开题报告-紫外可见连续光谱的水质多组分检测与预警.doc

长安大学毕业设计（论文）开题报告表课题名称紫外连续可见光谱的水质多组分检测和预警课题来源学生姓名（内容包括：课题的意义，国内外发展状况，本课题的研究内容、方法、手段及预期成果，任务完成的阶段安排及时间安排，完成任务所具备的条件因素等。） 一: 课题的意义及研究的发展状况：随着科学技术的发展，水质监测的方法与技术也得到了快速的进步，同时越来越多的现代化控制的手段与方法如计算机控制，先进的仪器分析在水质监测和分析中取得了广泛的应用。在较为传统的化学法、电化学法、色谱分析法的基础上，新兴的基于光谱分析、生物法等的原子光谱技术、分子光谱技术流动注射分析法、生物传感器、生物指示器及生物标识器等等分析技术和手段得到了快速的发展和应用。在诸多水质监测方法中基于光谱分析的水质监测技术是现代环境监测的一个重要发展方向，与传统的化学法、电化学法和色谱分析法等传统水质分析方法相比，光谱分析技术操作极为简便、无需消耗或者仅需消耗极少的试剂、测量精度高和分析速度快、设备十分小巧易于维护等优点，适合对环境水样的快速在线监测的要求。光谱分析法作为现在水质监测发展的一个重要方向，目前衍生出的方法主要高光谱遥感法、原子吸收光谱法、分子吸收光谱法三种, 其中紫外-可见光全光谱分析法由于覆盖了大多数金属离子、非金属离子和有机污染物的光谱范围，可实现直接或间接地测定水中的各测量参数及有毒物质的含量，具有灵敏、快速、准确、简单等优点，并可实现对多种水质参数的检测，在对各水体的监测中均具有显著的优势.鉴于光谱分析法具有以上许多优点，由光谱得到数据分析出水中多组分浓度的算法的合理性及准确程度就成了该技术的关键。本文将介绍根据UV/vis全光谱分析仪得出来的数据，利用函数拟合的方法计算出各组分浓度，再分析借鉴盲信号处理，人脸识别，汽车尾气成分检测相关方面的算法，提出一些改进的方案。二：课题的研究内容，方法及手段：1内容： 利用UV/vis全光谱测量仪测量水中多组分的浓度并对未知成分进行预测。本课题在最小二乘法及神经网络法的综合利用下，测出水中各组分的物质浓度，并利用实验结果加以验证算法分析数据的正确性。再结合其他领域的方法，比喻盲信号的处理方法，汽车尾气检测及人脸识别中相邻区域的处理方法等来进一步改善，优化原算法。2，方法：1）利用紫外光谱测量原理：朗伯比尔定律A=lg(I0/I)=kbc.当体系中的各组分浓度都比较稀的时候，利用泰勒公式展开A=A1+A2+.+An.(即总浓度等于各个组分浓度之和)。2）全光谱分析：设整个得到了m个波长上的吸收光谱X，X是m1的列向量，设p种物质的浓度为y1，y2,.yp。从朗伯比尔定律可以看出a1,a2,是各种物质的单位含量的特征吸收光谱.ai是m1的列向量。考虑到噪声：可以设为：X=AY+vA=a1,a2,.ap，Y=y1.y2yp,v是噪声。这是一个经典的线性回归模型接下来就是利用最小二乘法和神经网络算法处理数据。计算中各物质浓度。三：设计的主要难点及解决办法： 1难点： 1）当遇到未知成分如何预警且能够根据数据测出未知成分的浓度。2）如何将调研到的好算法加以改进利用如PLS方法，支持向量机方法。3）如何比较几种常见方法的优缺点，及如何判定在何种情况下用何种方法进行检测。 2解决方法1）利用简单的标定实验解决了如何报警未知成分，2）在前人的方法加以改进建模方法来实验，如实验中在利用PLS算法时简单将各种物质分成类，简便计算并且提高精度；在支持向量机方法中，基于统计学的概率计算，简化计算。 3）利用实验加以甄别，将各种建模方法的拟合系数加以比较分析。得出结论。四：预期成果： 1，污染物浓度预测；2，未知污染物预警； 3，其他算法的移植，如盲信号的处理方法，汽车尾气检测中的算法。 五：任务完成的阶段安排及时间安排： 序号 设计（论文）各阶段名称 日期（教学周）1 论文文献阅读 1-3周2 工具学习 4-6周3 思路初步形成 7周4 算法，数据计算 8-11周5 老师指导确定 12周 6 写作论文 13-14周 指导教师意见及建议：指导教师签名： 年 月 日注：1、课题来