直接正交信号校正算法在烷烃气体定量分析中的应用

"该资源是一篇关于直接正交信号校正算法在烷烃类多组分气体定量分析中应用的学术论文，由李玉军等人撰写。文章探讨了如何利用直接正交信号校正算法解决近红外光谱分析中基线漂移的问题，尤其是在烷烃类混合气体的定量分析中。实验部分使用傅里叶变换红外光谱仪收集了大量混合气体样本的数据，并与其他如导数算法进行了比较，通过偏最小二乘回归构建了定量分析模型，以优化参数选择最佳模型。研究表明，直接正交信号校正算法在中红外光谱基线校正上表现出色，适用于烷烃类混合气体的分析，具有实际应用和研究价值。" 本文是基于傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术的研究，该技术在烷烃类多组分气体分析中常遇到的一个挑战是基线漂移问题。这种漂移可能由多种因素引起，包括仪器稳定性、环境波动以及样品变化等，严重影响光谱数据的准确性。为了解决这个问题，研究者引入了直接正交信号校正(DOSS)算法，这是一种数据预处理方法，旨在减少基线扰动，提高光谱数据的质量。 实验部分，研究团队采集了936组混合气体样本的光谱数据，这些样本包含不同浓度范围的七种烷烃类气体。他们对比了DOSS算法和导数算法的校正效果，导数算法是另一种常见的光谱数据预处理方法，通过计算光谱的导数来消除基线漂移。然后，他们运用偏最小二乘回归(PLS)建立定量分析模型，这是一种统计学习方法，能够处理多变量关系并进行预测。通过遍历不同的模型参数，比如主元个数、导数步长和正交分量的数量，他们找到了最优的分析模型。 实验结果证实，DOSS算法在中红外光谱的基线校正中表现优于导数算法，显示出更强的基线漂移校正能力。这表明DOSS算法在烷烃类混合气体的红外光谱分析中具有较高的实用性，可以更准确地定量分析混合气体的各组分含量，从而在环境监测、石油化工等领域有潜在的应用价值。 此外，文章还提及了一个国家自然科学基金项目的支持，这表明该研究得到了国家级科研资金的资助，进一步增强了其研究的权威性和影响力。作者李玉军是一位博士生和讲师，他的电子邮箱也提供给了读者，以便于进一步的交流和讨论。 这篇论文提供了烷烃类多组分气体分析中一种有效的数据处理方法，即直接正交信号校正，它能显著改善因基线漂移导致的分析误差，对于提高近红外光谱分析的精确度和可靠性具有重要意义。