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基于分段光谱特征值提取法和小波变换算法等多个数据预处理方法,分别针对分段基线差异及光谱噪声等严重影响激光诱导击穿光谱(LIBS)信号质量的主要影响因素,开展光谱信号预处理研究.基于实验室LIBS实验装置,通过实验验证,基于多通道光谱仪不同波段光谱特征值提取,提出了一种简单易行的多组数据中特征值点连接的方法,有效地提高了LIBS光谱信号的基线平直度,并得出以小波变换算法进行LIBS谱线信号去噪的最佳算法参数.在上述工作的基础上,使用基于误差反向传播的人工神经网络方法,实现了纯铜和不锈钢等物质种类的有效识别,研究结果表明,综合利用多数据处理方法进行LIBS技术中光谱信号处理可以有效提高谱线分析和识别的质量. 相似文献
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用激光诱导击穿光谱技术定量分析矿石样品中Si和Mg 总被引:4,自引:1,他引:3
激光诱导击穿光谱(LIBS)技术被用来定量分析矿石样品元素成分.波长为1064 nm的Nd:YAG脉冲激光聚焦在样品表面后产生激光等离子体,等离子体原子发射谱由微型光谱仪记录.为了优化实验条件,研究了激光能量和延时时间等部分参数对谱线强度的影响.实验发现激光脉冲能量对光谱信号的影响大.在选定的变化范围内,改变延时对光谱的影响较小.实验中分别以硅(Si I谱线251.6 nm)和镁(Mg I谱线285.2 nm)为分析线,采用外定标法对硅和镁的含量进行了反演,测得的硅和镁元素含量值与标准值的相对误差分别为7%和3%. 相似文献
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本文采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术分别对具有不同成分和紧密度的岩石和煤样品进行分析。由波长为1 064 nm的Nd:YAG脉冲激光器,样品台和分辨率为0.1 nm的微光谱仪等器件组成一个小型激光诱导击穿光谱实验系统,通过计算机对光谱仪采集到的数据进行分析和处理。根据LIBS光谱图的特征谱线,对岩石和煤等样品中部分元素进行了定性分析,并对未知岩石样品进行了简单的分类;选用Si I谱线(251.6 nm),对标准岩石粉末样品的硅元素进行分析,发现谱线的相对强度和元素含量的对数值之间有很好的线性关系,由此可得到Si元素的定标曲线,并用于定量分析Si的含量,同样的方法也可分析样品中的其他元素。实验结果为采用激光诱导击穿光谱技术对物质成分进行快速检测和分析的可行性提供了依据。 相似文献
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高平均功率全固态调Q 355 nm激光器在微电子、激光加工,科研等领域有着广泛应用,如在电路板加工与立体印刷方面.电路板加工要求紫外激光在高重复频率时提供大于300 μJ的脉冲能量;立体印刷技术要求的是平均功率(一般在0.4~1 W之间).而一般的激光材料加工要求的平均功率在5~10 W水平.美国光谱物理公司用端抽运Nd∶YVO4激光获得了12 W,30 kHz的355 nm激光[1];日本三菱公司获得了18 W,25 kHz的Nd∶YAG 355 nm激光[2].我们采用双棒串接热致双折射补偿谐振腔设计及临界相位匹配的KTP和LBO晶体,经过初步实验,获得了3.4 W,4 kHz的三倍频输出. 相似文献
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