19、步进扫描傅里叶变换红外调制光谱仪的原理与应用

步进扫描傅里叶变换红外调制光谱仪的原理与应用

1. 引言

现代傅里叶变换红外(FT - IR)光谱技术是多种技术融合的成果。计算机的出现是FT - IR光谱仪产业兴起的关键因素之一,如今该产业每年仪器销售额达数亿美元,而计算机市场规模远超每年100亿美元。此外,大量生产的气体激光器以及廉价精确的机械加工技术,也对FT - IR光谱仪产业的诞生起到了重要作用。

快速扫描干涉光谱技术由Mertz发明,长期以来,快速扫描干涉仪在市场上占据主导地位,实验文献也大多围绕快速扫描干涉法。然而,对于一些测量,如快速时间分辨的动力学过程测量,以及调制周期短于快速扫描干涉仪扫描时间的调制过程测量,使用步进扫描干涉法更为有利。

调制测量可用于观察受外部扰动而变化的光谱特征,同时忽略不变的光谱特征。在复杂系统中,这种选择性观察特定物种或亚分子特征的方法非常有用。红外调制测量领域仅有约20年历史,近年来在测量速度和信噪比方面有了显著改善。

调制测量可分为两个子集:一是在获取数据时,尽可能保持光程差恒定,常用于快速时间分辨光谱;二是保持平均光程差恒定,对光程差在平均值附近进行调制,即路径差调制、相位调制或内部调制。数据处理和记录方式也可类似划分,光程差恒定时,数据通常记录为时间的显式函数(时间分辨);光程差或样品调制时,数据通常解调并记录为对调制响应的实部和虚部(相位分辨)。

2. 仪器与工作原理
2.1 干涉仪的目的与扫描方式

干涉仪在傅里叶变换光谱仪中的作用是调制红外辐射强度或光信号。最常见的干涉仪是迈克尔逊干涉仪,其干涉调制是一种光谱复用技术,可同时测量所有波长辐射的强度,调制产生的强度图案称为干涉图。干涉图由一

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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