisPage42024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysisPage52024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysisPage62024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysisPage72024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysisPage82024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysisPage9EXCELPROBLEM xi yi 2 1.500 4 4.500 6 7.500 8 10.500 10 13.500 12 16.5002024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysis–MatrixNotationPage102024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysis–MatrixNotationPage112024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysis–MatrixNotationPage122024/1/10LeastSquaresRegressionAnalysisPage13EXCELPROBLEM xi yi 2 1.501 4 4.524 6 7.441 8 10.420 10 13.409 12 16.5652024/1/10InstrumentalAnalysisStatisticsII2024/1/10Relativefrequency,dN/N+1s-1sm=50s=5x-m010203040-40-30-20-10+1s-1sm=50s=10Where:s=pop.std.dev.m=pop.MeanN=#ofmeasurementsx–m=Abs.DeviationfrommeanIV.NormalErrorLawThefractionofapopulationofmeasurements,dN/N,whosevalueslieintheregionxto(x+dx)isgivenby:2024/1/10024-2-4-3-113Then:zRelativeFrequency,dN/N01020-10-20s=5x-mRelativeFrequency,dN/Ns=5Substitute:z=(x–m)/sanddz=dx/sNormalizethecurvebyexpressingintermsofrelativedeviationfromthemean.2024/1/10+3s-3s+2s-2s+1s-1s68.3%ofmeasurementswillfallwithin±softhemean.95.5%ofmeasurementswillfallwithin±2softhemean.99.7%ofmeasurementswillfallwithin±3softhemean.zRelativefrequency,dN/N-101234-2-3-42024/1/1002s4s-2s-4s-3s-1s1s3sdN/N80%+1.29s-1.29sV.ConfidenceLimitsIntheabsenceofanysystematicerrors,thelimitswithinwhichthepopulationmean(m)isexpectedtoliewithagivendegreeofprobability.02s4s-2s-4s-3s-1s1s3sdN/N50%+0.67s-0.67s02s4s-2s-4s-3s-1s1s3sdN/N95%-1.96s+1.96s2024/1/10A. ConfidenceLimits(CL)whensisagoodestimateofs1. Whensisdeterminedfrom320replicatemeasurements.a. CLforasinglemeasurement(xi)CLofm=xi±zsConfidenceIntervala. CLformultiplemeasurements(x)ConfidenceIntervalCLofm=x±zsN2024/1/10A. ConfidenceLimits(CL)whensisagoodestimateofs2. Obtainingagoodestimateofsbypoolingdata.Useaseriesofidenticalanalysesonasimilarsetofsamples.Degreesoffreedom320N1,N2,etc.=Numberofmeasurementsineachsubsetnt=Numberofsubsets2024/1/10Whensisdeterminedfrom<20replicatesUsethetparameterratherthanthezparameter.B. ConfidenceLimits(CL)whensisunknownt=(x-m)sz=(x-m)stdependsonconfidencelevelanddegreesoffreedom(N-1)ConfidenceIntervalCLofm=x±tsN2024/1/10VI.PropagationofErrorTypicalexperimentalmethodsofanalysisinvolveseveralsteps,eachofwhichhasanuncertaintyassociatedthatcontributestothenetuncertaintyoftheanalysis.A. Additionandsubtractionx=p+q-rWherep,q,&reachhaveuncertainties sp,sq,&srsx=sp2+sq2+sr22024/1/10VI.PropagationofErrorTypicalexperimentalmethodsofanalysisinvolveseveralsteps,eachofwhichhasanuncertaintyassociatedthatcontributestothenetuncertaintyoftheanalysis.A. Multiplicationanddivisionx=p·q/rWherep,q,&reachhaveuncertainties sp,sq,&srspsqsrpqr++222sx=x2024/1/10內(nèi)容選擇：第一節(jié)計算機與儀器分析computerandinstrumentanalysis第二節(jié)數(shù)據(jù)采集與計算機控制computercontrolanddatacollection第三節(jié)信息處置與數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)informationprocessandtechnologyofdateexcavate第四節(jié)人工智能與仿真模擬artificialintelligenceandmultimediaexperimentsimulationtechnology終了2024/1/10第二章

計算機與儀器分析第四節(jié)人工智能與實驗仿真模擬技術(shù)一、人工智能簡介anintroductiontoArtificialintelligence二、儀器分析實驗多媒體仿真模擬multimediasimulationofinstrumentanalysisexperimentcomputerandinstrumentanalysisartificialintelligenceandmultimediaexperimentsimulationtechnology2024/1/10一、分析化學(xué)中的人工智能技術(shù)簡介

aintroductiontoArtificialintelligence人工智能〔artificialintelligence〕:是指用機器或計算機經(jīng)過模擬人類的智慧行為來處理實踐問題的才干。人工智能技術(shù)在化學(xué)方面的運用：計算機輔助構(gòu)造解析；計算機輔助合成設(shè)計；智能化分析儀器；計算機多媒體虛擬實驗室。普通層次：人工智能=知識庫+邏輯推理方法；高級層次：具有自學(xué)習(xí)、自積累才干。2024/1/10化學(xué)人工智能的中心問題：〔1〕化學(xué)知識的模型化和表示方法〔2〕知識庫的建立與搜索方法〔3〕推理、演繹、判別與求解方法〔4〕程序設(shè)計和技術(shù)2024/1/101.知識庫與知識表示方法知識庫：數(shù)據(jù)庫的開展；處理問題的規(guī)那么〔具有因果關(guān)系的數(shù)據(jù)〕的分類