煤矿气体红外光谱分析理论与应用

目录
前言
第1章绪论1
1.1煤矿气体概述1
1.1.1煤矿气体来源2
1.1.2煤矿气体性质5
1.2煤矿气体检测方法9
1.2.1传感器检测法9
1.2.2气相色谱法11
1.2.3光谱法12
1.3煤矿气体检测方法的发展与应用14
1.3.1传感器检测法15
1.3.2气相色谱法17
1.3.3不分光红外光谱法19
1.3.4可调谐半导体激光吸收光谱法21
1.3.5傅里叶变换红外光谱法22
1.4技术适用性对比分析24
1.5本书主要内容及特色27参考文献28
第2章傅里叶变换红外光谱气体分析原理32
2.1光谱波段划分32
2.2分子振动与光谱吸收33
2.2.1分子的转动光谱35
2.2.2分子的纯振动光谱35
2.2.3分子的振-转光谱37
2.3朗伯-比尔定律38
2.4傅里叶变换红外光谱获取39
2.4.1迈克耳孙干涉仪39
2.4.2干涉图的获取40
2.4.3有限分辨率的影响42
2.4.4光谱的形成48
2.4.5FTIR的结构56
2.5本章小结63参考文献63
第3章煤矿气体红外光谱预处理方法65
3.1光谱基线处理65
3.1.1光谱基线发生漂移的原因66
3.1.2光谱基线处理方法70
3.2平滑处理84
3.2.1红外光谱噪声来源与特点84
3.2.2平滑处理方法87
3.3插值97
3.3.1插值目的97
3.3.2插值方法98
3.4谱带拟合101
3.5光谱差分102
3.6光谱解卷积105
3.7本章小结110参考文献111
第4章煤矿气体红外光谱分析模型112
4.1*小二乘法112
4.1.1前向*小二乘法112
4.1.2逆向*小二乘法116
4.1.3应用示例118
4.2主元回归法120
4.2.1主元回归原理120
4.2.2主元回归算法122
4.2.3应用示例123
4.3偏*小二乘法127
4.3.1偏*小二乘回归原理127
4.3.2偏*小二乘回归算法128
4.3.3应用示例132
4.4神经网络法135
4.4.1神经网络理论基础135
4.4.2神经网络建模方法150
4.4.3应用示例157
4.5支持向量机法166
4.5.1支持向量机理论基础166
4.5.2支持向量机回归学习方法173
4.6本章小结180参考文献181
第5章红外光谱特征变量提取与选择182
5.1光谱定量分析中的常用特征182
5.2特征变量选择算法184
5.2.1前向选择法186
5.2.2后向剔除法188
5.2.3正则化模型188
5.2.4遗传-偏*小二乘法191
5.2.5非线性回归模型的特征变量提取193
5.3特征变量选择应用195
5.3.1常用参量的定量分析195
5.3.2前向选择法196
5.3.3后向剔除法200
5.3.4遗传-偏*小二乘法204
5.3.5套索算法208
5.4本章小结213参考文献213
第6章煤矿气体红外光谱分析系统215
6.1煤矿气体红外光谱分析系统主要部件215
6.1.1红外光谱仪216
6.1.2微型工控机220
6.1.3传感器221
6.1.4除尘除湿装置227
6.1.5双锥形新型气室228
6.1.6多气室切换装置230
6.1.7电源模块设计232
6.2煤矿气体红外光谱分析系统软件设计233
6.2.1光谱扫描模块的结构236
6.2.2分析计算模块的算法及结构237
6.2.3人机交互模块的内容与结构240
6.3煤矿气体红外光谱仪的工作方式241
6.3.1井下工作方式241
6.3.2离线工作方式244
6.3.3束管监测方式246
6.4煤矿气体红外光谱仪的操作规范248
6.4.1软件的安装249
6.4.2软件的使用250
6.5煤矿气体红外光谱仪的性能检测251
6.6本章小结255
参考文献256
索引257