電子與計(jì)算機(jī)技術(shù)(儀器分析英文版)

1、計(jì)算機(jī)與儀器(yq)分析一、計(jì)算機(jī)對(duì)儀器(yq)分析發(fā)展的促進(jìn)作用improve to development of instruments analysis二、計(jì)算機(jī)在儀器分析中的應(yīng)用application of computer in instruments analysis三、網(wǎng)絡(luò)中的儀器分析資源resource of instruments analysis in internet2022/7/29共二百零六頁Goals of Analytical ChemistryWhat is it?IdentificationQualitative AnalysisHow much?Quanti

2、tative AnalysisInstrumental Analysis in the 21st CenturyBetter and FasterMore Data (Images)MiniaturizationBetter data processing methods - Chemometrics2022/7/29共二百零六頁Analytical InstrumentsStimulusResponseEnergy SourceSystemstudiedAnalyticalInformationAnalytical SignalsData Domain information encoded

3、Non-electrical Domains (scale, number, chemical)Electrical Domains (volts, current, charge)Analog Domains continuous quantities (volts, current)Time Domains (pulses, slopes)Digital Domains (Off/On or Hi/Lo)2022/7/29共二百零六頁Time DomainsPulsesSlope/shape2022/7/29共二百零六頁Time = Digital DomainsContinuous Hi

4、/Lo2022/7/29共二百零六頁Digital DomainsCount base 10 Binary2022/7/29共二百零六頁Instrumental Components2022/7/29共二百零六頁Instrument ComponentsSignalSourceSample SignalAnalyzer Signal Detector/Transducer DataProcessor4.23Answer2022/7/29共二百零六頁Fluorometer Components2022/7/29共二百零六頁Selecting an Analytical MethodRequire

5、d AccuracyAmount of sampleConcentration range(s) of analyte(s)Possible interferencesChemical and physical properties of matrixNumber of samples2022/7/29共二百零六頁Desirable Characteristics for an Analytical MethodSpeedEase and ConvenienceSkill required of operatorCost and availability of equipmentPer-sam

6、ples cost2022/7/29共二百零六頁Numerical Criteria forSelecting an Analytical MethodPrecisionAbsolute standard deviationRelative standard deviationCoefficient of variationVarianceBiasAbsolute systematic errorRelative systematic errorSensitivityCalibrationAnalyticalDetection LimitBlank plus three times Std.

7、Dev. of blankConcentration RangeLimit of Quantitation (LOQ)Limit of Linearity (LOL)SelectivityEffects of interferencesCoefficient of Selectivity2022/7/29共二百零六頁P(yáng)recision Figures of Merit2022/7/29共二百零六頁Calibration Sensitivity2022/7/29共二百零六頁Calibration Sensitivity (m)ScSblm = slope2022/7/29共二百零六頁Analyt

8、ical Sensitivity2022/7/29共二百零六頁Signal Detection Limit2022/7/29共二百零六頁Concentration Detection Limit2022/7/29共二百零六頁Limits of Quantitation and Linearity2022/7/29共二百零六頁Example-Sensitivity2022/7/29共二百零六頁Selectivity2022/7/29共二百零六頁Calibration SelectivityScASblmA = slopemB = slopemC = slopecBcC2022/7/29共二百零六

9、頁Instrumental AnalysisChapter 2AC Circuits and Semiconductors2022/7/29共二百零六頁Alternating Currents I2022/7/29共二百零六頁Alternating Currents II2022/7/29共二百零六頁Alternating Signals2022/7/29共二百零六頁Alternating Signals with different amplitudes and phases I2022/7/29共二百零六頁Alternating Signals with different amplitu

10、des and phases II2022/7/29共二百零六頁Alternating and Direct Currents Root Mean Square Values2022/7/29共二百零六頁CapacitorsCapacitor pair of conductors separated by a dielectric substance (electrical insulator). Similar to a temporary storage battery.DielectricConductors2022/7/29共二百零六頁RC Circuits ISwitch on 1S

11、witch on 22022/7/29共二百零六頁RC Circuits II2022/7/29共二百零六頁RC Circuits III2022/7/29共二百零六頁RC Circuits IV2022/7/29共二百零六頁RC Circuits V2022/7/29共二百零六頁RC Circuits VI2022/7/29共二百零六頁RC Circuits with ac Source ICRacsource2022/7/29共二百零六頁RC Circuits with ac Source IICRacsourcePhase Shift2022/7/29共二百零六頁RC Circuits

12、with ac Source IIICRacsourcePhase Shift2022/7/29共二百零六頁Capacitive Reactance I2022/7/29共二百零六頁Capacitive Reactance II2022/7/29共二百零六頁Impedance “Z” in a RC Circuit2022/7/29共二百零六頁Ohms Law for RC Circuits2022/7/29共二百零六頁RC Filters IHigh/Low Pass2022/7/29共二百零六頁RC Filters IIHigh/Low Pass2022/7/29共二百零六頁RC Filt

13、ers IIIHigh/Low Pass2022/7/29共二百零六頁Multimeters IVoltageMeasurementsCurrentMeasurementsResistanceMeasurements2022/7/29共二百零六頁Multimeters II2022/7/29共二百零六頁Semiconductors Diodes ISi doped with Gp III elements, In or GaSi doped with Gp V elements, As or Sb+-2022/7/29共二百零六頁Semiconductors Diodes II2022/7/2

14、9共二百零六頁Semiconductors Diodes IIIForward BiasReverse Bias2022/7/29共二百零六頁Semiconductors Transistors Ipnp-typenpn-type2022/7/29共二百零六頁Semiconductors Transistors IIinputoutput2022/7/29共二百零六頁Semiconductors Transistors IV2022/7/29共二百零六頁Transformers 2022/7/29共二百零六頁Rectifiers 2022/7/29共二百零六頁Rectified Voltage

15、 ac dc2022/7/29共二百零六頁Filtered Voltage ac dc2022/7/29共二百零六頁P(yáng)roblems Do problems 1-7 in EXCEL and E-mail by Friday, Feb 7.2022/7/29共二百零六頁Instrumental AnalysisChapter 3Operation Amplifiers2022/7/29共二百零六頁Operational Amplifier Properties:1. Large open-loop gains (104 to 107)2. High input impedance (106 t

16、o 1013)3. Low output impedance (1 to 10 ohms)2022/7/29共二百零六頁Operational Amplifiers Symbols2022/7/29共二百零六頁Operational Amplifiers Complete Circuit2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback Circuit PropertiesProperties:1. Large open-loop gains (104 to 107)2. High input impedance (106 to 1013)3. Low output impeda

17、nce (1 to 10 ohms)Input on Inverting ContactNon-Inverting Contac connected to Ground2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback Circuit Variables2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback Circuit Equations for OpAmp2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback Circuit Equations for Circuit2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback Circuit Imp

18、ortant Relationship for Circuit2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback for Multiplication/Division2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback for Addition/Subtraction2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback for Addition/Subtraction2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback for Addition/Subtraction2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback for A

19、ddition/Subtraction2022/7/29共二百零六頁Addition/Subtraction Problem2022/7/29共二百零六頁Addition/Subtraction Problem2022/7/29共二百零六頁Addition/Subtraction Problem2022/7/29共二百零六頁Voltage Follower Circuit RelationshipsVery small current required from input side.Plenty of current available on output side.2022/7/29共二百

20、零六頁Negative Feedback in Photo-tube Circuit 2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback for Voltage Measurments 2022/7/29共二百零六頁Negative Feedback for Conductance Measurements 2022/7/29共二百零六頁OpAmps as Switches I 2022/7/29共二百零六頁OpAmps as Switches II2022/7/29共二百零六頁Signal Shaper 2022/7/29共二百零六頁Instrumental AnalysisC

21、hapter 4Digital Electronics and Microcomputers2022/7/29共二百零六頁Decimal Numbers2022/7/29共二百零六頁Binary Numbers Decimal2022/7/29共二百零六頁Binary Decimal Numbers2022/7/29共二百零六頁Decimal Binary2022/7/29共二百零六頁P(yáng)ulse Counters 2022/7/29共二百零六頁OpAmps as Switches III2022/7/29共二百零六頁Signal Shaper 2022/7/29共二百零六頁Binary Cou

22、nter 2022/7/29共二百零六頁Inputs to Binary Counter 2022/7/29共二百零六頁Binary Counter - Summary2022/7/29共二百零六頁Decade Counting Units (DCU)2022/7/29共二百零六頁Digital to Analog Converters (DAC)2022/7/29共二百零六頁Digital to Analog Converters (DAC)2022/7/29共二百零六頁Staircase Analog to Digital Converter (ADC)2022/7/29共二百零六頁Sta

23、ircase Analog to Digital Converter (ADC)Input2022/7/29共二百零六頁Analog to Digital Converter (ADC) with Successive Approximation2022/7/29共二百零六頁P(yáng)roblems Chapter 4 1 through 82022/7/29共二百零六頁Instrumental AnalysisChapter 5Signals and Noise2022/7/29共二百零六頁Signal-to-Noise Ratio (S/N)2022/7/29共二百零六頁Comparisons o

24、f S/N ratiosSignalNoise High = Stand Dev.Noise Low = Stand Dev.2022/7/29共二百零六頁Comparisons of S/N ratiosin SpectraLow SignalHigh NoiseHigh SignalLow Noise 2022/7/29共二百零六頁Sources of NoiseChemical NoiseInstrumentalThermal or Johnson Noise - thermal agitation of electrons in electronic components - gene

25、rates small potentialsShot Noise - electrons cross junctions - causes current fluctuationsFlicker = 1/f (very low frequency!)Environmental2022/7/29共二百零六頁Differential Amplifiers2022/7/29共二百零六頁Analog Filtering2022/7/29共二百零六頁Environmental Noise2022/7/29共二百零六頁Signal “Chopping”DC AC DC2022/7/29共二百零六頁Chop

26、 Analytical Signals 2022/7/29共二百零六頁Chop Analytical / Electrical Signals 2022/7/29共二百零六頁Signal Averaging I 2022/7/29共二百零六頁Signal Averaging II2022/7/29共二百零六頁Signal Averaging III2022/7/29共二百零六頁Signal Averaging IV2022/7/29共二百零六頁Data Processing ImprovementsApplication of Fourier Transforms2022/7/29共二百零六頁

27、Data Processing ImprovementsSmoothing Routines5-point smoothingfunctionRaw data5-point smooth13-point smooth77-point smooth2022/7/29共二百零六頁P(yáng)roblems Chapter 5 - 7, 8, 10, 11 and 132022/7/29共二百零六頁一、計(jì)算機(jī)對(duì)儀器(yq)分析發(fā)展的促進(jìn)作用 the effect of computer on instrument analysis 1.促進(jìn)儀器分析自動(dòng)化 計(jì)算機(jī)已經(jīng)成為分析儀器的重要(zhngyo)組成部分，

28、色譜自動(dòng)進(jìn)樣器，色譜工作站；電化學(xué)工作站。 2.促進(jìn)新分析儀器出現(xiàn) 現(xiàn)代分析儀器是建立在計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)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。2022/7/29共二百零六頁未來(wili)的網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)驗(yàn)室 3.提高儀器性能(xngnng) 4.實(shí)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(shí)驗(yàn)室用戶：傳感器+計(jì)算機(jī)+網(wǎng)絡(luò)； 數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)分析實(shí)驗(yàn)室結(jié)果 資源共享2022/7/29共二百零六頁二、計(jì)算機(jī)在儀器分析(fnx)中的應(yīng)用技術(shù)application of computer in instrument analysis1.計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集與控制(kng

29、zh) 計(jì)算機(jī)：數(shù)字符號(hào)； 分析儀器：模擬信號(hào)(電壓或電流)Digital-Analog Converter （ DAC）作用：將數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)變成模擬量。實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)控制。Analog - Digital Converter （ ADC）作用：將模擬量轉(zhuǎn)變成數(shù)字信號(hào)。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)連續(xù)采集。計(jì)算機(jī)接口分析儀器接口(信號(hào)轉(zhuǎn)換)2022/7/29共二百零六頁2. 計(jì)算機(jī)分析儀器工作站2022/7/29共二百零六頁色譜(s p)工作站2022/7/29共二百零六頁2022/7/29共二百零六頁工作站2022/7/29共二百零六頁3.專家系統(tǒng)(zhun ji x tn)與人工智能(1) 液相色譜專家系統(tǒng) 柱系統(tǒng)

30、推薦軟件包;色譜條件優(yōu)化及離線色譜數(shù)據(jù)計(jì)算軟件包;(2) 基于(jy)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) 模式識(shí)別本頁內(nèi)容詳見本章第四節(jié)2022/7/29共二百零六頁智能化分析儀器示意圖分析儀器熱、光、電新技術(shù)新型材料、電子器件操作分析對(duì)象控制信號(hào)實(shí)施檢測數(shù)據(jù)庫信息數(shù)據(jù)處理方法描述報(bào)告結(jié)果判斷多媒體計(jì)算機(jī)人工智能專家系統(tǒng)最優(yōu)化技術(shù)自動(dòng)化技術(shù)2022/7/29共二百零六頁三、網(wǎng)絡(luò)中的儀器分析(fnx)資源 resource of instruments analysis in internet 1.數(shù)據(jù)庫 各種數(shù)據(jù)查詢； 2.期刊與

31、文獻(xiàn) 最新文獻(xiàn)的最快查閱方法；時(shí)實(shí)信息； 3.軟件 chemoffice（繪圖(hu t)）, 計(jì)算軟件，教學(xué)軟件； 4.儀器生產(chǎn)廠家 獲取新儀器信息；網(wǎng)絡(luò)資源2022/7/29共二百零六頁內(nèi)容(nirng)選擇第一節(jié) 計(jì)算機(jī)與儀器分析computer and instrument analysis第二節(jié) 數(shù)據(jù)采集與計(jì)算機(jī)控制computer control and data collection第三節(jié) 信息處理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(jsh)information process and technology of date excavate第四節(jié) 人工智能與仿真模擬artificial intel

32、ligence and multimedia experiment simulation technology結(jié)束2022/7/29共二百零六頁第二章 計(jì)算機(jī)與儀器(yq)分析一、數(shù)-模轉(zhuǎn)換(zhunhun)(DAC)與計(jì)算機(jī)控制技術(shù)analog-digital converter (ADC) and technology of computer control二、數(shù)據(jù)采集技術(shù)與模-數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）data collect and digital - analog converter and第二節(jié) 計(jì)算機(jī)控制與數(shù)據(jù)采集computer and instrument analysis comp

33、uter control and data collection2022/7/29共二百零六頁一、計(jì)算機(jī)控制與數(shù)-模轉(zhuǎn)換器 ( DAC)computer control and digital-analog converter (DAC) 計(jì)算機(jī)：數(shù)字符號(hào)；分析儀器：模擬信號(hào)(電壓或電流)Digital-Analog Converter （ DAC）作用(zuyng)：將數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)變成模擬量。實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)控制。計(jì)算機(jī)DAC分析儀器2022/7/29共二百零六頁DAC原理圖2022/7/29共二百零六頁DAC原理(yunl) 在一個(gè)二進(jìn)制數(shù)字的每一位上對(duì)應(yīng)產(chǎn)生一個(gè)與它的數(shù)字及權(quán)重成正比的電流，并將

34、每一個(gè)邏輯為1的數(shù)位的電流相加，成為相應(yīng)(xingyng)的電流模擬量（或電壓模擬量）。 每一個(gè)電阻值與“權(quán)”對(duì)應(yīng)，權(quán)值越大，電阻越小。二進(jìn)制數(shù)的每一位控制一個(gè)開關(guān)。1開；0關(guān)。2022/7/29共二百零六頁表 10位二進(jìn)制數(shù)碼經(jīng)DAC轉(zhuǎn)換(zhunhun)對(duì)應(yīng)的電壓值2022/7/29共二百零六頁二、數(shù)據(jù)(shj)采集與模/數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)data collect and analog - digital converter (ADC) 作用(zuyng)：將連續(xù)的模擬量形式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成非連續(xù)的二進(jìn)制形式數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)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，

35、 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2022/7/29共二百零六頁ADC原理(yunl) 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(shí)，輸出一個(gè)二進(jìn)制數(shù)字(shz)。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(gè)的轉(zhuǎn)換器，每個(gè)比較器對(duì)應(yīng)一個(gè)邏輯輸出。2022/7/29共二百零六頁有關(guān)(yugun)問題（1） 采樣保持電路 轉(zhuǎn)換需一定時(shí)間，在轉(zhuǎn)換時(shí)，保持輸入量。（2） 干擾及其抑制 干擾源：電器，電機(jī)等 通過阻抗耦合、電場(din chng)耦合、磁場耦合等途徑進(jìn)入數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。如右圖所示 加屏蔽線，正確接地

36、，屏蔽線應(yīng)接現(xiàn)場地。2022/7/29共二百零六頁Nyquist采樣(ci yn)規(guī)則 計(jì)算機(jī)處理的任何變量都只能是分立取值，數(shù)組；如果要無限精確(jngqu)描述一個(gè)連續(xù)量采樣間隔為零；受采樣速度，存儲(chǔ)空間限制，實(shí)際不可能也不必要。如何確定采樣頻率：保證信號(hào)不失真？采樣頻率：以最高頻率的2倍速度采樣。2022/7/29共二百零六頁內(nèi)容(nirng)選擇：第一節(jié) 計(jì)算機(jī)與儀器分析computer and instrument analysis第二節(jié) 數(shù)據(jù)(shj)采集與計(jì)算機(jī)控制computer control and data collection第三節(jié) 信息處理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)informa

37、tion process and technology of date excavate第四節(jié) 人工智能與仿真模擬artificial intelligence and multimedia experiment simulation technology結(jié)束2022/7/29共二百零六頁第二章 計(jì)算機(jī)與儀器(yq)分析 一、化學(xué)計(jì)量學(xué)介紹a brief introduction of chemometrics二、信息評(píng)價(jià)information appraise三、信號(hào)(xnho)與噪聲signal and noise四、信號(hào)的處理技術(shù)technology of signal process

38、五、多元分析方法polybasis analysis methods第三節(jié) 信息處理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)computer and instrument analysis information process and technology of date excavate2022/7/29共二百零六頁一、化學(xué)(huxu)計(jì)量學(xué)簡介a brief introduction of chemometrics化學(xué)計(jì)量學(xué)：化學(xué)與計(jì)算機(jī)結(jié)合的產(chǎn)物1974年，Kowalski 與Wold 提出建立國際化學(xué)計(jì)量學(xué)協(xié)會(huì)任務(wù)：運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)的方法設(shè)計(jì)或選擇最佳測試過程和實(shí)驗(yàn) 通過化學(xué)數(shù)據(jù)分析提供更多化學(xué)信息。范疇：純化

39、學(xué)與量子化學(xué)之間凡涉及計(jì)算和計(jì)算機(jī)的所有領(lǐng)域。應(yīng)用舉例(j l)：大連灣海水污染物與污染源之間的關(guān)系；控制 由尿樣獲取身體健康狀況的全部信息；簡化 化合物性質(zhì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)與性質(zhì)的關(guān)系；新藥 產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)生產(chǎn)中的問題；決策 犯罪現(xiàn)場的煙霧分析：香煙牌號(hào)，種類；破案2022/7/29共二百零六頁 二、 信息(xnx)評(píng)價(jià) information appraise 分析儀器是分析化學(xué)家為獲取化學(xué)信息所使用的工具，因此可以由信息理論來評(píng)價(jià)儀器的性能。1. 信息量和熵 設(shè)有一事件有幾種可能性，他們(t men)各自的概率為pi，Shannon定義信息熵： 在信息理論中，習(xí)慣取“2”作為對(duì)數(shù)的底，此時(shí)單

40、位為bit(e為底，nat)。設(shè)有一具有兩種可能性的等概率事件：2022/7/29共二百零六頁信息量和熵 熵是事件不確定程度的度量(dling)，不確定程度越大，熵就越大。對(duì)于一個(gè)概率密度為p(x)的連續(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)系的，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 如果(rgu)事件發(fā)生后的概率不等于1，即它是不確定的，則信息量可表示為： I =lg(qi/pi)式中 qi 是事件發(fā)生后的概率。2022/7/29共二百零六頁2. 信息量與熵的關(guān)系(gun x) 如果通過某些方法獲取信息(xnx)使原來事件的不確定程度減小，所得

41、到的信息(xnx)的數(shù)量就是信息(xnx)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(bào)”前后，事件不確定程度。在分析化學(xué)中則是實(shí)驗(yàn)前后的熵。若經(jīng)過實(shí)驗(yàn)后的結(jié)果完全確定，即實(shí)驗(yàn)后的熵=0，則： I = H0 =Hmax即經(jīng)過這樣一個(gè)實(shí)驗(yàn)后，可能得到的最大信息量。2022/7/29共二百零六頁3. 分析化學(xué)(fn x hu xu)實(shí)驗(yàn)中的信息量與熵 在定性分析實(shí)驗(yàn)中，判斷某一組分是否存在。實(shí)驗(yàn)前： 概率：各為1/2（實(shí)驗(yàn)前并無任何信息） H0 = 1 bit實(shí)驗(yàn)后： H =0故信息量： I = H0 - H = 1 bit如果采用儀器分析定性，不能將全部組分

42、檢測出，如何確定？ 例：原子吸收測定含銅、鋅試樣(組成(z chn)未知)。 僅測定出Cu2+時(shí)的信息量，測定出Cu2+ 、 Zn2+時(shí)的信息量分別是多少？（陰離子不能檢測）。2022/7/29共二百零六頁4. 定量分析中有關(guān)(yugun)參數(shù)與信息量 在定量分析實(shí)驗(yàn)中，如果實(shí)驗(yàn)前知道某一組分的大致范圍(fnwi)時(shí)，即p(x)均勻地分布在(x1,x2)區(qū)間內(nèi)，則： 由于分析中偶然誤差的存在，結(jié)果不可能是一定值而成正態(tài)分布。設(shè)其標(biāo)準(zhǔn)偏差為，則：2022/7/29共二百零六頁于是(ysh)：越小，信息量越大。實(shí)驗(yàn)中增大信息量的途徑？減少干擾、提高儀器靈敏度、減小噪聲(zoshng)、增加測定次數(shù)

43、等。2022/7/29共二百零六頁5. 儀器(yq)的最大信息量 分析儀器通常有一測定限cmin，待測試(csh)樣濃度低于此值時(shí)，不能用該儀器測定。該儀器實(shí)驗(yàn)前的熵為：c 為儀器能分辨的最小濃度差，實(shí)際的信息量：2022/7/29共二百零六頁 對(duì)于多通道的儀器，可以有n個(gè)通道同時(shí)測定(cdng)n種組分，其總的信息量是各通道的信息量之和： 單位時(shí)間(shjin)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(shí)間內(nèi)獲得很大的信息量。2022/7/29共二百零六頁6. 儀器的效率(xio l)和剩余度 儀器(yq)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

44、離其最大值的度量。熵的一個(gè)重要性質(zhì)是當(dāng)所有的可能性都是等概率時(shí)，熵有最大值。 在定量分析中，如果試樣中待測組分的含量完全是未知的，則其可能的含量為0100%，故：2022/7/29共二百零六頁儀器的效率(xio l)和剩余度 在分析儀器中，剩余(shngy)度常被定義為： R = Iman I 即它是分析過程中被保留，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(shí)，一般樣品的大致含量范圍總是知道的，設(shè)其范圍為x1x2。故：則：2022/7/29共二百零六頁三、信號(hào)(xnho)與噪聲signal and noise本底(bn d)信號(hào)： 沒有試樣時(shí)，儀器產(chǎn)生的信號(hào)；隨機(jī)噪聲；空白信

45、號(hào)： 試樣中無待測組分時(shí)，儀器產(chǎn)生的信號(hào)；試樣預(yù)處理： 空白信號(hào)接近本底信號(hào)；2022/7/29共二百零六頁1. 檢出限 樣品的信號(hào)能被檢出的最低限；由于存在隨機(jī)噪聲（正態(tài)分布），有誤判的可能； 如何規(guī)定檢出限使誤判產(chǎn)生的幾率符合要求(統(tǒng)計(jì)學(xué))，1969年，國際原子吸收光譜會(huì)議；yB+3B 1975年，IUPAC； yB+2B 保險(xiǎn)檢出限： yB+6B 數(shù)學(xué)(shxu)期望值yB；標(biāo)準(zhǔn)偏差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+kB k 的取值對(duì)應(yīng)于不同置信概率2022/7/29共二百零六頁2.靈敏度 分析儀器的響應(yīng)值與濃度(或量)改變一個(gè)單位時(shí)所引起的信號(hào)的變化，

46、 y/ c.(IUPAC給出的定義)； 單純靈敏度高不能保證有低的檢測(jin c)限； 檢測限與B有關(guān)， B來自隨機(jī)噪聲，信號(hào)變化可能被噪聲淹沒。2022/7/29共二百零六頁3. 信噪比(S/N)的提高(t go) 途徑：a. 改善信號(hào)的測量技術(shù)； b. 信號(hào)經(jīng)過適當(dāng)(shdng)處理; c. 優(yōu)化。 (1) 信號(hào)的平均: 噪聲信號(hào) (2) 濾波和調(diào)制2022/7/29共二百零六頁四、信號(hào)處理(xn ho ch l)技術(shù) technology of signal process 對(duì)分析信號(hào)進(jìn)行(jnxng)處理是為了提高信息量，改善信噪比。信號(hào)處理通常采用以下幾種方法和技術(shù)：1. 曲線擬合

47、 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(shí)際獲得的曲線找出與此曲線適應(yīng)的數(shù)學(xué)模型；（2）以實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)對(duì)(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(diǎn)：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。2022/7/29共二百零六頁2. 曲線的平滑(pnghu)處理 曲線平滑處理可以去除數(shù)據(jù)集合(jh)中的隨機(jī)噪聲，保留有用信息，提高信噪比。 小波動(dòng)：隨機(jī)噪聲 大波動(dòng)：包含有用信息方法： boxcar平均化； 移動(dòng)窗口均化； 最小二乘多項(xiàng)式平滑（Savitzky-Golay卷積法），最常用的方法。注意點(diǎn)：不正確的進(jìn)

48、行平滑處理可能會(huì)將微弱信號(hào)當(dāng)作噪聲處理掉。2022/7/29共二百零六頁3. 信號(hào)(xnho)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(fngf)：模擬微分電路或求導(dǎo)程序軟件。 微分譜比原譜對(duì)譜特征的細(xì)微變化反應(yīng)要靈敏的多，被隱藏的譜的特征可以通過對(duì)原譜圖的微分而得到加強(qiáng)。應(yīng)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(diǎn)。注意點(diǎn)：微分時(shí)，原譜的噪聲也被加強(qiáng)，高階導(dǎo)數(shù)譜的噪聲增大的更明顯，解決方法：對(duì)原譜進(jìn)行平滑處理。2022/7/29共二百零六頁五、 多元分析方法(fngf)polybasis analysis methods 如

49、何在大批實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中總結(jié)出有用的規(guī)律或者挖掘出有用的信息； 多元分析是一類計(jì)算機(jī)信息處理、信息挖掘技術(shù)，特別適合用于從多種因素影響的大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中總結(jié)規(guī)律； 多元分析應(yīng)用領(lǐng)域：處理衛(wèi)星照片；指紋(zhwn)鑒別；文字和語音識(shí)別；多參數(shù)、多變量問題的處理； 分析化學(xué)中的應(yīng)用：（1） 多種微量元素的分布與健康（或疾?。┑年P(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） 分子結(jié)構(gòu)與譜特征的關(guān)系2022/7/29共二百零六頁1. 多元分析方法(fngf)的特點(diǎn) 在多元分析中，對(duì)每個(gè)研究對(duì)象（每個(gè)觀察樣本都有M個(gè)變量或參數(shù)）取值，考察N個(gè)觀察對(duì)象的集合就作成一張N*M的數(shù)據(jù)表。 觀

50、察對(duì)象的集合可以是全部樣本，也可是較大集合中的一個(gè)子集； 變量可以是連續(xù)的也可以是離散的；在多元分析中，通常采用以下技術(shù)(jsh)：（1） 簡化結(jié)構(gòu) 用簡單方法來表示所研究的復(fù)雜問題；（2） 分類 將觀察對(duì)象分成若干個(gè)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 研究變量之間的相互關(guān)系、觀察對(duì)象之間的相互關(guān)系。2022/7/29共二百零六頁2. 多元分析中的主要方法(fngf)簡介 多元分析中所采用的方法：（1）回歸(hugu)分析： 多元線形回歸分析；偏最小二乘回歸分析；逐步回歸分析。（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

51、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（8）優(yōu)化技術(shù)2022/7/29共二百零六頁3. 化學(xué)因子(ynz)分析法簡介 因子分析：通過對(duì)一數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行特征分析、旋轉(zhuǎn)變換等操作以獲取(huq)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)用于解決化學(xué)中的問題，形成了帶有濃厚化學(xué)特色的因子分析方法。 化學(xué)因子分析特點(diǎn)：（1）解決復(fù)雜問題 同時(shí)處理多因素相互影響的復(fù)雜體系（2）快速處理大量數(shù)據(jù) 采用標(biāo)準(zhǔn)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)律指導(dǎo)下進(jìn)行預(yù)測2022/7/29共二百零六頁因子分析基本(jbn)步驟2022/7/29共二百零六頁常見(chn jin)的因子分析方法(1)主成分(chng fn)分析（pri

52、nciple component analysis）(2)目標(biāo)因子分析（target factor analysis）(3)迭代目標(biāo)因子分析(iterative target factor analysis )(4)秩消因子分析(rank annihilation factor analysis )(5)漸進(jìn)因子分析(evolving factor analysis )(6)窗口因子分析(window factor analysis )(7)啟發(fā)漸進(jìn)式特征投影(heuristic evolving latent projection )2022/7/29共二百零六頁Least Squares

53、Regression AnalysisIntroduction2022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression AnalysisPage 22022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression AnalysisPage 32022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression AnalysisPage 42022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression AnalysisPage 52022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression AnalysisPage

54、62022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression AnalysisPage 72022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression AnalysisPage 82022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression AnalysisPage 9EXCEL PROBLEMxi yi 2 1.500 4 4.500 6 7.500 810.5001013.5001216.5002022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression Analysis Matrix NotationPage 10

55、2022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression Analysis Matrix NotationPage 112022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression Analysis Matrix NotationPage 122022/7/29共二百零六頁Least Squares Regression AnalysisPage 13EXCEL PROBLEMxi yi 2 1.501 4 4.524 6 7.441 810.4201013.4091216.5652022/7/29共二百零六頁Instrumental AnalysisS

56、tatistics II2022/7/29共二百零六頁Relative frequency, dN / N+1s-1sm = 50s = 5x - m010203040-40-30-20-10+1s-1sm = 50s = 10Where:s = pop. std. dev.m = pop. MeanN = # of measurementsx m = Abs. Deviation from meanIV. Normal Error LawThe fraction of a population of measurements, dN/N, whose values lie in the re

57、gion x to (x+dx) is given by :2022/7/29共二百零六頁024-2-4-3-113Then:zRelative Frequency, dN/N01020-10-20s = 5x - mRelative Frequency, dN/Ns = 5Substitute:z = (x m)/s and dz = dx/sNormalize the curve by expressing in terms of relative deviation from the mean.2022/7/29共二百零六頁+3s-3s+2s-2s+1s-1s68.3% of measu

58、rements will fall within s of the mean.95.5% of measurements will fall within 2s of the mean.99.7% of measurements will fall within 3s of the mean.zRelative frequency, dN / N-101234-2-3-42022/7/29共二百零六頁02s4s-2s-4s-3s-1s1s3sdN/N80%+1.29s-1.29sV. Confidence LimitsIn the absence of any systematic error

59、s, the limits within which the population mean (m) is expected to lie with a given degree of probability.02s4s-2s-4s-3s-1s1s3sdN/N50%+0.67s-0.67s02s4s-2s-4s-3s-1s1s3sdN/N95%-1.96s+1.96s2022/7/29共二百零六頁A.Confidence Limits (CL) when s is a good estimate of s1.When s is determined from 20 replicate meas

60、urements.a.CL for a single measurement (xi)CL of m = xi zsConfidence Intervala.CL for multiple measurements (x)Confidence IntervalCL of m = x zsN2022/7/29共二百零六頁A.Confidence Limits (CL) when s is a good estimate of s2.Obtaining a good estimate of s by pooling data.Use a series of identical analyses o