引論：我們?yōu)槟砹?3篇光譜學(xué)分析范文，供您借鑒以豐富您的創(chuàng)作。它們是您寫(xiě)作時(shí)的寶貴資源，期望它們能夠激發(fā)您的創(chuàng)作靈感，讓您的文章更具深度。

篇1

篇2

1測(cè)量原理與實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

從20世紀(jì)60年代起，國(guó)外就開(kāi)始了紫外吸收光譜法測(cè)量COD的研究，其發(fā)展經(jīng)歷了單波長(zhǎng)法、雙波長(zhǎng)法、多波長(zhǎng)法、全光譜法的發(fā)展歷程．單／雙波長(zhǎng)光度計(jì)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，只適用于成分單一的水質(zhì)COD的測(cè)定．而實(shí)際水樣COD的測(cè)定會(huì)受到多種因素的干擾，且水體中有機(jī)物組分不同，最大吸收峰也并非都在254nm處（如圖1，圖中1～6分別表示苯胺、苯酚、丙酮、腐植酸、鄰苯二甲酸莖鉀和水楊酸）．因此，只用254nm來(lái)捕捉全部有機(jī)物是非常困難的．全光譜法COD測(cè)量的理論基礎(chǔ)：大多數(shù)有機(jī)物在200～400nm紫外波段都有吸收，通過(guò)測(cè)定水中有機(jī)物在紫外波段的吸光度值，可以間接反應(yīng)出水體中有機(jī)物的含量，從而廣泛應(yīng)用于水中有機(jī)物的定性、定量測(cè)定．整個(gè)測(cè)量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖2．系統(tǒng)采用流通式進(jìn)水方式，進(jìn)水口通過(guò)進(jìn)水泵控制水流速度，排水口通過(guò)電磁閥控制排水；光源采用光纖燈（賀利士氘－鎢燈，型號(hào)：DTM6－10），波長(zhǎng)范圍覆蓋200～1100nm波段；光源通過(guò)光纖耦合到樣品池，樣品池兩端設(shè)計(jì)為標(biāo)準(zhǔn)的SMA905接口，為了保證入射光、透射光的傳輸效率，在樣品池兩端增加透鏡組；光譜檢測(cè)設(shè)備采用微型光譜儀作為檢測(cè)終端（OceanOpticsUSB4000），負(fù)責(zé)光譜信號(hào)的采集；控制單元是測(cè)量系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)光源控制、進(jìn)水泵控制、電磁閥排水、光譜信號(hào)采集與處理．

2基于全光譜分析的COD計(jì)算方法

2．1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選擇配制了5種不同COD的鄰苯二甲酸氫鉀溶液．圖3為其吸光度光譜圖，測(cè)量波長(zhǎng)范圍為200～750nm．從圖中可以看出，5種濃度的溶液在400750nm的波段內(nèi)基本沒(méi)有吸收，結(jié)合圖1中6種有機(jī)物在此波段內(nèi)也基本不產(chǎn)生吸收，所以本文選取了200～400nm波段范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)用來(lái)進(jìn)行系統(tǒng)模型的建立．

2．2系統(tǒng)模型建立數(shù)據(jù)的處理流程如圖4，其中計(jì)算模型的流程如圖4（a）．光譜值通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲取．采集的原始光譜一般會(huì)有噪音，通過(guò)小波濾波的方法對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理，濾除環(huán)境雜散光帶來(lái)的擾動(dòng)．光譜經(jīng)過(guò)濾波預(yù)處理后，進(jìn)行吸光度計(jì)算，計(jì)算公式依據(jù)朗伯－比爾定律A＝－lg（I／Io）（1）式中，A表示吸光度，I表示透射光強(qiáng)度，Io表示入射光強(qiáng)度．根據(jù)吸光度的計(jì)算結(jié)果，選取特征波長(zhǎng)處吸光度用于模型計(jì)算．參量反演數(shù)學(xué)模型：將200～400nm波長(zhǎng)段的吸收光譜分成n個(gè)區(qū)間，建立吸光度系數(shù)a與濃度c的方程．取n個(gè)區(qū)間的中心波長(zhǎng)作為特征波長(zhǎng)，n即為特征波長(zhǎng)的個(gè)數(shù)．將特征光譜映射為COD值的特征向量，可以建立如下方程那么式（3）可以記為ax＝c．其中，a為吸光度，x為傳遞系數(shù)，c為COD值．吸光度a可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方法計(jì)算得到，COD為待測(cè)量．這樣對(duì)傳遞系數(shù)x的求解可以轉(zhuǎn)換為通過(guò)m個(gè)方程解n個(gè)未知數(shù)的問(wèn)題．利用最小二乘法對(duì)方程組進(jìn)行多元線性回歸，就可以得到相應(yīng)傳遞系數(shù)．在本文的實(shí)際應(yīng)用中，n取值20，m取值30．

3結(jié)果與討論

3．1精密度及檢出限實(shí)驗(yàn)精密度的測(cè)定：取20mg•L－1的鄰苯二甲酸氫鉀標(biāo)準(zhǔn)溶液連續(xù)測(cè)定11次，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為2．93％，精密度良好．檢出限的測(cè)定：平行測(cè)定質(zhì)量濃度為1．0mg•L－1的鄰苯二甲酸氫鉀標(biāo)準(zhǔn)溶液7次，據(jù)式（4）計(jì)算最小檢出限ρMDL＝S＊t（n－1，0．90）（4）式中S為標(biāo)準(zhǔn)偏差，t（n－1，0．90）表示置信度為90％、自由度為n－1時(shí)的統(tǒng)計(jì)量t值，本實(shí)驗(yàn)中t（6，0．90）＝1．94．計(jì)算得本法的檢出限為0．0985mg•L－1．

篇3

0引言

遙感圖像分類(lèi)在現(xiàn)實(shí)生活中有著非常廣泛的應(yīng)用，如地質(zhì)勘探與地球資源調(diào)查、城市遙感與規(guī)劃管理、環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)、現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)、測(cè)繪以及考古等遙感圖像精準(zhǔn)分類(lèi)是諸多應(yīng)用的基礎(chǔ)問(wèn)題，同時(shí)也是熱點(diǎn)問(wèn)題近十幾年，衛(wèi)星傳感器技術(shù)得到了不斷發(fā)展，遙感圖像的光譜和空間分辨率不斷提高，目前較為流行的高光譜成像系統(tǒng)包括AVIRIS、HYDICE、ARCHER、HYMAP和HYPERION通過(guò)這些成像系統(tǒng)獲取的遙感圖像所蘊(yùn)含的信息得到了極大豐富，這為高光譜圖像分類(lèi)和聚類(lèi)分析提供了新的契機(jī)，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了很多相關(guān)算法和方法，幾乎所有經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)方法都被應(yīng)用到圖像分類(lèi)和聚類(lèi)分析中分類(lèi)方面諸如基于最大似然和貝葉斯估計(jì)的方法[1]、基于核和決策樹(shù)的方法[2]、基于圖的方法[3]，而在基于核的方法[4]中，支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）在分類(lèi)中的表現(xiàn)較為突出；聚類(lèi)方面的大多數(shù)方法都是通過(guò)像元之間的相似性，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)圖像進(jìn)行聚合[5]但是，單一使用分類(lèi)或者聚類(lèi)方法無(wú)法充分利用圖像中所包含的光譜和空間信息，所以在文獻(xiàn)[6]中使用監(jiān)督分類(lèi)方法初始化聚類(lèi)分割區(qū)域的標(biāo)簽，再通過(guò)流域變換獲取最優(yōu)的分割圖像，最終在分割區(qū)域內(nèi)對(duì)分類(lèi)圖像的結(jié)果標(biāo)簽進(jìn)行投票，分割區(qū)域?qū)?biāo)記為投票最高的類(lèi)別，其分類(lèi)的最終結(jié)果優(yōu)于單一的分類(lèi)或聚類(lèi)方法文獻(xiàn)[7]用投票的方式對(duì)聚類(lèi)結(jié)果和分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行整合，最終使用分類(lèi)所得的標(biāo)簽投票決定分割區(qū)域的類(lèi)別，然后再對(duì)結(jié)果進(jìn)行降噪處理，其最終精確度也比傳統(tǒng)方法高但是，這兩種方法都需要使用大量的訓(xùn)練樣本來(lái)構(gòu)造分類(lèi)器，分類(lèi)成本都比較高為了減少分類(lèi)器對(duì)訓(xùn)練樣本數(shù)量的需求，提高訓(xùn)練樣本質(zhì)量成為首要問(wèn)題近幾年，主動(dòng)學(xué)習(xí)方法在尋找包含信息量較大、質(zhì)量較高的訓(xùn)練樣本時(shí)表現(xiàn)突出[8]

本文提出一種基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類(lèi)（Hyperspectral Image Classification based on Active Learning， HICAL）方法，關(guān)注如何在減少訓(xùn)練集數(shù)量的同時(shí)提高分類(lèi)精確度，結(jié)合了分類(lèi)和聚類(lèi)方法，充分利用高光譜圖像的光譜和原始空間特征，找到信息量較大的分割區(qū)域，進(jìn)而獲取信息價(jià)值較高的訓(xùn)練樣本，最終有效提高分類(lèi)器的分類(lèi)效果

1基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類(lèi)方法

1.1問(wèn)題描述

為了盡可能地降低高光譜圖像分類(lèi)精確度和所需的訓(xùn)練樣本數(shù)量的比例，一方面需要充分利用高光譜圖像所蘊(yùn)含的信息，另一方面需要提高訓(xùn)練樣本的質(zhì)量

HICAL方法是以分類(lèi)和聚類(lèi)結(jié)果結(jié)合后所構(gòu)建的框架為基礎(chǔ)，使用本文提出的關(guān)注度計(jì)算方法對(duì)結(jié)合后的區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，以找到信息量較高的區(qū)域新的訓(xùn)練樣本將在關(guān)注度較大的區(qū)域中產(chǎn)生，以此來(lái)提高訓(xùn)練集的質(zhì)量

1.2HICAL方法

1.2.1聚類(lèi)分析

本文使用期望最大化（ExpectationMaximization，EM）算法對(duì)高光譜圖像進(jìn)行聚類(lèi)分析在統(tǒng)計(jì)計(jì)算中，EM是在概率模型中尋找參數(shù)最大似然估計(jì)的算法，其中概率模型依賴(lài)于無(wú)法觀測(cè)的隱藏變量在使用EM算法過(guò)程中，可以假設(shè)所有的樣本都是符合高斯分布

EM算法對(duì)圖像進(jìn)行聚類(lèi)過(guò)程中，為了使算法盡快收斂，將高光譜圖像的光譜波段進(jìn)行分組求均值，以此來(lái)減少參與計(jì)算的光譜波段數(shù)量聚類(lèi)所得到的分割圖像通過(guò)四聯(lián)通的方式進(jìn)行區(qū)域劃分，并且給這些區(qū)域唯一標(biāo)號(hào)得到的帶有標(biāo)號(hào)的區(qū)域分割圖將作為模板，在后續(xù)迭代過(guò)程中與分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行整合

1.2.2監(jiān)督分類(lèi)

獲取聚類(lèi)結(jié)果之后，需要對(duì)圖像進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)本文在分類(lèi)過(guò)程中使用支持向量機(jī)（SVM）方法SVM是目前監(jiān)督分類(lèi)使用較多的分類(lèi)算法，是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上的，具有較好的泛化能力和學(xué)習(xí)能力

二分的支持向量機(jī)最終目標(biāo)是找到一個(gè)（d-1） 維的決策面，將測(cè)試樣本分成兩類(lèi)在使用SVM進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí)，總是將像元的特征通過(guò)一個(gè)核函數(shù)映射到一個(gè)較高維度的空間，這樣使樣本的區(qū)分度更大，通常使用高斯核函數(shù)（Radial Basis Function，RBF）

在二分問(wèn)題中，通常將決策函數(shù)表示如下：

其中：SV表示得到的支持向量集合，對(duì)應(yīng)的αi不等于0

使用SVM對(duì)多類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，通常采取兩種策略一種是一對(duì)一（OneAgainstOne，OAO）的方式，另一種是一對(duì)多的方式（OneAgainstAll，OAA），本文采用OAO的方式

HICAL方法在第一次監(jiān)督分類(lèi)過(guò)程中，需要少許的訓(xùn)練樣本，通過(guò)SVM構(gòu)造分類(lèi)器，且監(jiān)督分類(lèi)的步驟在整個(gè)分類(lèi)過(guò)程中是迭代進(jìn)行的，每當(dāng)新的訓(xùn)練樣本被增加到訓(xùn)練集時(shí)，都會(huì)重新構(gòu)造分類(lèi)器，對(duì)圖像進(jìn)行新一輪分類(lèi)

1.2.3整合聚類(lèi)和分類(lèi)結(jié)果

在獲取聚類(lèi)和監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果后，借鑒文獻(xiàn)[7]中方法對(duì)兩個(gè)結(jié)果進(jìn)行整合，以聚類(lèi)連通區(qū)域?yàn)槟Ｐ蛯?duì)監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行區(qū)域劃分，并給出標(biāo)號(hào)最終在整合結(jié)果中的每一個(gè)區(qū)域內(nèi)，都包含一個(gè)或一個(gè)以上的像元，這些像元分類(lèi)標(biāo)記的類(lèi)別可能比較集中，也可能比較分散，這些分類(lèi)標(biāo)記主要取決于監(jiān)督分類(lèi)器的預(yù)測(cè)

1.2.4獲取新樣本來(lái)源區(qū)域

獲取整合結(jié)果之后，需要在結(jié)果所包含的區(qū)域中找到包含信息量較大的區(qū)域?qū)嶒?yàn)中總是更為關(guān)注那些含有較多像元，且分類(lèi)標(biāo)簽比較分散的區(qū)域這樣的區(qū)域如果分類(lèi)準(zhǔn)確度較高，將會(huì)很大程度地提高總體分類(lèi)精確度因此，對(duì)區(qū)域的關(guān)注度給出如下公式定義：

其中：b為區(qū)域i包含像元個(gè)數(shù)ni的權(quán)重基數(shù)，用戶(hù)可根據(jù)情況自己選擇；t為迭代抽樣的次數(shù)，其意義是，隨著迭代的進(jìn)行，在較大區(qū)域已經(jīng)得到關(guān)注和抽樣之后，對(duì)于這些區(qū)域的關(guān)注度將會(huì)不斷下降，這樣在防止大區(qū)域過(guò)分取樣的同時(shí)，可以很好地兼顧到小樣本區(qū)域，所以，可以很好地解決以往算法對(duì)小樣本區(qū)域分類(lèi)精確度不高的難題

獲取不同區(qū)域的關(guān)注度值之后，為了更集中、更有效地提高請(qǐng)求詢(xún)問(wèn)的訓(xùn)練樣本的質(zhì)量，將通過(guò)設(shè)定閾值來(lái)選取需要取樣的區(qū)域最終在t次迭代中將選取滿足如下條件的區(qū)域作為新訓(xùn)練樣本的來(lái)源區(qū)域：

1.2.5新樣本選擇

獲取樣本來(lái)源區(qū)域后，可以定義迭代中所需新樣本的數(shù)量Ut對(duì)來(lái)源區(qū)域j∈Γt的取樣數(shù)量可以表示為μj，且滿足μj≥0在來(lái)源區(qū)域取樣的方式有兩種：S0和S1，其中S0是按照隨機(jī)方式在來(lái)源區(qū)域中選擇，而S1是根據(jù)來(lái)源區(qū)域中找到上一次監(jiān)督分類(lèi)器標(biāo)記的最多標(biāo)簽類(lèi)和次多標(biāo)簽類(lèi)的子區(qū)域，按照兩個(gè)子區(qū)域的樣本比例進(jìn)行抽取

1.2.6主動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程

本文的HICAL方法迭代過(guò)程通過(guò)主動(dòng)學(xué)習(xí)方式來(lái)實(shí)現(xiàn)整個(gè)過(guò)程分為兩個(gè)階段：1）初始化分類(lèi)器階段，即初始監(jiān)督分類(lèi)階段，在此階段首先需要提供少量的訓(xùn)練集，訓(xùn)練初始分類(lèi)器；2）循環(huán)取樣階段，也是主動(dòng)學(xué)習(xí)的主要階段，這個(gè)階段在未標(biāo)記樣本中使用關(guān)注度進(jìn)行查詢(xún)，獲取信息量較大的整合區(qū)域，從而進(jìn)一步找到需要標(biāo)注的樣本，標(biāo)注之后追加到原有的訓(xùn)練集中，重新對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，這個(gè)過(guò)程不斷循環(huán)，直到達(dá)到停止條件這個(gè)停止條件可以有多種，比如新訓(xùn)練樣本數(shù)量達(dá)到上限，或者是已經(jīng)達(dá)到迭代取樣的次數(shù)等

迭代結(jié)束后，將最后一次迭代所產(chǎn)生的分類(lèi)結(jié)果和初始的聚類(lèi)結(jié)果，按照聚類(lèi)區(qū)域?yàn)槟０澹瑢?duì)所有分類(lèi)產(chǎn)生的標(biāo)簽進(jìn)行投票，區(qū)域內(nèi)所有的像元將歸屬到得票最高的標(biāo)簽類(lèi)最后進(jìn)行降噪處理

2實(shí)驗(yàn)及分析

2.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境：中央處理器Intel Core Duo P7350 2.00GHz，內(nèi)存2GB，32位Windows 7操作系統(tǒng)；軟件平臺(tái)為Matlab R2012a

2.2實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

高光譜圖像分類(lèi)實(shí)驗(yàn)使用的是印第安納州農(nóng)林區(qū)域圖像數(shù)據(jù)集（Indian Pines）

印第安納州農(nóng)林區(qū)域圖像拍攝于1992年，使用紅外成像光譜儀（AVIRIS）獲取，其內(nèi)容是印第安納州西北區(qū)域的某一農(nóng)業(yè)森林區(qū)的地表信息整幅圖像包含145×145像元，空間分辨率為20m，有220個(gè)波段，其中20個(gè)水吸收波段將在實(shí)驗(yàn)前被除去圖像反映了16種不同的地物信息圖1（a）顯示這個(gè)高光譜數(shù)據(jù)的假彩色圖像；圖1（b）顯示了其真實(shí)的地物信息，不同的顏色代表不同的類(lèi)別本次實(shí)驗(yàn)針對(duì)的感興趣區(qū)域總共有10366個(gè)樣本，過(guò)去相關(guān)文獻(xiàn)中多數(shù)是在每一類(lèi)別中隨機(jī)抽取10%的樣本作為訓(xùn)練樣本，這樣的抽樣方式對(duì)樣本比較少的類(lèi)別來(lái)說(shuō)是非常不利的為了和傳統(tǒng)的分類(lèi)方式對(duì)比，在實(shí)驗(yàn)中也將采取這樣的抽樣方式，但抽樣的百分比會(huì)降低

2.3實(shí)驗(yàn)過(guò)程和結(jié)果分析

2.3.1HICAL方法與傳統(tǒng)隨機(jī)取樣方法比較

本實(shí)驗(yàn)將本文的HICAL方法與傳統(tǒng)隨機(jī)取樣方法進(jìn)行對(duì)比表1中顯示了各個(gè)算法的整體分類(lèi)精確度（Overall Accuracy，OA）、平均分類(lèi)精確度（Average Accuracy，AA）、Kappa系數(shù)以及每種地物的分類(lèi)精確度SVM和SVM+EM算法[7]是在每一個(gè)類(lèi)別中隨機(jī)抽取10%的樣本（1029個(gè)）作為訓(xùn)練集，其中SVM+EM也是結(jié)合光譜和空間特征的分類(lèi)方法作為對(duì)比，本文算法將在每類(lèi)隨機(jī)抽取4%的訓(xùn)練樣本（407個(gè)）上進(jìn)行

通過(guò)式（2）計(jì)算出每一個(gè)分割區(qū)域的關(guān)注度值，這樣就可以選出一些關(guān)注度較高的區(qū)域作為新訓(xùn)練樣本來(lái)源區(qū)域?qū)嶒?yàn)中取γt=0.15，每一次迭代對(duì)樣本的抽取數(shù)量做出限定，為了和傳統(tǒng)的方法比較，實(shí)驗(yàn)中只進(jìn)行4次迭代，每次迭代取樣本數(shù)Ut=50分別使用S0和S1方法對(duì)新樣本來(lái)源區(qū)域進(jìn)行取樣（如表1所示）

迭代起始階段，大樣本區(qū)域的關(guān)注度值會(huì)比較高，這樣在開(kāi)始的迭代過(guò)程中可以有部分提高分類(lèi)器的分類(lèi)準(zhǔn)確度，迭代后期，關(guān)注的重心轉(zhuǎn)向區(qū)域較小的分割區(qū)從表1中可以看到，在迭代4次后，訓(xùn)練樣本總數(shù)為607，遠(yuǎn)小于隨機(jī)抽取10%的1029，但Alfalfa、Grass/pasturemowed和Oats三個(gè)小樣本區(qū)域的分類(lèi)精確度已經(jīng)得到了非常顯著的提高這說(shuō)明HICAL方法可以有效地解決這種小樣本區(qū)域的分類(lèi)難題，最終獲取的分類(lèi)結(jié)果無(wú)論是整體分類(lèi)精確度還是平均分類(lèi)精確度都得到了明顯提高（如表1）

2.3.2HICAL方法和相關(guān)主動(dòng)學(xué)習(xí)方法比較

本實(shí)驗(yàn)將HICAL方法和目前較新的且表現(xiàn)優(yōu)秀的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法進(jìn)行比較[9]實(shí)驗(yàn)中，初始化分類(lèi)器時(shí)需要80個(gè)訓(xùn)練樣本（每一類(lèi)別5個(gè)），每一次迭代都將獲取50個(gè)新樣本標(biāo)注為訓(xùn)練集，同時(shí)設(shè)定每一次迭代的閾值都為γt=015在初始取樣方法和所獲得的訓(xùn)練樣本總數(shù)都相等的情況下，LORSALALMLL、MPMLBPAL兩種算法使用四種不同的方式迭代獲取訓(xùn)練樣本：RS（Random Selection）、MI（Mutual Information）、BT（Breaking Ties）、MBT（Modified Breaking Ties）表2中給出了這些不同方法獲取的分類(lèi)結(jié)果可以看出，本文提出的方法在總體分類(lèi)精度上更為出色

3結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的高光譜圖像分類(lèi)方法HICAL，能夠充分利用圖像的光譜特征和原始空間特征，同時(shí)使用一種新的高效的區(qū)域關(guān)注度計(jì)算方法對(duì)結(jié)合區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)后的數(shù)值能夠非常精確地找到信息量?jī)r(jià)值較高的區(qū)域，進(jìn)而獲取質(zhì)量較高的未標(biāo)記樣本以此提高整體訓(xùn)練集的質(zhì)量，在訓(xùn)練樣本較少的情況下能夠有效提高整體分類(lèi)精確度和平均分類(lèi)精確度，從而降低分類(lèi)精確度和訓(xùn)練樣本數(shù)量的比值

本文方法在分類(lèi)過(guò)程中較之傳統(tǒng)的分類(lèi)方法更能解決樣本失衡的問(wèn)題，能夠有效地解決小樣本區(qū)域的分類(lèi)難題；同時(shí)文中所提出的分類(lèi)方法擴(kuò)展性較強(qiáng)，在分類(lèi)和聚類(lèi)算法的選擇上比較寬松，可以使用諸如K均值、自組織迭代技術(shù)等算法進(jìn)行替代在HICAL方法迭代過(guò)程中，關(guān)注度閾值的選取和樣本數(shù)量的設(shè)置，以及對(duì)區(qū)域樣本的選擇方法將是我們進(jìn)一步研究的內(nèi)容；同時(shí)我們也將關(guān)注其他分類(lèi)和聚類(lèi)算法，以期減少算法的時(shí)間復(fù)雜度

參考文獻(xiàn)：

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篇4

關(guān)鍵詞：

小波；閾值；降噪；熒光光譜

引言

光譜分析中重點(diǎn)關(guān)注的是信號(hào)的局部特征，即光譜曲線中波峰的形狀、位置和峰值強(qiáng)度［1］。然而在光譜儀采集信號(hào)的過(guò)程中，難免會(huì)受到外界光照、環(huán)境溫度和儀器特性等因素的影響［2］，導(dǎo)致實(shí)測(cè)信號(hào)往往含有高頻噪聲。如果直接使用采集到的光譜信號(hào)進(jìn)行定量分析，必然會(huì)增大光譜鑒別的虛警率。因此，在深入分析之前，必須采取行之有效的方法對(duì)獲取的原始信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的降噪預(yù)處理，以減弱或消除噪聲和無(wú)用信號(hào)對(duì)有用信號(hào)的影響，才能提高光譜圖解析的精準(zhǔn)度［3－5］。由于在正交小波中，正交基的選取比傳統(tǒng)方法更接近實(shí)際信號(hào)本身，所以通過(guò)小波變換可以更容易地分離出噪聲或其他不需要的信息，因此在信號(hào)降噪中小波分析有著傳統(tǒng)方法無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)［6］。小波分析是一種兼顧時(shí)域和頻域的分析方法，因其多分辨率分析的特點(diǎn)廣泛適用于非平穩(wěn)信號(hào)的處理［7－9］。在小波分解過(guò)程中，通過(guò)抑制部分小波系數(shù)實(shí)現(xiàn)降噪主要是基于如下事實(shí)：在光譜信號(hào)中，低頻部分（近似系數(shù)）是表征信號(hào)本身特征的，而高頻部分（細(xì)節(jié)系數(shù)）則是表征信號(hào)的細(xì)微差別。由于原始信號(hào)每次分解得到的近似系數(shù)比以前更光滑，舍去的細(xì)節(jié)信息就存放在各層細(xì)節(jié)系數(shù)中，因此為了保持原相對(duì)完整的信息，筆者采用了一種改進(jìn)的閾值降噪方法處理各層小波系數(shù)，并在此基礎(chǔ)上有選擇地抑制保留的細(xì)節(jié)系數(shù)，以此達(dá)到降噪的目的。本文通過(guò)基于理論分析的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。

1小波分析用于信號(hào)降噪的原理

1．1基本降噪模型

如果一個(gè)純凈信號(hào)X（t）被噪聲污染后為F（t），那么基本的噪聲模型就可以表示為F（t）＝X（t）＋σY（t）（1）其中：Y（t）為噪聲；σ為噪聲強(qiáng)度。小波變換的目的就是要抑制Y（t）以恢復(fù)X（t）。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的觀點(diǎn)看，這個(gè)模型是一個(gè)隨時(shí)間推移的回歸模型，這種分解方法可以看做是在正交基上對(duì)函數(shù)X（t）的無(wú)參估計(jì)。

1．2降噪的過(guò)程小波分析用于信號(hào)降噪的過(guò)程通常分為3個(gè)步驟：

1）分解過(guò)程：根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)合的不同，綜合考慮小波函數(shù)的緊支集、對(duì)稱(chēng)性、正則性、消失矩等，選取適合的小波基函數(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行N層小波分解。

2）作用閾值過(guò)程：根據(jù)Donoho提出的小波閾值算法，對(duì)分解得到的各層小波系數(shù)進(jìn)行硬閾值或軟閾值處理。

3）重建過(guò)程：根據(jù)降噪處理后的第N層近似系數(shù)和各層細(xì)節(jié)系數(shù)（cdi，i＝1，2，…，N），運(yùn)用小波變換的重建算法實(shí)現(xiàn)信號(hào)的重構(gòu)。

2閾值確定模型的選擇

在小波分析用于信號(hào)降噪的過(guò)程中，核心的步驟就是在系數(shù)上作用閾值，因此閾值的選取直接影響降噪的質(zhì)量。本文采用的方法是根據(jù)原始信號(hào)的信噪比確定各層系數(shù)降噪所需的閾值。假定噪聲為高斯白噪聲（噪聲的數(shù)學(xué)期望為0），信噪比就用原始信號(hào)小波分解的各層系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量。1）默認(rèn)的閾值確定模型：）Birge－Massart策略閾值確定模型：由于本文采用的閾值降噪法需對(duì)各層小波系數(shù)設(shè)置不同的保留閾值，而通過(guò)默認(rèn)的閾值確定模型求得的閾值為全局閾值，因此使用Birge－Massart策略確定分層閾值更恰當(dāng)。

3改進(jìn)的閾值降噪法

針對(duì)含噪信號(hào)的降噪處理，Donoho等創(chuàng)造性地提出了小波閾值法降噪。該方法在實(shí)際運(yùn)用中取得了矚目的成就，但也存在瑕疵。通常情況下小波硬閾值法會(huì)導(dǎo)致作用后的光譜曲線在某些點(diǎn)（閾值點(diǎn)）產(chǎn)生間斷，雖然小波軟閾值法克服了這一缺陷，但卻給重構(gòu)信號(hào)引入了附加振蕩。除此之外，閾值函數(shù)將小于閾值的小波系數(shù)全部置0，會(huì)使得高頻部分的有用信號(hào)無(wú)法參與重構(gòu)，從而降低了還原度。針對(duì)這些缺陷，文獻(xiàn)［10］提出了一種改進(jìn)的閾值函數(shù)。

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

4．1小波基函數(shù)和最優(yōu)分解層數(shù)的選取

實(shí)驗(yàn)采用波長(zhǎng)為365nm的激發(fā)光源LIS365照射CdO溶液與Se粉反應(yīng)15min時(shí)得到的量子點(diǎn)，由海洋光學(xué)QE65000光譜儀采集量子點(diǎn)熒光光譜，導(dǎo)入Matlab中得到如圖1所示的CdSe量子點(diǎn)熒光光譜。光譜范圍為300nm～1200nm，分辨率為1nm－1，橫坐標(biāo)為波長(zhǎng)（nm），縱坐標(biāo)為吸光度（a．u．）。小波基函數(shù)的選取應(yīng)兼顧緊支集、對(duì)稱(chēng)性、正則性、消失矩等特性。symN小波族的構(gòu)造類(lèi)似于dbN小波族，且具有更好的對(duì)稱(chēng)性，可以減少重構(gòu)時(shí)的相移。因此本文選用symN小波族對(duì)CdSe量子點(diǎn)熒光光譜信號(hào)進(jìn)行降噪處理。由于支集太長(zhǎng)會(huì)產(chǎn)生邊界問(wèn)題，支集太短又不利于信號(hào)能量的集中，所以選用如圖2所示支集適中的sym4作為小波基函數(shù)。將CdSe量子點(diǎn)熒光光譜信號(hào)進(jìn)行小波分解，細(xì)節(jié)系數(shù)在各分解層數(shù)上的奇異譜分布如圖3所示。當(dāng)分解層數(shù)為4時(shí)，奇異譜發(fā)生突變，說(shuō)明最優(yōu)分解層數(shù)即為4。

4．2算法驗(yàn)證

為了檢驗(yàn)本文提出的改進(jìn)閾值函數(shù)在實(shí)現(xiàn)CdSe量子點(diǎn)熒光光譜信號(hào)降噪時(shí)的優(yōu)勢(shì)，采用傳統(tǒng)的硬閾值法、軟閾值法、文獻(xiàn)［10］提出的閾值法和改進(jìn)閾值法分別對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行降噪處理，通過(guò)Matlab提供的小波降噪命令同時(shí)完成了作用閾值和重構(gòu)過(guò)程，降噪后的光譜曲線如圖4所示。為了進(jìn)一步證明改進(jìn)閾值降噪法的有效性，本文采用了信噪比、均方誤差和能量占比3項(xiàng)指標(biāo)來(lái)對(duì)降噪效果進(jìn)行量化評(píng)估。

5結(jié)論

1）通過(guò)分析閾值確定模型的適用范圍，選定了更適用于計(jì)算分層閾值的Birge－Massart策略模型確定各層閾值。

2）在兼顧緊支集、對(duì)稱(chēng)性、正則性、消失矩等特性的前提下，考量了應(yīng)用于小波分解適宜的支集長(zhǎng)度，選定sym4小波作為基函數(shù)；通過(guò)觀察CdSe量子點(diǎn)熒光光譜信號(hào)分解后各層細(xì)節(jié)系數(shù)的奇異譜分布情況，確定了最優(yōu)分解層數(shù)。

3）通過(guò)分析經(jīng)典的硬閾值和軟閾值降噪法的缺點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的閾值降噪法，并結(jié)合選定的閾值確定模型對(duì)CdSe量子點(diǎn)熒光光譜信號(hào)進(jìn)行了降噪處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：無(wú)論是從相似性直觀地判斷，還是從信噪比、均方誤差和能量占比進(jìn)行量化評(píng)估，改進(jìn)的閾值降噪法都具有優(yōu)勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

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［10］蔣薇薇，魯昌華，張玉鈞，等．基于提升小波改進(jìn)閾值的光譜信號(hào)去噪研究［J］．電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2014，28（12）：1363－1368．

篇5

在化學(xué)元素周期表的第三、四、五行中間的一些元素通常稱(chēng)為過(guò)渡金屬，其別是由第三行的鈦（Ti）、釩（V）、鉻（Gr）、錳（Mn）、鐵（Fe）、鈷（Gu）、鎳（Ni）、銅（Cu）等的3d離子摻雜的晶體中發(fā)現(xiàn)了激光振蕩現(xiàn)象。這些離子有著極優(yōu)越的特性，由于其電子能級(jí)與環(huán)繞它們的晶體結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的場(chǎng)之間的強(qiáng)烈耦合，造成了它們具有很寬的能帶發(fā)射。因此，這些過(guò)渡金屬離子的激光波長(zhǎng)通常可以在幾個(gè)納米到幾百個(gè)納米的很寬的范圍內(nèi)調(diào)控。上世紀(jì)80年代初實(shí)現(xiàn)了利用鉻和鈦3d離子的摻雜晶體，得到了可調(diào)室溫激光，從而極大地推動(dòng)了將過(guò)渡金屬離子作為晶體的激活介質(zhì)的研究，從而使過(guò)渡金屬離子激光在通過(guò)鎖模產(chǎn)生超短脈沖以及必須精確調(diào)節(jié)波長(zhǎng)的激光的應(yīng)用領(lǐng)域受到了人們的普遍重視，而在科學(xué)研究、醫(yī)學(xué)、測(cè)量和檢驗(yàn)技術(shù)、通訊以及激光光度學(xué)等方面得到了廣泛的應(yīng)用。

本書(shū)詳細(xì)地討論了用作可調(diào)固體激光的活性介質(zhì)或其它晶體的3d離子光譜學(xué)、電振動(dòng)和磁性質(zhì)等一般性質(zhì)，系統(tǒng)地闡述了晶體場(chǎng)計(jì)算（包括能級(jí)和吸收譜的第一原理計(jì)算）涉及的方方面面，包括微擾計(jì)算與完整的哈密頓量的對(duì)角化，并給出了理論結(jié)果與實(shí)驗(yàn)光譜細(xì)致的比較、研究了動(dòng)力學(xué)JohnTeller效應(yīng)對(duì)于晶體中3d雜質(zhì)光譜的影響、電振動(dòng)譜的分析以及過(guò)渡金屬離子摻雜材料的應(yīng)用等。

本書(shū)內(nèi)容共分7章：1.具有3d離子的激光晶體最新發(fā)展（S.Kück）； 2.3d離子晶體場(chǎng)的交換電荷模型（M.G.Brik等）；3.疊加模型及其應(yīng)用（Y.Y.Yeung）；4.自旋哈密頓量和3dn雜質(zhì)附近晶格的畸變（W.C.Zheng）；5.3d離子摻雜晶體中的動(dòng)力學(xué)JohnTeller效應(yīng)（L.Martinelli）；6.晶體場(chǎng)效應(yīng)的第一原理計(jì)算與在激光晶體中3d離子吸收譜（M.G.Brik）；7.在硒化鋅（ZnSe）晶體內(nèi)作為非線性光學(xué)設(shè)備新吸收器的鈷絡(luò)合物（I.V.Kityk）。

本書(shū)是由羅馬尼亞和愛(ài)沙尼亞大學(xué)的兩位著名教授編著的一部研究摻雜3d離子的固體激光的研制、一般性質(zhì)、計(jì)算方法以及理論與實(shí)驗(yàn)比較的專(zhuān)著。其內(nèi)容非常豐富，特別注重實(shí)際的理論計(jì)算方法以及與各種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的詳細(xì)比較。本書(shū)的讀者對(duì)象是晶體光譜學(xué)、材料科學(xué)及其光學(xué)應(yīng)用的研究人員和研究生。研習(xí)本書(shū)需要讀者熟悉原子能級(jí)和電子組態(tài)的光譜學(xué)符號(hào)，掌握晶體點(diǎn)群的基礎(chǔ)知識(shí)。

（中國(guó)科學(xué)院大學(xué)）

篇6

一、影響中學(xué)普及組健美操推廣的因素分析

中學(xué)組徒手規(guī)定動(dòng)作針對(duì)青少年青春、陽(yáng)光、活力的特征，以健康、活潑的陽(yáng)光牛仔為成套主題，在動(dòng)感的節(jié)奏里融入歡快的恰恰步伐和個(gè)性化牛仔手型，調(diào)皮、可愛(ài)，展現(xiàn)青春的活力和運(yùn)動(dòng)的魅力。簡(jiǎn)單的街舞動(dòng)作的第二風(fēng)格，與牛仔的風(fēng)格相互對(duì)應(yīng)，使成套內(nèi)容更為豐富。核心動(dòng)作有：（1）刺激大腿外側(cè)肌群，修飾腿部線條，增強(qiáng)踝關(guān)節(jié)的靈活性的點(diǎn)地動(dòng)作（Tap）；（2）鍛煉青少年背闊肌、胸大肌，提高肩關(guān)節(jié)靈活性，有效地糾正駝背、斜肩等不良姿態(tài)的動(dòng)肩；（3）增強(qiáng)踝關(guān)節(jié)力量，預(yù)防崴腳，提高腿部靈活性與協(xié)調(diào)性的恰恰（cha cha）；（4）鍛煉小腿肌肉控制力，增強(qiáng)下肢運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)性的漫步（Mambo）以及增強(qiáng)大腿和踝關(guān)節(jié)爆發(fā)力、定點(diǎn)控制能力、增強(qiáng)膝關(guān)節(jié)靈活性，鍛煉大腿前側(cè)肌群的彈踢腿（Skip）。

中學(xué)組輕器械套路選擇具有中華民族特色的扇子，利用扇子來(lái)寓意翅膀，表現(xiàn)當(dāng)代中學(xué)生勇于拼搏、積極向上的精神。將街舞中的Up-Down的律動(dòng)融入創(chuàng)編中，簡(jiǎn)單易學(xué)，節(jié)奏感與發(fā)力制動(dòng)感強(qiáng)。核心動(dòng)作有：（1）踹腿街舞動(dòng)作，需配合腹背肌收縮完成，隨音樂(lè)節(jié)奏加大動(dòng)作幅度，可鍛煉腰腹與腿部發(fā)力的協(xié)調(diào)性，增強(qiáng)腹背肌力量，美化腰部線條，對(duì)大腿前側(cè)肌肉以及身體控制力與爆發(fā)力都有很好的鍛煉效果；（2）吸腿跳（Knee lift）可隨吸腿高度的增加，加強(qiáng)對(duì)大腿前側(cè)肌肉的力量鍛煉；（3）鍛煉小肌肉群的力量與協(xié)調(diào)性，同時(shí)可開(kāi)發(fā)小腦，提高手指的靈活性的開(kāi)扇經(jīng)典動(dòng)作。

從普及組健美操兩套動(dòng)作的內(nèi)容分析中我們可以看出，普及組健美操主題鮮明，動(dòng)作簡(jiǎn)單易學(xué)，內(nèi)容豐富多彩，為健美操愛(ài)好者提供了更多的選擇機(jī)會(huì)。第二風(fēng)格更是各套動(dòng)作亮點(diǎn)所在，在很大程度上增加了各套動(dòng)作的新穎性、趣味性、時(shí)尚性和觀賞性，為普及組健美操的推廣提供了可靠的技術(shù)基礎(chǔ)。

2010年7月11日，全國(guó)普及組健美操規(guī)定動(dòng)作首次培訓(xùn)班在杭州隆重開(kāi)班，考核合格的學(xué)員將具備本年度普及組健美操聯(lián)賽分站賽的執(zhí)法資格，為普及組健美操在全國(guó)的推廣邁出了關(guān)鍵的一步。2010年12月11日，湖南省普及組健美操教練員培訓(xùn)班在湖南師范大學(xué)體育學(xué)院舉行，為我省及全國(guó)普及組健美操的推廣做出了重要貢獻(xiàn)。緊接著2011年1月29日，中國(guó)健美操協(xié)會(huì)推出了《全國(guó)普及健美操系列推廣活動(dòng)管理辦法（試行）》，為普及組健美操在全國(guó)的推廣做出了賽制的保障。2011年3月，國(guó)家體育總局體操運(yùn)動(dòng)中心公布了《2011年全國(guó)普及健美操系列推廣活動(dòng)競(jìng)賽規(guī)程》，普及組健美操競(jìng)賽在全國(guó)開(kāi)始具體實(shí)施。通過(guò)比賽達(dá)到宣傳、交流、促進(jìn)的效果。普及組健美操有其自身獨(dú)特的競(jìng)賽觀賞性，充分挖掘健身運(yùn)動(dòng)競(jìng)賽表演市場(chǎng)，并通過(guò)建立全國(guó)以及地方性的聯(lián)賽制度，調(diào)研設(shè)計(jì)賽事頻率、賽事規(guī)模，來(lái)促進(jìn)普及組健美操賽事的發(fā)展，以賽事來(lái)宣傳、以賽事來(lái)促進(jìn)健身操運(yùn)動(dòng)技術(shù)的交流，真正實(shí)現(xiàn)以賽促練、以賽帶練的目的。

合理的健美操場(chǎng)地和舒適的環(huán)境是普及組健美操的物質(zhì)保障，場(chǎng)地的地面材料、高度都會(huì)影響健美操鍛煉者的練習(xí)效果。普及組健美操場(chǎng)地選擇室內(nèi)場(chǎng)地較為適宜，地面應(yīng)為木質(zhì)材料地板且地面平坦、無(wú)裂痕、有彈性、防滑并保證室內(nèi)空氣流通。鏡子是健美操鍛煉不可缺少的設(shè)備，一般來(lái)說(shuō)，可選擇高度在2米以上，寬度貼于整個(gè)墻面的壁鏡，這樣投影清晰、照出的人體不變形。音響設(shè)備是健美操鍛煉所必需的設(shè)備，要求聲音純正、效果好。目前，我國(guó)中學(xué)體育設(shè)施及場(chǎng)館不斷完善，為普及組健美操的推廣與發(fā)展創(chuàng)造了有利條件。

二、從各方面入手，加大健美操推廣的力度

相關(guān)部門(mén)和單位應(yīng)該設(shè)計(jì)合理的賽事，建立全方位的賽制，促進(jìn)健身操運(yùn)動(dòng)技術(shù)的交流。積極組織不同的普及組健美操比賽，發(fā)現(xiàn)人才，加快普及組健美操在中學(xué)的影響力，通過(guò)比賽達(dá)到宣傳、交流、促進(jìn)普及組健美操發(fā)展的效果。

要將教練員、裁判員的培訓(xùn)工作列入項(xiàng)目推廣的首要工作，定期開(kāi)展培訓(xùn)，培養(yǎng)專(zhuān)業(yè)人才，讓他們熟練掌握普及組健美操的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，從而推動(dòng)學(xué)校乃至全國(guó)組健美操的發(fā)展，促進(jìn)健美操技術(shù)水平的提高。

從學(xué)校教育體系出發(fā)，將普及組健美操作為“體育、藝術(shù)2+1”項(xiàng)目工程的課外體育活動(dòng)，逐步建立從小學(xué)到大學(xué)普及組健美操運(yùn)動(dòng)員的培養(yǎng)體系，立足于校園，實(shí)現(xiàn)該運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的可持續(xù)發(fā)展。

普及組健美操的推廣應(yīng)建立在黨委和政府的領(lǐng)導(dǎo)下，制訂教育、

篇7

Determination on the concentration of Polaprezinc Granules in human plasma by atomic absorption spectrometry

YUAN Xiaochun1,2, DAI Zhiyong1, XU Pingsheng1, QIN Qun1

1.Department of Pharmacy, Xiangya Hospital, Central South University, Hu'nan Province, Changsha 410008, China; 2.Department of Pharmacy, Hu'nan Provincial People's Hospital, Changsha 410005, China

[Abstract] Objective: To establish an atomic absorption photometric method for the determination of Polaprezinc Granules in human plasma. Methods: Atomic absorption spectrometer was used and parameters were set as: wavelength was 213.9 nm, band pass was 0.5 nm, lamp current was 10 mA, flame was Air-Acetylene, Acetylene flow rate was 1.2 L/min. Results: The linear range of standard Zinc solution was 0.05-2.00 mg/L, the limit of quantification was 0.05 mg/L, recovery was 103.0%, within-day and between-day precisions all met the requirements. Conclusion: The method has a high selectivity, sensitivity and stability, and it is applied to a pharmacokinetic study of Polaprezinc Granules.

[Key words] Polaprezinc Granules; Atomic absorption spectrometry; Human plasma

聚普瑞鋅顆粒（Polaprezinc granules）為L(zhǎng)-肌肽絡(luò)合物[1]，屬于促進(jìn)防御因子類(lèi)藥。由于具有抗氧化及膜穩(wěn)定作用從而保持胃黏膜體內(nèi)平衡，達(dá)到細(xì)胞保護(hù)的作用，同時(shí)它也能促進(jìn)傷口愈合，增強(qiáng)防御因子作用，用于防治消化性潰瘍，同時(shí)它還具有增強(qiáng)黏膜附著性，提高胃黏膜防御作用的功效[2-3]。本品在吸收的過(guò)程中鋅與L-肌肽解離，L-肌肽在體內(nèi)參與代謝，經(jīng)由組胺酸在生物體內(nèi)作為蛋白質(zhì)的組成成分而使用，因此聚普瑞鋅的體內(nèi)藥代動(dòng)力學(xué)研究以血鋅為測(cè)定指標(biāo)。本課題建立火焰原子吸收光譜法測(cè)定血漿鋅濃度的方法[4-12]，方法簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確、靈敏、重現(xiàn)性好，可用于聚普瑞鋅的體內(nèi)藥物濃度監(jiān)測(cè)及藥代動(dòng)力學(xué)研究。

1 儀器與試藥

1.1 儀器

美國(guó)熱電公司Solaar M6型原子吸收光譜儀（具空氣-乙炔火焰，氘燈，鋅空心陰極燈）；TD Z4-WS 臺(tái)式離心機(jī)（賽特湘儀離心機(jī)儀器有限公司）；Dragonmed手動(dòng)可調(diào)式移液槍?zhuān)?00 μl和1 000 μl，大龍儀器設(shè)備有限公司）；金花牌移液器（5 ml，北京青云卓立精密儀器設(shè)備有限公司）。

1.2 試藥

鋅標(biāo)準(zhǔn)溶液（1 000 mg/L，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)溶液（GBW 08620），國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)研究中心）；曲拉通溶液（Triton X-100，Rohm-Haas，進(jìn)口分裝，上海化學(xué)試劑采購(gòu)供應(yīng)站）；硝酸（優(yōu)級(jí)純，湖南株洲市化學(xué)工業(yè)研究院）；實(shí)驗(yàn)用水均為雙重蒸餾水。

2 方法與結(jié)果

2.1 溶液的配制

2.1.1 鋅標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液配置精密吸取 1.0 ml鋅標(biāo)準(zhǔn)溶液（1 000 mg/L）置100 ml容量瓶，加入1%硝酸溶液稀釋至刻度，得10 mg/L鋅標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備溶液。置4℃冰箱備用。

2.1.2 血漿樣品鋅濃度測(cè)定將血漿樣品從冰箱中取出，放置恢復(fù)到室溫后，充分搖勻。精密吸取 0.5 ml血漿樣置于具塞試管中，加入1%硝酸溶液 2.0 ml，密塞，搖勻，在儀器設(shè)定的工作條件下進(jìn)行濃度測(cè)定。

2.2 儀器操作條件

波長(zhǎng)為213.9 nm，光譜通帶為 0.5 nm，燈電流為10 mA，火焰類(lèi)型為空氣-乙炔，乙炔流量為1.2 L/min。

2.3 標(biāo)準(zhǔn)曲線和最低定量限

精密吸取0.0、0.5、1.0、3.0、5.0、7.0、10.0、15.0、20.0 ml標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用液于100 ml容量瓶中，各容量瓶分別加入0.1 ml曲拉通溶液，然后用1%硝酸溶液稀釋定容，配成空白和0.05、0.10、0.30、0.50、0.70、1.00、1.50、2.00 mg/L系列標(biāo)準(zhǔn)鋅溶液。將原子吸收分光光度計(jì)調(diào)節(jié)至最佳操作條件，在213.9 nm波長(zhǎng)下分別測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)系列，以吸光度（Y）對(duì)鋅濃度（X）進(jìn)行最小二乘法線性回歸，得回歸方程：Y=0.272 4X+0.006 3，r=0.999 4，線性范圍為0.05～2.00 mg/L。本法測(cè)定血漿鋅濃度的定量下限為0.05 mg/L（回收率為103.0%，RSD為5.6%，n=8）。

2.4 方法的精密度與準(zhǔn)確度

取空白人血漿，按“血漿樣品鋅濃度測(cè)定”項(xiàng)操作，加入適量標(biāo)準(zhǔn)鋅溶液，配制成血鋅濃度增加值分別為0.2、0.5、1.0 mg/L的低、中、高三濃度樣品各5份，按“血漿樣品鋅濃度測(cè)定”項(xiàng)操作，測(cè)得血鋅濃度，減去人血漿鋅本底濃度，得實(shí)測(cè)鋅加入濃度，再與對(duì)應(yīng)的加入濃度相比，計(jì)算低、中、高各濃度的加樣回收率和精密度。結(jié)果血鋅的加樣回收率分別為103.3%、101.9%、95.4%，日內(nèi)精密度RSD分別為2.5%、3.0%、1.5%。按上述方法連續(xù)測(cè)定3 d，計(jì)算日間精密度，得日間RSD分別為4.0%、2.4%、3.1%。

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2.5 血漿樣品室溫放置穩(wěn)定性考察

取人血漿，加入適量標(biāo)準(zhǔn)鋅溶液，配制成血鋅濃度增加值分別為0.2、0.5、1.0 mg/L的低、中、高三濃度樣品，在室溫條件下放置，分別在0 h和24 h按“血清樣品鋅濃度測(cè)定”項(xiàng)操作，測(cè)定血鋅濃度。結(jié)果低、中、高三濃度的RSD分別為3.7%、2.9%、1.9%，樣品在室溫放置24 h 穩(wěn)定。

2.6 反復(fù)凍融實(shí)驗(yàn)

取人血漿，加入適量標(biāo)準(zhǔn)鋅溶液，配制成血鋅濃度增加值分別為0.2、0.5、1.0 mg/L的低、中、高三濃度樣品，在-40℃冰箱中冷凍后取出，室溫融化，然后再冷凍，反復(fù)3次，按“血漿樣品鋅濃度測(cè)定”項(xiàng)操作，測(cè)定開(kāi)始和3次凍融后樣品血鋅濃度。結(jié)果低、中、高三濃度的RSD分別為2.5%、3.3%、2.2%，樣品在3次凍融過(guò)程中穩(wěn)定。

2.7 冷凍放置穩(wěn)定性考察

取人血漿，加入適量標(biāo)準(zhǔn)鋅溶液，配制成血鋅濃度增加值分別為0.2、0.5、1.0 mg/L的低、中、高三濃度樣品，在-40℃冰箱中放置，分別在0、5、10、20、30 d取樣，按“血漿樣品鋅濃度測(cè)定”項(xiàng)操作，測(cè)定血鋅濃度。結(jié)果低、中、高三濃度的RSD分別為3.1%、2.5%、2.4%，樣品在冷凍條件下放置30 d內(nèi)穩(wěn)定。

2.8 臨床應(yīng)用

12名健康受試者平均年齡為（22.67±3.27）歲，平均體重為（62.50±5.32） kg，平均身高為（169.00±4.20） cm，禁食10 h，空腹口服聚普瑞鋅顆粒150 mg，分別于給藥前0 h和開(kāi)始給藥后0.25、0.5、0.75、1、1.5、2、3、4、6、8和12 h取靜脈血4.0 ml，離心分離出血漿，按“血漿樣品鋅濃度測(cè)定”項(xiàng)操作，測(cè)定血鋅濃度，得平均血鋅濃度-時(shí)間曲線，見(jiàn)圖1。

3 討論

原子吸收光譜法測(cè)定血鋅濃度有極高的選擇性，測(cè)定方法有石墨爐和氫火焰兩種，通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)，石墨爐法雖然取樣量少、靈敏度高，但重現(xiàn)性差。因此本實(shí)驗(yàn)采用穩(wěn)定性好的氫火焰法測(cè)定血鋅濃度，保證了測(cè)定結(jié)果的準(zhǔn)確，有利于開(kāi)展聚普瑞鋅的人體藥代動(dòng)力學(xué)研究。

由于鋅為人血漿中內(nèi)源性物質(zhì)，配制標(biāo)準(zhǔn)曲線不能采用空白血漿。通過(guò)溶液提升實(shí)驗(yàn)比較，0.1%曲拉通溶液的黏度與血漿基本一致，因此在配制標(biāo)準(zhǔn)鋅溶液時(shí)，加入0.1%曲拉通溶液為基質(zhì)，測(cè)定結(jié)果準(zhǔn)確可靠。

本試驗(yàn)采用火焰原子吸收光譜法測(cè)定血鋅的濃度，血樣經(jīng)1%硝酸稀釋處理后，進(jìn)行定量分析。綜上所述，該方法具有選擇性強(qiáng)、靈敏度高、穩(wěn)定性好、操作簡(jiǎn)便的優(yōu)點(diǎn)。

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篇8

隨著社會(huì)進(jìn)步，網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)從簡(jiǎn)單游戲發(fā)展演變成為一種精彩紛呈、對(duì)抗激烈的現(xiàn)代體育運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目，在世界廣泛而又蓬勃地發(fā)展，其意義已不再局限于體育和游戲的范疇，越來(lái)越多地被賦予了社會(huì)因素。本文對(duì)廣州市26所普通高校網(wǎng)球教學(xué)的現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)查與研究，據(jù)此對(duì)廣州市普通高校網(wǎng)球教學(xué)的現(xiàn)狀進(jìn)行客觀的評(píng)價(jià)與分析，找出影響該市普通高校網(wǎng)球教學(xué)可持續(xù)發(fā)展的因素，并提出相應(yīng)的發(fā)展對(duì)策和建議。

一、廣州市普通高校網(wǎng)球教學(xué)的現(xiàn)狀分析

1.網(wǎng)球課教學(xué)內(nèi)容的現(xiàn)狀分析

廣州市普通高校網(wǎng)球課教學(xué)內(nèi)容主要包括兩方面：實(shí)踐和理論。

(1)網(wǎng)球課實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容的現(xiàn)狀分析。廣州市普通高校網(wǎng)球課實(shí)踐部分內(nèi)容基本類(lèi)似，只不過(guò)是各個(gè)高校的課時(shí)安排不一，側(cè)重點(diǎn)不同，其主要以正手擊球、反手擊球、發(fā)球與接發(fā)球、正手截?fù)簟⒎词纸負(fù)舻燃夹g(shù)動(dòng)作內(nèi)容和一定量的身體素質(zhì)練習(xí)等輔助教學(xué)內(nèi)容。其中只有6所高校網(wǎng)球?qū)嵺`教學(xué)內(nèi)容全部是網(wǎng)球技、戰(zhàn)術(shù)練習(xí)，其它高校都還包含一些輔助教學(xué)內(nèi)容。另外，廣州市普通高校網(wǎng)球?qū)嵺`教學(xué)內(nèi)容的主要形式是在室外集中授課學(xué)習(xí)。

通過(guò)對(duì)大學(xué)生的問(wèn)卷調(diào)查可以看出，大學(xué)生對(duì)實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容滿意的占30.3％；較滿意的占29.4％；不滿意的占40.3％，說(shuō)明目前廣州市高校網(wǎng)球?qū)嵺`教學(xué)內(nèi)容存在較多的問(wèn)題。大學(xué)生普遍認(rèn)為：網(wǎng)球課實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容的技術(shù)動(dòng)作的重復(fù)性練習(xí)過(guò)多、單調(diào)，網(wǎng)球?qū)嵺`課變成了網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)競(jìng)技目的的訓(xùn)練課，長(zhǎng)此以往，會(huì)使學(xué)生產(chǎn)生厭煩心理，不利于激發(fā)學(xué)習(xí)激情。

(2)網(wǎng)球課理論內(nèi)容與形式的現(xiàn)狀分析。通過(guò)調(diào)查統(tǒng)計(jì)看出，廣州市26所普通高校都有各自的網(wǎng)球理論教學(xué)內(nèi)容，只是各校的側(cè)重點(diǎn)不同。廣州市普通高校網(wǎng)球理論教學(xué)內(nèi)容大體包含以下內(nèi)容：網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)概述、網(wǎng)球比賽規(guī)則和裁判法以及競(jìng)賽的組織、網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)的發(fā)展趨勢(shì)、價(jià)值、意義，等等。各個(gè)高校的理論教學(xué)形式存在一定的差異，有的高校在室內(nèi)集中講解，有的室內(nèi)外相結(jié)合講解，有的采用視頻與講解相結(jié)合的形式。從走訪調(diào)研看，各個(gè)高校都有相應(yīng)的理論體系。但是，進(jìn)一步了解發(fā)現(xiàn)，有些高校網(wǎng)球理論太陳舊，流于形式，往往應(yīng)付上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)的檢查，實(shí)效性?xún)?nèi)容太少，與終身體育發(fā)展的內(nèi)容不多。因此，各個(gè)高校要加強(qiáng)網(wǎng)球理論的建設(shè)，使當(dāng)代大學(xué)生能真正了解網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)的價(jià)值，能掌握科學(xué)地進(jìn)行網(wǎng)球鍛煉的原理和方法。

2.網(wǎng)球課形式、教學(xué)時(shí)數(shù)的現(xiàn)狀分析

通過(guò)對(duì)廣州市普通高校網(wǎng)球課開(kāi)課形式的調(diào)查結(jié)果可知，作為選修課形式授課的有3所學(xué)校，作為選項(xiàng)課形式授課的有6所學(xué)校，二種形式都有的有17所學(xué)校，其所占百分比分別為11.5％、23.0％、65.5％。通過(guò)訪談得知，大學(xué)一年級(jí)開(kāi)設(shè)網(wǎng)球課的有14所高校，在大學(xué)二年級(jí)開(kāi)始開(kāi)設(shè)網(wǎng)球課的有10所，在大三、大四開(kāi)設(shè)網(wǎng)球課的一共才2所，可看出，廣州市網(wǎng)球課在大學(xué)一二年級(jí)開(kāi)課率較高，而三四年級(jí)開(kāi)課率相對(duì)較低。從以上數(shù)據(jù)說(shuō)明，廣州市普通高校網(wǎng)球課開(kāi)展較好，同時(shí)也說(shuō)明網(wǎng)球課的開(kāi)設(shè)率不均衡，主觀原因是學(xué)校相關(guān)體育教學(xué)的領(lǐng)導(dǎo)對(duì)網(wǎng)球課的目的、價(jià)值等方面缺乏應(yīng)有的認(rèn)識(shí)，客觀原因是高校網(wǎng)球教學(xué)師資、場(chǎng)館設(shè)施等方面存在不足。

其次，廣州市普通高校網(wǎng)球課的課時(shí)偏少。每個(gè)學(xué)期在完成網(wǎng)球?qū)嵺`內(nèi)容與理論內(nèi)容教學(xué)外，網(wǎng)球教師很難有時(shí)間再進(jìn)行輔助內(nèi)容的教學(xué)。被調(diào)查的廣州市普通高校中，網(wǎng)球課教學(xué)時(shí)數(shù)總體偏少，表面看有18所高校每學(xué)期教學(xué)進(jìn)度中安排達(dá)到了32學(xué)時(shí)，但是由于受陰雨天氣的影響，大部分高校網(wǎng)球課教學(xué)時(shí)數(shù)還是不足，與教育部規(guī)定每學(xué)期教學(xué)時(shí)數(shù)一共不得少于32學(xué)時(shí)相比偏少。

3.教學(xué)方法和手段的現(xiàn)狀分析

教學(xué)過(guò)程離不開(kāi)教學(xué)方法和手段，不同的教學(xué)方法或手段都會(huì)產(chǎn)生不同的教學(xué)效果。被調(diào)查的教師中，大部分教師喜歡用傳統(tǒng)教學(xué)方法，有32.5％的教師喜歡用錄像多媒體教學(xué)法，還有17.6％的教師采用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)法等其它方法。顯然，傳統(tǒng)教學(xué)方法仍然是廣州市普通高校網(wǎng)球教師首選的教學(xué)方法，而一些現(xiàn)代化教學(xué)方法和手段使用率相對(duì)較低。分析這種現(xiàn)象的原因：網(wǎng)球教師長(zhǎng)期使用傳統(tǒng)教學(xué)方法和手段已養(yǎng)成了習(xí)慣，他們對(duì)傳統(tǒng)的教學(xué)方法具有一定經(jīng)驗(yàn)，認(rèn)為傳統(tǒng)的教學(xué)方法和手段操作簡(jiǎn)單、方便、實(shí)用。現(xiàn)代網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)與比賽并不是單單體力與技術(shù)的對(duì)抗，而是運(yùn)動(dòng)者智力和意識(shí)的較量，需要從事網(wǎng)球教學(xué)與訓(xùn)練的教師提高自身的專(zhuān)業(yè)水平和能力，不斷學(xué)習(xí)國(guó)內(nèi)外先進(jìn)技術(shù)及教學(xué)與訓(xùn)練方法，使高校的網(wǎng)球教學(xué)水平跟上時(shí)代的步伐，以滿足廣大學(xué)生對(duì)網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)的需要。

4.教學(xué)場(chǎng)館與器材設(shè)施現(xiàn)狀分析

硬件設(shè)施是高校體育教學(xué)和群體工作開(kāi)展的基礎(chǔ)，硬件設(shè)施否完備直接影響到高校網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)的普及與發(fā)展。調(diào)查得知，目前廣州市普通高校網(wǎng)球場(chǎng)地主要有塑膠、硬地(鋪水泥或?yàn)r青)和沙土地這三種類(lèi)型，其中塑膠場(chǎng)地最多，沙土地最少。這可能和各高校本科的教學(xué)評(píng)估有關(guān)，大多數(shù)網(wǎng)球場(chǎng)地是新建場(chǎng)地，要求的標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)較高。調(diào)查得知：24.7％的高校擁有6塊場(chǎng)地以上，57.7％的高校擁有2～6塊場(chǎng)地，19.2％的高校擁有場(chǎng)地低于2塊。從各個(gè)高校擁有場(chǎng)地?cái)?shù)量與學(xué)生人數(shù)的比例來(lái)看，與教育部的要求(場(chǎng)地?cái)?shù)與學(xué)生數(shù)之比是1:1000)相差較大。在調(diào)查中，有84.5％的學(xué)生對(duì)場(chǎng)地表示不滿意。這些數(shù)據(jù)可以看出，廣州市普通高校網(wǎng)球場(chǎng)地的配備存在嚴(yán)重的不足現(xiàn)象。

在器材方面：好的球拍對(duì)掌握技術(shù)會(huì)有很大的幫助，但各高校對(duì)此提供的支持和幫助明顯不足。在被調(diào)查的26所高校中，近9成的學(xué)校網(wǎng)球課沒(méi)有給學(xué)生提供球拍和球，由學(xué)生自己負(fù)擔(dān)，勢(shì)必影響學(xué)生對(duì)網(wǎng)球的興趣。學(xué)生購(gòu)置的球拍，一般是價(jià)位在100K左右，多數(shù)是較差的鋁合金材料，只有極少數(shù)的學(xué)生使用較為高檔的球拍。球也是多種多樣，有的彈性很低，有的彈性很高，平均每個(gè)學(xué)生才擁有2個(gè)球，平均有3％左右的學(xué)生沒(méi)有網(wǎng)球。這些充分說(shuō)明，廣州市普通高校網(wǎng)球課的器材配備非常缺乏，遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了大學(xué)生的體育鍛煉需求。

二、發(fā)展對(duì)策

1.深化網(wǎng)球課的教學(xué)改革

建議對(duì)高校一二年級(jí)學(xué)生開(kāi)設(shè)網(wǎng)球選項(xiàng)課，主要以網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)技能為教學(xué)內(nèi)容。對(duì)三四年級(jí)學(xué)生開(kāi)設(shè)網(wǎng)球選修課，主要是網(wǎng)球競(jìng)賽法、規(guī)則裁判法、網(wǎng)球技戰(zhàn)術(shù)欣賞等教學(xué)內(nèi)容。這樣才能使大學(xué)生較系統(tǒng)地掌握網(wǎng)球的技戰(zhàn)術(shù)和理論水平，對(duì)興趣的培養(yǎng)起到促進(jìn)作用。第二要合理安排教學(xué)時(shí)數(shù)(每學(xué)期要大于32學(xué)時(shí))。應(yīng)轉(zhuǎn)變“傳統(tǒng)型”的教學(xué)方法，加強(qiáng)教學(xué)方法鉆研和利用，掌握各種現(xiàn)代化教學(xué)方法和手段。對(duì)于初級(jí)班的學(xué)生可以采用“軟式網(wǎng)球”，以降低初學(xué)者的難度，使之較易掌握技術(shù)動(dòng)作，對(duì)網(wǎng)球動(dòng)作定型非常有益。

2.加快網(wǎng)球教師教育一體化進(jìn)程

篇9

以吉首市普通中學(xué)陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)開(kāi)展現(xiàn)狀為研究對(duì)象，結(jié)合隨機(jī)與整群抽樣的方法抽取吉首市一中，四中,雅思中學(xué)三所學(xué)校中的學(xué)生共600人為調(diào)查對(duì)象，其中男生315人，女生285人，體育教師共28人。

1.2 研究方法

文獻(xiàn)資料法;訪談法;問(wèn)卷調(diào)查法;數(shù)理統(tǒng)計(jì)法;邏輯分析法

2.研究結(jié)果與分析

2.1吉首市普通中學(xué)開(kāi)展陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)現(xiàn)狀調(diào)查

2.1.1吉首市普通中學(xué)師資力量現(xiàn)狀調(diào)查

體育教師是學(xué)校體育活動(dòng)的主導(dǎo)者，是“陽(yáng)光體育”運(yùn)動(dòng)運(yùn)行好壞的“指揮棒”，因此學(xué)校體育的師資情況直接關(guān)系到學(xué)生“陽(yáng)光體育”的落實(shí)情況，教師學(xué)歷的高低、體育教師的數(shù)量從一定程度上影響著教學(xué)質(zhì)量的提高，從調(diào)查來(lái)看吉首市普通中學(xué)教師學(xué)歷有待提高， 96%的體育教師均為大學(xué)本科，而碩士研究生僅占一小部分，其中大部分學(xué)校體育老師兼雙職。此外由于體育教師的結(jié)構(gòu)性缺編，體育教師和在校學(xué)生比例嚴(yán)重失調(diào)。這給陽(yáng)光體育的開(kāi)展造成一定影響。

2.1.2吉首市普通中學(xué)師生對(duì)陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)的了解程度調(diào)查

從調(diào)查得知，大部分體育教師對(duì)陽(yáng)光體育這一概念還是比較了解，但學(xué)生對(duì)陽(yáng)光體育的了解卻不容樂(lè)觀。在調(diào)查中有36% 的學(xué)生完全不了解這個(gè)概念;46% 的中學(xué)生只是基本了解;真正比較了解“陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)”的僅有18%。由此可知學(xué)生對(duì)陽(yáng)光體育這一概念不清晰，學(xué)校和體育教師應(yīng)加大宣傳力度，使學(xué)生理解陽(yáng)光體育的真正含義，自愿參與陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)，把身體鍛煉得更好。

2.1.3吉首市普通中學(xué)學(xué)生參加體育鍛煉時(shí)間的情況

從表1可以知，大部分學(xué)生不同程度地參加了體育活動(dòng)，只是每周運(yùn)動(dòng)的次數(shù)偏低，每次活動(dòng)的時(shí)間大部分都在三十分鐘以下。其中每周活動(dòng)五次以上的僅占一小部分。離我們“每天活動(dòng)1 h”的要求還有一定的差距。

2.1.4 吉首市普通中學(xué)有無(wú)陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)專(zhuān)項(xiàng)撥款的調(diào)查

據(jù)調(diào)查得知，沒(méi)有專(zhuān)項(xiàng)撥款的學(xué)校達(dá)到64%，而有專(zhuān)項(xiàng)撥款的為35%。在資金方面，大部分學(xué)校還不到位，這直接影響到學(xué)校陽(yáng)光運(yùn)動(dòng)的開(kāi)展。通過(guò)訪談得知，小部分學(xué)校有一定的體育活動(dòng)經(jīng)費(fèi)，可資金很少。這是導(dǎo)致陽(yáng)光體育未能很好實(shí)施的一個(gè)重要原因，原因主要是學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)對(duì)陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)的不重視，把大量的人力，物力和財(cái)力用在其他科目上。

2.1.5吉首市普通中學(xué)場(chǎng)地器材現(xiàn)狀情況調(diào)查

據(jù)調(diào)查可知，學(xué)生進(jìn)行體育活動(dòng)的主要場(chǎng)所與器材的配備明顯不足，這與教育部規(guī)定的每生活動(dòng)場(chǎng)地面積為3平方米相比，明顯不成比例，通過(guò)我們對(duì)老師和學(xué)生的交談得知學(xué)校的體育器材比較缺乏，并且有些體育器材已經(jīng)比較陳舊，學(xué)校沒(méi)有進(jìn)行及時(shí)的更新體育設(shè)備。學(xué)校應(yīng)在體育的硬件和軟件上進(jìn)行改善。使學(xué)校體育能更好的發(fā)展。讓學(xué)生能有更加寬敞的活動(dòng)環(huán)境和更加標(biāo)準(zhǔn)的體育場(chǎng)地。

2.2 影響吉首市普通中學(xué)陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)開(kāi)展的原因分析

2.2.1 吉首市普通中學(xué)學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)對(duì)開(kāi)展“陽(yáng)光體育”運(yùn)動(dòng)的態(tài)度

學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)對(duì)“陽(yáng)光體育”運(yùn)動(dòng)的重視程度，直接影響到學(xué)校體育活動(dòng)的組織和開(kāi)展，因此學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)對(duì)開(kāi)展“陽(yáng)光體育”運(yùn)動(dòng)的態(tài)度是影響吉首市普通中學(xué)陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)開(kāi)展的一個(gè)直接原因。

2.2.2 吉首市普通中學(xué)體育教師師資力量狀況

目前吉首市普通中學(xué)體育教師存在結(jié)構(gòu)性失調(diào)，體育教師的數(shù)量無(wú)法滿足學(xué)生的需要；因此，吉首市政府要加大教師人事改革，增大體育教師數(shù)量，注入年輕新力量，改革管理機(jī)制，以便更好的開(kāi)展陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)。

2.2.3 吉首市普通中學(xué)學(xué)校場(chǎng)地器材配備及資金情況

陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)的開(kāi)展必須依賴(lài)于體育場(chǎng)地和器材，而體育器材的使用頻率高，需要投入大量的資金作為購(gòu)買(mǎi)器材和維修,通過(guò)訪談與調(diào)查發(fā)現(xiàn)吉首市普通中學(xué)缺乏資金保障,體育器材得不到更新.因而使陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)沒(méi)有收到預(yù)期的效果.

3.結(jié)果與建議

3.1 結(jié)果

3.1.1吉首市普通中學(xué)的體育師資力量不足，體育教師和學(xué)生對(duì)陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)了解不透徹。每天的體育活動(dòng)時(shí)間達(dá)不到一小時(shí)。

3.1.2學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)對(duì)陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)在校園的開(kāi)展，還沒(méi)有形成足夠的重視，學(xué)校的場(chǎng)地器材條件有限。

3.1.3學(xué)校對(duì)開(kāi)展陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)的經(jīng)費(fèi)缺乏；沒(méi)有充足的資金保障，另外，體育教師工作量大,新生力量補(bǔ)充不足。

3.2 建議

3.2.1學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)重視關(guān)心陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)，各級(jí)部門(mén)加強(qiáng)宣傳，制定詳細(xì)和長(zhǎng)遠(yuǎn)的實(shí)施方案，設(shè)立專(zhuān)項(xiàng)資金，為陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)進(jìn)一步開(kāi)展提供條件保障。

3.2.2教育部門(mén)重視，建立和完善學(xué)校體育的管理制度，將學(xué)生每天一小時(shí)體育活動(dòng)納入學(xué)校督導(dǎo)內(nèi)容及評(píng)估體系，把學(xué)生體質(zhì)健康狀況作為評(píng)價(jià)教育工作的重要指標(biāo)。

3.2.3繼續(xù)升化學(xué)校體育改革，加大課程資源開(kāi)發(fā)與利用，把課外體育活動(dòng)開(kāi)展得豐富多彩，使之成為全體學(xué)生參與實(shí)踐陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)的主要形式。（作者單位：1.上海體育學(xué)院，體育教育訓(xùn)練學(xué)院；2.上海體育學(xué)院，中國(guó)乒乓球?qū)W院）

參考文獻(xiàn)

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［2］ 苗秀麗.開(kāi)展億萬(wàn)學(xué)生陽(yáng)光體育運(yùn)動(dòng)的認(rèn)識(shí)與思考［J］.哈爾濱體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2002(2)：43-44．

篇10

Analysis of epidemiological survey for diabetes mellitus in 2000 ordinary residents in Qifuxincun Community of Panyu District， Guangzhou City LIU Feng， JI Bing， XIA Chun-lan， et al. Qifu Hospital of Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine， Guangzhou 511495， China

【Abstract】 Objective To investigate epidemiological survey for diabetes mellitus in 2000 ordinary residents in Qifuxincun Community of Panyu District， Guangzhou City. Methods Questionnaire survey and physical examination were applied for 2000 subjects， and influences by different individual factors on diabetic epidemiology were analyzed. Results Incidence of diabetes mellitus was 7.1% in the 2000 residents. People with body mass index ≥24 kg/m2， male waistline ≥90 cm， and female waistline ≥85 cm contained high morbidity of diabetes mellitus than common people. The morbidity of diabetes mellitus increased along with age， while it was low in people with high education level. People with deficient psychical exercise had higher morbidity of diabetes mellitus than those doing regular exercise. The differences all had statistical significance （P

【Key words】 Guangzhou city； Community； Ordinary residents； Diabetes mellitus； Epidemiological survey

近年來(lái)隨著人們生活質(zhì)量提高， 飲食結(jié)構(gòu)發(fā)生變化， 糖尿病發(fā)生率明顯增高。有資料顯示[1， 2]， 目前全世界有1.5億糖尿病患者， 截止到2025年糖尿病患者可能達(dá)到3億， 我國(guó)2010年數(shù)據(jù)顯示糖尿病患病率達(dá)到近10%， 對(duì)患者生活質(zhì)量造成不良影響。本研究通過(guò)對(duì)本社區(qū)糖尿病患者流行病學(xué)資料進(jìn)行調(diào)查分析， 為提高社區(qū)糖尿病綜合防治具有重要的意義， 現(xiàn)將研究結(jié)果報(bào)告如下。

1 資料與方法

1. 1 一般資料 選擇2014年7月～2015年6月廣州市番禺區(qū)祈福新村社區(qū)居民12萬(wàn)居民進(jìn)行調(diào)查， 通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查和體格檢查， 篩掉重要信息缺失和問(wèn)卷調(diào)查無(wú)效人員， 最終保留調(diào)查例數(shù)為2000例。

1. 2 流行病學(xué)調(diào)查方法

1. 2. 1 調(diào)查內(nèi)容 針對(duì)2000例調(diào)查對(duì)象進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查及體格檢查， 并收集資料。主要包括調(diào)查對(duì)象的性別、年齡、文化程度、職業(yè)類(lèi)別、婚姻情況、生活習(xí)慣、飲食習(xí)慣， 體格檢查主要是身高、體重、腰圍、臀圍、血壓、心率等情況。

1. 2. 2 判定標(biāo)準(zhǔn) 糖尿病診斷標(biāo)準(zhǔn)主要是空腹血漿葡萄糖（FPG）≥7.0 mmol/L， 或葡萄糖耐量試驗(yàn)（OGTT）≥11.1 mmol/L， 或已經(jīng)確診為糖尿病患者并且正在接受治療。通過(guò)體質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行判定≥24 kg/m2為異常。吸煙>1支/d， 連續(xù)或者累計(jì)天數(shù)>6個(gè)月。飲酒：患者飲白酒>50 ml/次或者飲啤酒>1瓶， 平均每周飲酒次數(shù)>1次， 連續(xù)時(shí)間>6個(gè)月。

1. 3 觀察指標(biāo) 觀察2000例調(diào)查對(duì)象性別、年齡、文化程度、職業(yè)類(lèi)別、婚姻情況、生活習(xí)慣、飲食習(xí)慣及體格檢查方面的不同對(duì)糖尿病發(fā)生率的影響。

1. 4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS18.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（ x-±s）表示， 采用t檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以率（%）表示， 采用χ2檢驗(yàn)；由Visual Foxpro6.0建立數(shù)據(jù)庫(kù)。P

2 結(jié)果

2000例調(diào)查對(duì)象性別、年齡、文化程度、職業(yè)類(lèi)別、婚姻情況、生活習(xí)慣、飲食習(xí)慣、體格檢查方面的糖尿病發(fā)生率情況。見(jiàn)表1。

3 討論

糖尿病是目前威脅人類(lèi)身體健康的重要疾病， 參照國(guó)際糖尿病聯(lián)盟的估算， 我國(guó)每天新發(fā)現(xiàn)的糖尿病患者767例， 每年的新發(fā)糖尿病患者為101萬(wàn)例， 可見(jiàn)糖尿病預(yù)防控制和治療的形勢(shì)極為嚴(yán)峻[3， 4]。隨著人們飲食結(jié)構(gòu)的變化， 肥胖患者的發(fā)生率明顯增高， 有資料顯示， 年齡越大， 肥胖患者的糖尿病發(fā)生率也越高[5， 6]。本研究通過(guò)對(duì)廣州市番禺區(qū)祈福新村社區(qū)2000名普通居民糖尿病流行病學(xué)調(diào)查情況進(jìn)行分析， 糖尿病患病率為142/2000（7.1%）， 此發(fā)病率和以往研究結(jié)果基本一致[7， 8]。本地區(qū)糖尿病患者患病率隨著年齡增長(zhǎng)呈現(xiàn)明顯升高的趨勢(shì)， 尤其是在55歲患者發(fā)生率>10%， 逐步升高， 提示年齡可能是社區(qū)普通居民發(fā)生糖尿病的一個(gè)重要的危險(xiǎn)因素。以往的研究也表明了， 慢性疾病的發(fā)展是隨著年齡的增長(zhǎng)， 逐步的演變而來(lái)的， 糖尿病作為一種慢性疾病， 往往也是在中老年才逐步的顯現(xiàn)， 對(duì)于糖尿病的預(yù)防， 應(yīng)該從年輕時(shí)就開(kāi)始注意飲食習(xí)慣和生活習(xí)慣[9， 10]。本研究中， 體質(zhì)量指數(shù)較高和腰圍較大居民的糖尿病患病率明顯高于體重控制正常人群， 提示超重或者肥胖會(huì)影響機(jī)體代謝水平， 在一定程度上增加了糖尿病發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)性。缺乏體育鍛煉的人群糖尿病患病率也高于經(jīng)常參加體育鍛煉的人群， 說(shuō)明缺乏體育鍛煉的人群往往也是肥胖人群， 尤其是中心性肥胖已經(jīng)成為了糖尿病發(fā)生的重要原因。本研究還發(fā)現(xiàn)， 文化程度越高糖尿病患病率相對(duì)較低， 分析原因可能是由于文化水平相對(duì)較高的人群對(duì)健康意識(shí)和糖尿病的認(rèn)知程度也相對(duì)較高， 在飲食、生活習(xí)慣方面更加關(guān)注， 有利于降低糖尿病的發(fā)生率。

綜上所述， 糖尿病與年齡、體質(zhì)量指數(shù)≥24 kg/m2、男性腰圍≥90 cm、女性腰圍≥85 cm、文化程度、體育運(yùn)動(dòng)等因素有關(guān)的疾病， 進(jìn)行早期干預(yù)控制具有重要的臨床意義。

參考文獻(xiàn)

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篇11

文章主要對(duì)轉(zhuǎn)基因的原料作物以及轉(zhuǎn)基因成分進(jìn)行分析檢測(cè)，消費(fèi)者需要了解到插入的外源基因的信息以及外源基因的表達(dá)產(chǎn)物是否對(duì)人體以及環(huán)境有害，這就需要很高的轉(zhuǎn)基因食品的分析檢測(cè)技術(shù)。分析檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)為標(biāo)識(shí)制度，標(biāo)識(shí)制度有自愿標(biāo)識(shí)制度和強(qiáng)制標(biāo)識(shí)制度，盡管各國(guó)之間標(biāo)識(shí)制度不同，但食品進(jìn)出口時(shí)仍需對(duì)標(biāo)識(shí)制度進(jìn)行參照。轉(zhuǎn)基因食品的分析檢測(cè)技術(shù)主要有組學(xué)分析技術(shù)、光譜學(xué)分析技術(shù)、DNA水平和蛋白質(zhì)水平檢測(cè)策略、分子特征分析檢測(cè)技術(shù)、轉(zhuǎn)基因快速檢測(cè)技術(shù)、轉(zhuǎn)基因定量檢測(cè)技術(shù)等。

1 轉(zhuǎn)基因食品標(biāo)識(shí)制度

到目前為止，世界上有超過(guò)50個(gè)國(guó)家對(duì)轉(zhuǎn)基因食品采取了標(biāo)識(shí)制度。這類(lèi)制度可大體分為兩類(lèi)，一類(lèi)是強(qiáng)制性標(biāo)識(shí)，另一類(lèi)是自愿型標(biāo)識(shí)。其中，有著非常嚴(yán)格和預(yù)防性的法律制度以及對(duì)需要標(biāo)識(shí)的閾值進(jìn)行規(guī)定的國(guó)家為中國(guó)和歐盟等；另外，采取自愿標(biāo)識(shí)通常在只有食品中存在明顯差別如過(guò)敏原的情況下才進(jìn)行標(biāo)識(shí)。盡管各國(guó)采用不同的標(biāo)識(shí)制度，但是除卻政治因素，各國(guó)考慮更多的是實(shí)際檢測(cè)能力。經(jīng)過(guò)批準(zhǔn)進(jìn)口的轉(zhuǎn)基因食品全都具備相應(yīng)標(biāo)識(shí)制度，所以說(shuō)，轉(zhuǎn)基因食品標(biāo)識(shí)制度是轉(zhuǎn)基因食品的重要組成。

2 轉(zhuǎn)基因食品分析檢測(cè)技術(shù)

隨著各種技術(shù)的不斷發(fā)展變化，轉(zhuǎn)基因分析檢測(cè)技術(shù)也不斷進(jìn)行發(fā)展。轉(zhuǎn)基因食品的非期望效應(yīng)的評(píng)價(jià)依賴(lài)于組學(xué)分析技術(shù)，而數(shù)字PCR技術(shù)的出現(xiàn)和好的彌補(bǔ)了普通PCR技術(shù)在轉(zhuǎn)基因檢測(cè)方面的缺陷[1]。在精確定量方面基因拷貝數(shù)的絕對(duì)定量通過(guò)一定的技術(shù)也能夠?qū)崿F(xiàn)，另外，等溫?cái)U(kuò)增技術(shù)和試紙顯色原理在快速檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用，能夠幫助特殊崗位的工作人員進(jìn)行快速檢測(cè)。

2.1 組學(xué)分析技術(shù)

組學(xué)分析技術(shù)含有蛋白組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)以及代謝組學(xué)等技，是對(duì)一類(lèi)個(gè)體系統(tǒng)集合的分析技術(shù)。蛋白組學(xué)指在特定的時(shí)間和環(huán)境下，對(duì)一個(gè)細(xì)胞中全部蛋白質(zhì)表達(dá)進(jìn)行研究的技術(shù)。蛋白組學(xué)主要研究某一細(xì)胞或者生物在一定的病理及生理情況，其蛋白質(zhì)的特點(diǎn)、數(shù)量、功能等[2]。轉(zhuǎn)錄組學(xué)主要研究細(xì)胞在表達(dá)某一功能其基因的和，其研究成果為外源基因表達(dá)的信息和外源基因進(jìn)入受體中所表達(dá)的狀況。代謝組學(xué)主要是對(duì)細(xì)胞在特定時(shí)間和環(huán)境下全部的小分子代謝物質(zhì)進(jìn)行研究。

2.2 光譜學(xué)分析技術(shù)

近紅外光譜檢測(cè)是轉(zhuǎn)基因光譜學(xué)技術(shù)的主要技術(shù)。近紅外光譜檢測(cè)的優(yōu)點(diǎn)在于其穿透性很強(qiáng)，因此不需要對(duì)其檢測(cè)物質(zhì)進(jìn)行基因組提取或者預(yù)處理。盡管還不能確定轉(zhuǎn)基因光譜學(xué)檢測(cè)的準(zhǔn)確性，但是光譜學(xué)檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單迅速和無(wú)損檢測(cè)。因?yàn)橄M(fèi)者格外關(guān)注轉(zhuǎn)基因食品的安全問(wèn)題，因此，光譜學(xué)和組學(xué)分析的關(guān)注方面都在轉(zhuǎn)基因食品的非期望效應(yīng)上。

2.3 DNA水平和蛋白質(zhì)水平檢測(cè)策略

到目前為止，國(guó)內(nèi)外對(duì)轉(zhuǎn)基因食品的分析檢測(cè)技術(shù)的的主要研究方面是在蛋白質(zhì)和核酸上。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，以DNA作為檢測(cè)基礎(chǔ)的檢測(cè)技術(shù)被廣泛應(yīng)用的原因在于其檢測(cè)的靈敏度較高并具有特異性[3]。聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)也是被廣泛使用的轉(zhuǎn)基因分析技術(shù)之一。另外，較為常用的還有酶聯(lián)免疫吸附法。PCR技術(shù)是DNA水平檢測(cè)較為常用的技術(shù)，因其導(dǎo)入受體的外源基因的位置和大小無(wú)法確定，所以，在檢測(cè)過(guò)程的實(shí)現(xiàn)需要篩選技術(shù)的輔助。其中，使植物體能夠穩(wěn)定表達(dá)的低拷貝基因內(nèi)標(biāo)基因和標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)是PCR檢測(cè)中常用的物質(zhì)。

2.4 分子特征分析檢測(cè)技術(shù)

將轉(zhuǎn)基因作物或食品中受體所插入的外源基因的所有信息稱(chēng)為分子特征，主要有外源基因的特異序列、插入位點(diǎn)及數(shù)量、外源基因兩側(cè)的側(cè)翼序列等。這些信息是整個(gè)分析檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)，能夠輔助轉(zhuǎn)基因作物或食品分類(lèi)、評(píng)價(jià)等。分子特征既是轉(zhuǎn)基因分析對(duì)象的同時(shí)，又是轉(zhuǎn)基因的檢測(cè)對(duì)象，在快速檢測(cè)和精準(zhǔn)定量檢測(cè)中起著重要作用，另外，在組學(xué)分析技術(shù)中也有著重要影響。

2.5 轉(zhuǎn)基因快速檢測(cè)技術(shù)

完善的轉(zhuǎn)基因食品分子特征信息相當(dāng)于一個(gè)巨大的信息篩選庫(kù)。但是在地方食藥監(jiān)局和港口出入境檢疫局的工作人員對(duì)精準(zhǔn)、高效的檢測(cè)未知樣品的技術(shù)重視程度更高。轉(zhuǎn)基因分析檢測(cè)在實(shí)際中的應(yīng)用應(yīng)該是沒(méi)有進(jìn)行專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)的工作人員也能夠利用技術(shù)手段來(lái)進(jìn)行檢測(cè)。其中PCR技術(shù)需要在變溫的條件下進(jìn)行多步驟的操作，顯然不符合高效的原則，因此，有必要進(jìn)行開(kāi)發(fā)恒溫下的檢測(cè)技術(shù)。轉(zhuǎn)基因快速檢測(cè)技術(shù)有等溫?cái)U(kuò)增檢測(cè)技術(shù)、試紙檢測(cè)技術(shù)等。

2.6 轉(zhuǎn)基因定量檢測(cè)技術(shù)

制定標(biāo)識(shí)的基礎(chǔ)為分子特征，而利用定量檢測(cè)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)識(shí)閾值的確定。一方面，定量檢測(cè)技術(shù)能夠在科研工作中進(jìn)行樣品轉(zhuǎn)基因相對(duì)含量以及外源基因拷貝數(shù)的確定；另一方面，定量檢測(cè)技術(shù)還可以在田間對(duì)樣品的含量進(jìn)行確定，并依據(jù)其閾值提供處理措施。作為貫穿整個(gè)轉(zhuǎn)基因分析檢測(cè)工作的技術(shù)手段，定量檢測(cè)技術(shù)為標(biāo)識(shí)制度提供了科學(xué)依據(jù)。有傳統(tǒng)的定量檢測(cè)技術(shù)、數(shù)字PCR檢測(cè)技術(shù)、新材料輔助的定量檢測(cè)技術(shù)等。

3 結(jié)語(yǔ)

自世界上首例轉(zhuǎn)基因作物耐草甘膦品系轉(zhuǎn)基因大豆問(wèn)世以來(lái)，轉(zhuǎn)基因作物開(kāi)始飛速發(fā)展，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)受到很大的沖擊。隨著轉(zhuǎn)基因作物的快速發(fā)展，越來(lái)越多的轉(zhuǎn)基因食品流入市場(chǎng)，轉(zhuǎn)基因食品在滿足人們物質(zhì)生活需要的同時(shí)，人們開(kāi)始注重轉(zhuǎn)基因食品的安全性。世界各國(guó)紛紛出臺(tái)了一系列的管理制度來(lái)預(yù)防轉(zhuǎn)基因食品帶來(lái)的安全問(wèn)題，在1922年，世界各國(guó)倒成了《卡塔赫納生物安全議定書(shū)》來(lái)對(duì)轉(zhuǎn)基因食品進(jìn)行規(guī)范。對(duì)轉(zhuǎn)基因食品進(jìn)行標(biāo)識(shí)和監(jiān)管的首要任務(wù)就是對(duì)轉(zhuǎn)基因食品進(jìn)行成分分析檢測(cè)，因此，轉(zhuǎn)基因食品分析檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展對(duì)轉(zhuǎn)基因食品的安全有著至關(guān)重要的影響，此技術(shù)也屬于全球食品安全檢測(cè)的重要技術(shù)，值得推廣借鑒。

參考文獻(xiàn)

篇12

Key words： overlapping peaks；decomposition；mathematical method

中圖分類(lèi)號(hào)：O17文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-4311（2011）04-0197-01

1重疊峰分解的實(shí)際意義

在光譜研究領(lǐng)域，重疊的光譜信號(hào)是比較常見(jiàn)的。例如，①在紫外-可見(jiàn)光譜分析中：在苯和甲苯的混合體系及苯、甲苯和二甲苯等混合體系中，各組分紫外光譜嚴(yán)重重疊；復(fù)合維生素B片劑的吸收光譜中，維生素B1，B2，B6和煙酰胺4組分嚴(yán)重重疊；二甲酚橙（XO）-CTMAB-Cu、Cd、Ni顯色體系各組分吸收光譜相互重疊。鈰組稀土元素的性質(zhì)極其相似，因此其5種元素的吸收光譜嚴(yán)重重疊。②在熒光光譜分析中：利用偏振X射線熒光技術(shù)分析鐵磁性永磁材料粉末時(shí)，Si和Sr譜線完全重疊；醫(yī)院營(yíng)養(yǎng)輸液常用的復(fù)合氨基酸注射液中包含色氨酸和酪氨酸，而此二組分的熒光光譜嚴(yán)重重疊等等。此外，重疊現(xiàn)象在化學(xué)領(lǐng)域的電化學(xué)分析、色譜分析中也同樣存在。重疊現(xiàn)象給進(jìn)一步的定性和定量分析都帶來(lái)了困難。對(duì)于這樣的問(wèn)題，通過(guò)硬件手段如改進(jìn)儀器來(lái)提高信號(hào)的分辨率通常受到資金或工作條件等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的制約。因此，往往通過(guò)數(shù)學(xué)手段把儀器未能完全分離的多個(gè)譜峰給以分解，得到重疊峰信號(hào)中的各子峰或組分的相關(guān)信息（如峰形狀、峰位置、半峰寬和峰高度）的估計(jì)值。而隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展，計(jì)算技術(shù)的提高，與計(jì)算機(jī)相結(jié)合的信息理論、多元統(tǒng)計(jì)分析法、數(shù)學(xué)最優(yōu)化等數(shù)學(xué)方法被利用于重疊峰的分解，并逐漸成為了現(xiàn)代光譜分析的熱點(diǎn)。

2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

對(duì)于采用各種計(jì)算方法分解光譜重疊峰的研究已有不少報(bào)道，其中分光光度法、熒光光譜、ICP-AES等重疊峰的解析已發(fā)展比較成熟。目前常見(jiàn)的數(shù)學(xué)方法有四類(lèi)：

2.1 雙波長(zhǎng)、三波長(zhǎng)法、導(dǎo)數(shù)光譜法其中導(dǎo)數(shù)光譜法是分辨重疊峰的一種常用的較為成熟的方法。1953年Hammond等人首先提出。其基本原理是對(duì)原吸收曲線進(jìn)行一階、二階至四階求導(dǎo)，然后對(duì)得到的各階導(dǎo)數(shù)光譜進(jìn)行分析。從而來(lái)確定重疊峰的個(gè)數(shù)、重疊峰位及改善譜線分辨率等。關(guān)于導(dǎo)數(shù)法定研究及報(bào)道有很多，如王超群利用導(dǎo)數(shù)法探討了其在X射線衍射分析中的應(yīng)用；Windig討論了二階導(dǎo)數(shù)光譜在自模式分析技術(shù)中的應(yīng)用，以及相應(yīng)的平滑方法。但導(dǎo)數(shù)法存在一個(gè)顯著缺點(diǎn)：隨著求導(dǎo)次數(shù)的增加，噪聲也隨之增加，在高階導(dǎo)數(shù)中，信號(hào)可能被噪聲完全淹沒(méi)，因而，通常，每求一階導(dǎo)數(shù)之后都需要濾除噪聲來(lái)提高信噪比。

2.2 最優(yōu)化方法最小二乘法作為一種判斷擬合效果優(yōu)劣的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)而經(jīng)常被使用，從而將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為尋優(yōu)問(wèn)題。而解決此最優(yōu)化問(wèn)題的方法有很多相關(guān)研究和報(bào)道：如：何錫文等周興風(fēng)等分別討論了線性規(guī)劃方法的使用；孫桂玲等使用Newton-Raphson逐步逼近法和最速下降法對(duì)高斯峰進(jìn)行分離；此外還有Cauchy法、直接搜索法、單純形法、DFP法及共軛梯度法等。

最小二乘法的缺點(diǎn)是當(dāng)各組分光譜嚴(yán)重重疊時(shí)（數(shù)學(xué)上叫共線性），如正規(guī)矩陣的秩接近零，此時(shí)的方程組近乎病態(tài)方程組，實(shí)驗(yàn)中的微小誤差或是計(jì)算中間過(guò)程數(shù)據(jù)位數(shù)的取舍都會(huì)引起計(jì)算結(jié)果的大幅波動(dòng)，此時(shí)最小二乘法不適用。

2.3 多元統(tǒng)計(jì)法由于傳統(tǒng)最小二乘法的缺點(diǎn)，出現(xiàn)了許多改進(jìn)方法。如：Wold在1966年提出的偏最小二乘法；王鎮(zhèn)浦等討論了CPA矩陣法；因子分析法更是被廣泛研究，白潔玲通過(guò)迭代目標(biāo)轉(zhuǎn)換因子分析應(yīng)用于4種混合色素溶液吸附伏安法波譜的解析來(lái)對(duì)其進(jìn)行同時(shí)測(cè)定；進(jìn)化因子分析與消秩方法被用于重疊光譜分析。這些方法各自在不同程度上克服了最小二乘法的缺點(diǎn)。

2.4 利用信息處理的理論1979年，Poulisse首次將卡爾曼濾波原理用于多組分體系分光光度分析中，使多組分體系的含量測(cè)定歸結(jié)為對(duì)重疊光譜曲線進(jìn)行快速濾波的過(guò)程。這個(gè)思想不僅帶來(lái)了一種新的重疊峰分解的方法同時(shí)還啟發(fā)了分析工作者，使人們認(rèn)識(shí)到，譜數(shù)據(jù)處理與通訊技術(shù)中的信息處理過(guò)程很相似，完全可以借鑒其數(shù)學(xué)工具。上世紀(jì)90年代，能解決非線形擬合的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也被廣泛應(yīng)用求解多組分濃度，不足之處是需要大量樣本學(xué)習(xí)，很復(fù)雜且耗時(shí)。遺傳算法作為一種全局的尋優(yōu)方法，也逐漸被應(yīng)用于譜圖分析及重疊峰分解等方向的研究。使用數(shù)學(xué)方法對(duì)重疊峰分解的優(yōu)點(diǎn)在于它對(duì)硬件要求不高，只需在一定的實(shí)驗(yàn)條件下，獲取足夠的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，借助計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力，運(yùn)用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行計(jì)算，能夠獲取準(zhǔn)確度較高的對(duì)重疊峰解析的結(jié)果，基本上可以滿足一般檢測(cè)和分析的要求，因此其發(fā)展前景相當(dāng)廣闊，見(jiàn)諸于專(zhuān)業(yè)刊物的研究。報(bào)告顯示，使用軟件后處理的研究和應(yīng)用正廣泛開(kāi)展。

參考文獻(xiàn)：

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篇13

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.23.130

1 前言

2003年，歐盟在全球率先提出了《電氣、電子設(shè)備中限制使用某些有害物質(zhì)指令》，即RoHS指令，規(guī)定輸往歐洲的電子產(chǎn)品及其組件需對(duì)六種有害物質(zhì)的使用加以限制。電子電氣產(chǎn)品中的六種有害物質(zhì)為：鉛（Pb）、汞（Hg）、鎘（Cd）、六價(jià)鉻（Cr6+）、多溴聯(lián)苯（PBBs）、多溴二苯醚（PBDEs）等。之后，包括中國(guó)在內(nèi)的世界其他各國(guó)各地區(qū)也緊隨其后，制定了類(lèi)似的有害物質(zhì)管控法規(guī)和指令。我國(guó)的《電子信息產(chǎn)品污染控制管理辦法》也在2006年頒布，目前該管理辦法已在電子電器、質(zhì)量檢測(cè)、環(huán)保等相關(guān)行業(yè)廣泛實(shí)施應(yīng)用。

對(duì)鉛、鎘、汞等重金屬元素的檢測(cè)方法主要以光譜學(xué)分析方法為主，基本可概括為以下幾種方法：原子光譜法、分光光度法、化學(xué)發(fā)光法等，其中原子光譜法又可分為火焰原子吸收光譜法、石墨爐原子吸收光譜法、冷原子吸收光譜法、原子發(fā)射光譜法等。

近幾年，光譜學(xué)分析方法在重金屬元素檢測(cè)方面的研究取得很大的進(jìn)展，特別是儀器分析方法之間的相互滲透以及聯(lián)用技術(shù)的發(fā)展，使得分析的準(zhǔn)確性、靈敏度和自動(dòng)化程度都得到很大的提高。

2 ICP-AES技術(shù)在基于RoHS指令的重金屬檢測(cè)中的應(yīng)用

因ICP-AES根據(jù)特征譜線的強(qiáng)度與元素含量的線性關(guān)系進(jìn)行定性定量，抗干擾性強(qiáng)，故具有分析靈敏度高、精密度好的優(yōu)點(diǎn)，又因其方法的線性范圍寬且能夠?qū)崿F(xiàn)多元素同時(shí)檢測(cè)，使其在電子電器產(chǎn)品中重金屬的檢測(cè)方面得到廣泛地應(yīng)用。

由于ICP-AES技術(shù)要求試樣以溶液或氣體形式進(jìn)入霧化器，故對(duì)制樣技術(shù)提出了較高要求。常用與ICP-AES法相匹配的制樣方法有：溶劑直接浸提法、微波消解技術(shù)、固相萃取法，其中微波消解技術(shù)特別是高壓微波消解技術(shù)，具有制樣高效快捷、節(jié)省試劑、污染小、操作簡(jiǎn)單、樣品溶解完全等特點(diǎn)，使其在利用ICP-AES聯(lián)用技術(shù)的檢測(cè)中應(yīng)用較為廣泛，是最具發(fā)展前景的制樣方法之一。

陶緒泉等采用電感耦合等離子體發(fā)射光譜（ICP-AES）法同時(shí)測(cè)定聚氯乙烯（PVC）塑鋼門(mén)窗中的多種重金屬元素含量。實(shí)驗(yàn)中，制樣方法采用微波消解制樣技術(shù)，檢測(cè)方法采用電感耦合等離子體發(fā)射光譜（ICP-AES）法，確定了同時(shí)測(cè)定聚氯乙烯（PVC）塑鋼門(mén)窗中的Pb、Zn、Ti、Cu等重金屬元素含量測(cè)定的最佳實(shí)驗(yàn)條件。方法的檢出限達(dá)0.01840～1.034μg/mL，回收率達(dá)94.23%～103.5%，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差控制在4.6%以?xún)?nèi)。該方法快速、準(zhǔn)確、靈敏度高，可基本滿足PVC塑鋼門(mén)窗中多種金屬元素的同時(shí)測(cè)定。

王英鋒等利用微波消解技術(shù)-電感耦合等離子體質(zhì)譜（ICP-MS）法實(shí)現(xiàn)了對(duì)丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物（ABS）塑料中的鉛、鎘、汞、鉻、砷五種元素的同時(shí)測(cè)定。在實(shí)驗(yàn)中對(duì)儀器的參數(shù)設(shè)置、進(jìn)樣條件進(jìn)行了優(yōu)化，并對(duì)樣品的消解體系、消解溫度、恒溫時(shí)間以及酸用量等前處理?xiàng)l件進(jìn)行了優(yōu)化。建立的檢測(cè)方法檢出限為0.7～6.5ng/g，回收率為89.8%～110.8%，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.8%～11.3%。

黃慶君等用電感耦合等離子法測(cè)定塑料樣品中鎘的含量。實(shí)驗(yàn)采用微波消解技術(shù)對(duì)樣品進(jìn)行消解，通過(guò)對(duì)儀器的工作條件進(jìn)行優(yōu)化，發(fā)現(xiàn)鎘含量在0～1000mg/L的范圍內(nèi)，特征譜線強(qiáng)度與目標(biāo)物含量具有良好的線性關(guān)系（相關(guān)系數(shù)為0.9999）。結(jié)果表明，方法檢出限達(dá)0.005mg/L，樣品回收率達(dá)95.96%～99.33%，RSD為0.591%（n=6）。

邱靜等建立了電感耦合等離子體質(zhì)譜法同時(shí)測(cè)定塑料包裝材料中十二種元素的方法。實(shí)驗(yàn)采用硝酸-過(guò)氧化氫消解溶液，用高壓微波消解對(duì)塑料包裝材料樣品進(jìn)行處理，建立了電感耦合等離子體質(zhì)譜法對(duì)塑料包裝材料中鉛、鎘、砷、鉻、銻、汞、硒、鋇、鎳、錫、鍶、鉈等十二種元素同時(shí)測(cè)定的方法。方法的檢出限為0.02～0.20μg/L，加標(biāo)回收率為88.0%～117.0%，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（RSD）小于10%。

李宣等通過(guò)測(cè)定有證參考物質(zhì)和國(guó)際水平測(cè)試，研究了多種不同塑料基體中不同濃度的鎘、鉛、汞和鉻的測(cè)定方法。實(shí)驗(yàn)通過(guò)對(duì)樣品的消解程序和消解試劑的優(yōu)化進(jìn)行研究，確定了塑料樣品的微波消解方法。采用上述微波消解方法對(duì)樣品進(jìn)行預(yù)處理，用電感耦合等離子體-原子發(fā)射光譜法測(cè)定了不同樣品中的目標(biāo)物，結(jié)果表明，該方法具有很好的準(zhǔn)確度和精密度，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（RSD）為1.8%～2.4%，回收率為97.3%～98.8%，能夠同時(shí)測(cè)定各種塑料中鎘、鉛、汞和鉻。

鐘志光等采用微波消解技術(shù)，用全譜直讀DUO-ICP-AES測(cè)定塑料樣品中鉛、鎘、鉻和汞。實(shí)驗(yàn)硝酸-氟硼酸-過(guò)氧化氫在210℃的溫度下加熱約1h處理樣品，將電子電氣產(chǎn)品中的塑料樣品完全溶解后進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的回收率為91.2%～100.5%，精密度為0.45%～3.18%，可應(yīng)用于電子電氣產(chǎn)品塑料中的鉛、汞、鉻和鎘日常檢驗(yàn)。

3 結(jié)語(yǔ)

在基于RoHS認(rèn)證的多種檢測(cè)方法中，ICP-AES技術(shù)作為一種成本低、時(shí)間短、方便快捷的測(cè)定有害重金屬元素含量的方法，已在涉及到RoHS檢驗(yàn)的環(huán)境監(jiān)測(cè)及檢驗(yàn)檢測(cè)等部門(mén)被廣泛應(yīng)用。

隨著科技發(fā)展，ICP-AES技術(shù)愈加先進(jìn)，檢測(cè)范圍愈加廣泛，但I(xiàn)CP-AES技術(shù)在實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中仍存在一些問(wèn)題有待進(jìn)一步改進(jìn)，這將是今后重要的研究課題。

參考文獻(xiàn)

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