序
前言
第1章 光谱仪概述
1.1 光谱仪器分类
1.1.1 色散型光谱仪
1.1.2 干涉型光谱仪
1.1.3 光声或电光调制型光谱仪
1.2 双光束干涉型光谱仪
1.2.1 时间调制型干涉光谱仪
1.2.2 空间调制型干涉光谱仪
1.2.3 时空联合调制型干涉光谱仪
1.3 傅里叶变换红外光谱仪优势
1.4 傅里叶变换红外光谱仪发展现状
第2章 傅里叶变换光谱理论基础
2.1 傅里叶变换和采样定理
2.1.1 傅里叶级数
2.1.2 傅里叶变换及其性质
2.1.3 采样定理
2.2 离散傅里叶变换
2.2.1 离散时间傅里叶变换
2.2.2 均匀离散傅里叶变换
2.2.3 非均匀离散傅里叶变换
2.2.4 DFT分析误差
2.3 快速傅里叶变换
2.3.1 DFT计算复杂度分析与对比
2.3.2 按时间抽取的FFT算法
2.3.3 按频率抽取的FFT算法
2.3.4 非均匀快速傅里叶变换
2.4 傅里叶变换红外光谱
2.4.1 迈克耳孙干涉仪与傅里叶变换
2.4.2 基于傅里叶变换的干涉谱处理
第3章 FTIR光谱仪光学系统
3.1 FTIR光谱仪主要光学部件
3.1.1 红外辐射光源
3.1.2 分束器
3.1.3 探测器
3.1.4 迈克耳孙干涉仪
3.2 双臂扫摆式干涉仪结构
3.2.1 双平面镜扫摆式干涉仪
3.2.2 双轴扫摆式双角镜干涉仪
3.3 其他典型干涉仪结构
3.3.1 旋转型干涉仪
3.3.2 转动型干涉仪
第4章 FTIR光谱仪动镜驱动控制系统
4.1 驱动系统建模分析
4.1.1 驱动控制系统分类
4.1.2 音圈电机建模分析
4.2 驱动控制电路设计
4.2.1 驱动控制电路设计原理
4.2.2 扫描起始点检测电路
4.2.3 DSP控制系统设计
4.3 驱动控制算法
4.3.1 控制回路分类
4.3.2 控制算法
4.3.3 小脑模型神经网络在平行转镜干涉仪驱动控制中的应用
第5章 FTIR光谱仪信号采集及预处理系统
5.1 光电探测单元及处理电路
5.1.1 探测器响应特性分析
5.1.2 探测器微弱信号处理电路
5.2 干涉图采集触发方式与采集方法
5.2.1 干涉图采集触发方式
5.2.2 采集方法
5.3 干涉图预处理方法
5.3.1 非线性校正
5.3.2 基线漂移校正
5.3.3 补零
5.3.4 相位校正
5.3.5 窗函数
5.3.6 去噪
第6章 光谱信号增强理论与方法
6.1 光谱信噪比提升方法
6.1.1 线性数字滤波器设计
6.1.2 基于贝叶斯理论的自适应滤波方法
6.1.3 基于时频分析的非线性滤波方法
6.2 基于线性预测的光谱分辨率增强方法
6.2.1 基于物理建模的超分辨理论
6.2.2 超分辨模型仿真设计与验证
6.2.3 模型参数对分辨性能的影响分析
6.2.4 光谱分辨率增强实验
6.3 基于深度学习的光谱信号增强理论
6.3.1 面向谱图降噪的深度卷积网络建模方法
6.3.2 面向谱图超分辨率重建的深层生成模型方法
第7章 FTIR光谱仪误差分析
7.1 FTIR光谱仪主要性能参数
7.1.1 光谱分辨率
7.1.2 光谱信噪比
7.1.3 波数准确度
7.1.4 波数重复性
7.2 光机系统对光谱仪误差的影响
7.2.1 发散光束的影响
7.2.2 镜子倾斜的影响
7.2.3 分束器的影响
7.2.4 机械振动的影响
7.3 驱动和采集系统对光谱仪误差的影响
7.3.1 驱动参数对光谱质量的影响研究
7.3.2 采样对光谱质量的影响研究
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