化学计量学pdf电子书版本下载

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第一章 绪论 1

1-1 化学计量学及其发展概况 1

1-2 化学计量学的主要研究内容 2

1-3 化学计量学与现代分析化学 5

习题 8

第二章 分析采样理论 9

2-1 分析的目的与总体类型 9

2-2 固体物质的采样 11

2-3 分步采样 14

2-4 动态过程中的采样 18

2-5 质量检验中的采样 27

习题 31

第三章 化学试验设计与优化 32

3-1 试验设计基础 32

3-2 简单比较法 35

3-3 正交试验设计 37

3-4 单纯形优化 45

3-5 调优操作 60

习题 63

第四章 化学信号的检测 65

4-1 分析信号的检出 66

4-2 信噪比与检出限 69

4-3 噪声的类型和性质 72

4-4 信号平均与平滑 74

4-5 卡尔曼滤波 86

4-6 多重性光谱技术 98

习题 114

第五章 复杂化学信号的分辨 116

5-1 因子分析基本原理 117

5-2 因子分析计算方法及应用举例 128

5-3 目标检测因子分析用于复合信号分辨 149

5-4 信号微分 179

5-5 复合信号的去卷积 184

5-6 曲线拟合 191

习题 195

第六章 化学量测的校正方法 203

6-1 与标准比较 204

6-2 单变量校正--单组分测定的线性校正模型 205

6-3 基于多元线性回归的多变量校正方法 218

6-4 非线性校正 255

6-5 基于因子分析的多变量校正方法 260

习题 287

第七章 化学模式识别 290

7-1 模式识别及其基本概念 291

7-2 特征选择 296

7-3 原始数据的预处理 300

7-4 决策与分类方法 315

7-5 Fisher判别分析 322

7-6 聚类分析 340

7-7 非线性映照 359

7-8 k-最近邻法 366

7-9 模式识别在化学中的应用 367

习题 372

第八章 化学研究中的数字模拟--Monte Carlo法 375

8-1 概述 375

8-2 伪随机数的产生 380

8-3 随机变量或随机向量的抽样 384

8-4 MC法的若干应用 386

习题 395

第九章 人工神经网络法在化学中的应用 396

9-1 概述 396

9-2 人工神经网络的工作原理 398

9-3 人工神经网络在化学中的应用 403

9-4 人工神经网络的局限性及改进方法 410

思考题 411

主要参考文献 412