71、介电基底上薄膜的外反射光谱研究

介电基底上薄膜的外反射光谱研究

1. 引言

外反射红外(IR)光谱技术是一种用于表征表面和吸附膜的成熟方法,能提供表面薄层和吸附分子的化学组成与结构信息。过去,多数研究集中在金属基底上,这是因为金属具有接近 100% 的反射率,无论入射角和偏振如何,都能保证高灵敏度,且吸附物光谱通常无光学畸变或峰移,还遵循金属表面选择规则,便于评估吸附分子的表面取向。

然而,将外反射测量扩展到非金属基底(如碳、硅或氧化物表面)时,会得到复杂且高度畸变的光谱,且获得合理信噪比(S/N)所需的典型层厚度远超单层厚度。此前尝试在金属基底上沉积超薄非金属层或在非金属基底表面下植入薄金属层,但这些方法因基底制备繁琐且与块状非金属材料可比性存疑,实际应用受限。

对于介电基底,虽然有其他更灵敏的表面红外技术(如衰减全反射(ATR)或斜入射透射),但外反射技术仍有优势:无需特殊基底几何形状,光学配置简单,可用于许多表面过程的原位研究;基底吸收不会阻碍外反射测量;外反射光谱中的复杂谱带轮廓及其对实验参数的强烈依赖包含详细结构信息,结合光谱模拟,是研究非金属基底表面化学的有力工具。

2. 光谱模拟

2.1 界面处的红外辐射

根据经典电磁波理论,红外光束的电场矢量 E 和磁感应场矢量 B 沿传播方向垂直振荡。红外光束可由强度、传播方向和偏振态描述,通常关注光束强度 I,其与 |E|² 成正比。

在界面处反射或透射红外辐射时,需区分两种极端偏振态:p 偏振(偏振面平行于入射面)和 s 偏振(偏振面垂直于入射面)。根据斯涅尔定律(n₁sinθ₁ = n₂sinθ₂),入射光束在界面处会发生反射和折射。反射率 R 和透射率 T 由反射系

能质量扰动】基于ML和DWT的能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:气工程、自动化、力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能网中的能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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