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基于激光诱导击穿光谱技术的烟草重金属检测研究

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基于激光诱导击穿光谱技术的烟草重金属检测研究
论文目录
 
致谢第1-8页
摘要第8-10页
Abstract第10-20页
主要英文缩略表第20-22页
第一章 绪论第22-35页
  · 研究背景与意义第22-24页
  · 重金属元素检测方法第24-27页
    · 光学检测方法第24-25页
    · 电化学检测方法第25-26页
    · 生物相关检测方法第26-27页
    · 新型检测技术第27页
  · 激光诱导击穿光谱技术研究进展第27-32页
    · 激光诱导击穿光谱技术简介第27-28页
    · 激光诱导等离子体的产生过程第28页
    · 激光诱导等离子体的物理模型与参数第28-29页
    · 激光诱导击穿光谱技术在不同领域的应用第29-32页
    · 激光诱导击穿光谱技术在植物重金属检测中的研究进展第32页
  · 存在的主要问题第32-33页
  · 研究内容第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第二章 材料与方法第35-47页
  · 引言第35页
  · 实验仪器第35-39页
    · 激光器第35-36页
    · 光谱仪第36页
    · ICCD探测器第36-37页
    · 数字延时脉冲发生器第37页
    · 光路第37-38页
    · 附属装置第38-39页
  · 烟草培养第39-40页
  · LIBS数据处理方法第40-46页
    · 数据预处理方法第40-42页
      · 基线校正第41页
      · 噪声去除第41页
      · 归一化第41页
      · 数据的平均第41-42页
    · 定性分析方法第42-43页
    · 定量分析方法第43-44页
    · 特征谱线提取方法第44页
    · 模型评价指标第44-45页
    · 数据处理软件第45-46页
  · 本章小结第46-47页
第三章 烟草鲜叶铜污染程度的LIBS判别分析方法第47-55页
  · 引言第47页
  · 样本制备第47-48页
    · 烟草种植第47-48页
    · 样本准备第48页
  · LIBS数据采集第48页
  · LIBS数据预处理第48-49页
  · 烟草叶片LIBS数据的主成分分析第49-52页
  · 基于特征变量的LDA和SVM判别分析方法第52-54页
  · 本章小结第54-55页
第四章 烟草重金属含量LIBS定量检测参数优化分析第55-71页
  · 引言第55页
  · 样本制备与分析软件第55-56页
    · 样本制备第55-56页
      · 烟草叶片样本的准备第55-56页
      · 烟草根样本的准备第56页
    · 分析软件第56页
  · 烟草叶片Cu含量LIBS定量检测参数优化第56-63页
    · 目标函数第57-58页
    · 实验设计及结果第58页
    · 实验结果分析第58-63页
  · 烟草根部Cd含量LIBS定量检测参数优化第63-70页
    · 目标函数第63-64页
    · 实验设计及结果第64-65页
    · 实验结果及分析第65-70页
  · 本章小结第70-71页
第五章 烟草重金属含量定量检测方法和模型第71-90页
  · 引言第71页
  · 烟草样本准备第71页
  · 烟草样本重金属含量的测定第71-72页
  · 烟草叶片Cu含量LIBS定量检测方法和模型第72-80页
    · LIBS数据采集第72页
    · Cu特征谱线的确定第72-73页
    · 烟草叶片Cu含量的定量检测方法和模型第73-80页
      · 单变量回归分析第73-78页
      · 多元线性回归分析第78-79页
      · 偏最小二乘回归分析第79-80页
  · 烟草根部Cd含量LIBS定量检测方法和模型第80-88页
    · LIBS数据采集第80-81页
    · Cd特征谱线的确定第81-82页
    · 烟草根Cd含量的定量检测方法和模型第82-88页
      · 单变量回归分析第82-85页
      · 多元线性回归分析第85-86页
      · 偏最小二乘回归分析第86-88页
  · 本章小结第88-90页
第六章 结论与展望第90-94页
  · 结论第90-92页
  · 主要创新点第92页
  · 展望第92-94页
参考文献第94-100页
作者简介第100-102页

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