信息處理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)-在線瀏覽
2024-10-24 19:14本頁面
【正文】 ????????????????????? ????08:13:09 于是 ： exxHHIπ2ln 120?????σ 越小，信息量越大。 08:13:09 5. 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。 08:13:09 6. 儀器的效率和剩余度 儀器的效率可用剩余度來衡量。熵的一個重要性質(zhì)是當(dāng)所有的可能性都是等概率時，熵有最大值。剩余度大表示該儀器的效率低。 cxxH??? 12lg故： 121 00lgxxR ??則： 08:13:09 三、信號與噪聲 signal and noise 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)處理 ： 空白信號接近本底信號； 08:13:09 1. 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)計學(xué) )， 1969年，國際原子吸收光譜會議； yB+3?B 1975年， IUPAC； yB+2?B 保險檢出限： yB+6?B 數(shù)學(xué)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+k?B k 的取值對應(yīng)于不同置信概率 08:13:09 分析儀器的響應(yīng)值與濃度 (或量 )改變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，信號變化可能被噪聲淹沒。 c. 優(yōu)化。 信號處理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。 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。 小波動：隨機噪聲 大波動：包含有用信息 方法： boxcar平均化； 移動窗口均化； 最小二乘多項式平滑（ SavitzkyGolay卷積法），最常用的方法。 08:13:09 3. 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。 微分譜比原譜對譜特征的細(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原譜圖的微分而得到加強。 注意點： 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，解決方法：對原譜進行平滑處理。 觀察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)： （ 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 將觀察對象分成若干個不同的組或類； （ 3） 變量分組 將變量按其性質(zhì)分組； （ 4） 相關(guān)分析 研究變量之間的相互關(guān)系、觀察對象之間的相互關(guān)系。 （ 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) 08:13:09 3. 化學(xué)因子分析法簡介 因子分析 ： 通過對一數(shù)據(jù)矩陣進行特征分析、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)因子分析特點： （ 1）解決復(fù)雜問題 同時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)下進行預(yù)測 08:13:09 因子分析基本步驟 08:13:09 常見的因子分析方法 (1)主成分分析（ principle ponent 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 anal
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