光子工具-用于分析单光子测量数据的工具 photon-tools是用于处理和分析光子时间戳数据(特别是来自FRET和FCS实验) photon-tools的集合。 安装:两分钟版本 要在Ubuntu上安装photon-tools , $ sudo apt-get install python3 python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib \ python3-setuptools build-essential cython3 libboost-all-dev $ git clone git://github.com/bgamari/photon-tools.git $ cd photon-tools $ ./install.sh 安装:未删节版 其中许多实用程序都是用Python编写的,通常需要python 3或更高版本以及n
2024-04-13 15:10:34 362KB Python
1
预期这项工作会对聚合物的使用产生重大影响,因为将开发的有机纳米颗粒(ONP)混合到标准聚合物中将使其具有独特性和可追溯性。 演示了用非迁移性ONP掺杂聚合物并讨论了塑料回收的应用。 因此,将ylene衍生物连接到可聚合的乙烯基上,并在RAFT条件(可逆加成断裂链转移)下分别与苯乙烯和甲基丙烯酸甲酯共​​聚,以得到尺寸在40 nm或更小且分子量分布窄的荧光ONP。多分散性PD为1.1或更低。
1
摘要针对藻类荧光光谱解析中常见的信息冗余和光谱相关性问题,基于偏最小二乘(PLS)的方法,提出了区间蒙特卡罗偏最小二乘()方法,有效地解决了特征波长的选取问题。
2022-12-15 09:30:57 4.28MB 光谱学 特征波长 区间蒙特 无信息变
1
MATLAB荧光光谱数据三维荧光光谱处理
基于罗丹明6G 的分子荧光原理,通过对比不同实验条件下得到的罗丹明6G 荧光光谱,得出pH 为1条件下的相对荧光强度最大。罗丹明6G 试剂中加入钼酸铵、磷酸二氢钾、硫酸试剂生成络合物后,罗丹明6G 的相对荧光强度值有所下降,在一定范围内表现出线性关系,罗丹明6G 荧光峰的位置没有发生变化。基于遗传算法-逆向误差传播(GA-BP)神经网络构建了输入节点数为36×18的矩阵、输出节点数为1×18的矩阵、以检测磷酸盐浓度为目的的非线性模型。网络训练中,误差精度为10-3,输出与期望的相关系数为0.998,网络预测中,平均回收率为99%,平均标准偏差值为1.79%,达到了理想的检测效果。证明此网络适用于检测0~2.00 mg/L 的磷酸盐溶液。提供了一种快速、有效检测磷酸盐浓度的方法,有助于环境检测技术的发展和应用。
2022-07-18 18:55:39 1.42MB 光谱学 罗丹明6G 分子荧光 荧光光谱
1
北京宏剑公司出品,基于高斯03,包括分子轨道的介绍,电子组态的概念,单激发态,活化空间,基态和激发态的势能面,势能面的简并,高斯03的激发态计算方法,性质,输入和输出,例子,激发态结构优化,三重态的计算,轨道调节,计算发射光谱.
2022-05-19 13:12:42 5.45MB 激发太计算 荧光光谱计算 gaussian 高斯
1
波长色散X-射线荧光光谱定量分析程序设计.pdf
生态地球化学评价动植物样品分析方法 第3部分:总汞的测定 冷原子荧光光谱法.zip
2021-11-28 22:00:04 2.11MB 资料
必须确定城市供水系统中特定类别的污染物。 传统的检测方法主要基于常见的水质指标。 然而,由于诸如分析时间长,灵敏度不足,对试剂的需要以及废液的产生等问题,使得检查这些水质指标变得困难。 这些问题阻碍了高频水的检测和监测。 在这项研究中,采用三维(3D)荧光光谱作为水质监测方法。 提出了一种基于二维(2D)Gabor小波和支持向量机(SVM)的多分类识别方法。 用于插值的Delaunay三角剖分方法用于预处理3D荧光光谱,从而消除了瑞利散射和拉曼散射。 提出了由不同比例和旋转角度的滤波器生成的二维Gabor小波函数,以提取光谱特征。 基于Gabor特征描述的块统计方法被用来提高描述光谱特征的效率。 然后,将多个SVM分类器用于污染物分类和识别。 通过将提出的方法与常用的特征提取方法主成分分析进行比较,本研究发现二维Gabor小波和块统计的应用可以有效地描述3D荧光光谱的特征。 此外,二维Gabor小波实现了很高的分类精度,特别是对于特征峰紧密定位或重叠的物质。
2021-11-20 10:39:15 1.37MB 研究论文
1
提出了一种绿茶成分分析和种类鉴别的新方法。利用FS920荧光光谱仪测量得到国内生产的26个绿茶样品的三维荧光光谱矩阵(EEMs),建立了不同种类绿茶在特定范围内(激发波长为300~550 nm,发射波长为310~750 nm)的三维荧光光谱图和等高线光谱图。采用平行因子分析法(PARAFAC)计算得到绿茶的3因子激发-发射光谱轮廓图和样品因子投影得分图。通过因子光谱特征分析确定绿茶的三种主要成分(茶多酚、黄酮醇及叶绿素); 通过三维荧光光谱图和等高线光谱图的图谱特征和样品因子投影得分图的分析,证实三维荧光光谱技术和平行因子分析法对绿茶进行成分分析和种类鉴别,是一种高效、精确的方法。
2021-10-18 15:26:24 1.93MB 光谱学 三维荧光 平行因子
1