本文主要對大氣中有毒有機(jī)物傅里葉變換紅外光譜的解析和室內(nèi)擴(kuò)散模型的建立進(jìn)行了研究。在紅外光譜解析方面，著重討論了如何使用遺傳算法對高度混疊的、難識別的譜圖進(jìn)行定量解析，對未知體系的定量識別，以及計(jì)算機(jī)聯(lián)機(jī)譜圖檢索等方面的應(yīng)用；利用小波的信號多尺度邊緣特征提取，采用墨西哥帽函數(shù)小波對所獲取的遙感傅里葉變換紅外光譜信號進(jìn)行連續(xù)小波變換，從而達(dá)到識別和定量解析遙感光譜的目的。在室內(nèi)擴(kuò)散模型的建立方面，選擇了高斯模型作為本實(shí)驗(yàn)研究的理論基礎(chǔ)。通過實(shí)驗(yàn)，研究了四種純物質(zhì)和一種混合物在室內(nèi)空氣中積分濃度隨時(shí)間衰減的關(guān)系，獲得數(shù)學(xué)模型。在高斯模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步推導(dǎo)出高度、距離、時(shí)間與空間某一點(diǎn)濃度關(guān)系的三維模型，并與實(shí)測值進(jìn)行了比較。 1．遺傳算法 在化學(xué)計(jì)量學(xué)中，譜圖識別特別是難以用常規(guī)方法識別的嚴(yán)重混疊譜圖的解析，已成為廣大化學(xué)工作者研究工作的重點(diǎn)。隨著計(jì)算機(jī)容量增加和計(jì)算速度的大幅度的提高，遺傳算法的研究開始蓬勃發(fā)展。由于該算法的整體搜索策略和優(yōu)化計(jì)算時(shí)不依賴于梯度信息，所以它的應(yīng)用范圍極其廣泛，尤其適合處理傳統(tǒng)方法難以解決的高度復(fù)雜的非線性...

【文章頁數(shù)】：136 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖4.2.2和4.2.3，分別對逸散后的405和160

0.0)115.2110.73.9︵內(nèi)三、巴E︶uo-4仍J︸ua。uoo圖4.2.2Fig.4.2，2當(dāng)逸散時(shí)間為40秒時(shí)從模型獲得的正己烷預(yù)測值與真值的比較ComParisonbetweenrealvaluesandPred主etedvaluesofhexaneohtaine....

本文編號：4021520