经典谱分析

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经典液相色谱法平面色谱分析

经典液相色谱法平面色谱分析
0.1~0.2 >5000 3~6 3 ~ 20 0.1 ~ 0.5 5 ~ 10
18.6 纸色谱法
18.6.1 纸色谱法的分离原理 paper chromatography
~是以纸为载体的色谱法,分离原理
属于分配色谱的范畴。
固定相:纸纤维上吸附的水分。(或甲酰胺、 缓冲液等滤纸可以吸留的物质。) 流动相:不与水相混溶的有机溶剂。或可与 水混溶的溶剂。
l2、l1分别为原点至两斑点中 心的距离, d为两斑点中心间的距离 ,W1、W2为斑 点的宽度。
分离数 定义在相邻斑点分离度为1.177时,在
Rf 0和Rf 1两种组分斑点之间能容纳的 色谱斑点数。
SN l0 /b0 b1 1
其中,b0、b1为Rf 0和1时组分的半峰宽, 二者由外推法获得。
c.点样方法 吸取一定量的样液,轻轻接触于薄层的
点样线上,点样线一般距薄层底边 1.5~2cm, 点间距约0.8~1.5cm(新药典规定为1.5~2.0 cm)。点样后形成的原点面积越小越好,一 般原点直径不超过2~4mm为宜。
展开和展开剂的流速
展开
先预饱和。展开前,将薄层板置于盛有展 开剂的色谱缸内饱和15~30min,此时薄板不与 展开剂直接接触,当色谱缸内展开剂蒸汽、薄 层与缸内大气达到动态平衡时,即饱和时,再 将薄层板浸入展开剂中,称预饱和。
常用展开剂:水饱和的正丁醇、正戊醇、 酚等,即含水的有机溶剂。
为了防止弱酸、弱碱的离解,加入少量 的酸或碱。如甲酸、醋酸、吡啶等。
纸色谱的操作步骤有点样、展开、显色、 定性定量分析几个步骤。
复习题
1、在硅胶薄层板A上,以苯-甲苯(1:3)为 展开剂,某物质的Rf值为0.50,在硅胶板B 上,用相同的展开剂,此物质的Rf值为0.40, 问哪块板的活度大?

nuttall法经典谱估计

nuttall法经典谱估计

nuttall法经典谱估计
Nuttall法是一种经典的谱估计方法,用于信号处理和频谱分析。

该方法基于离散傅立叶变换(DFT),旨在估计信号的频谱特性。

Nuttall法的主要思想是通过对信号进行加窗处理,然后进行傅立
叶变换来获得信号的频谱信息。

在Nuttall法中,通常使用Nuttall窗(也称为Nuttall氏窗)来对信号进行加窗处理。

Nuttall窗是一种平滑的窗函数,其主要
特点是具有较低的旁瓣峰值和较窄的主瓣宽度,这有助于减小频谱
泄漏和提高频谱分辨率。

加窗后的信号可以减小频谱泄漏,使得频
谱估计更加准确。

接下来,对加窗后的信号进行DFT,就可以得到信号的频谱估计。

Nuttall法在频谱分析中被广泛应用,特别是在需要准确估计
信号频谱特性的场合。

它在信号处理、通信系统、雷达系统等领域
都有着重要的应用价值。

需要注意的是,Nuttall法作为一种经典的谱估计方法,虽然
在一定程度上能够提供准确的频谱估计,但也存在一些局限性。

例如,在信噪比较低的情况下,频谱估计可能会受到较大的干扰,导
致估计结果不够准确。

因此,在实际应用中,需要根据具体情况综合考虑Nuttall法的优缺点,选择合适的频谱估计方法。

总之,Nuttall法作为一种经典的谱估计方法,在信号处理和频谱分析领域发挥着重要作用。

通过加窗和DFT处理,可以获得准确的信号频谱估计,为各种工程应用提供支持。

然而,也需要注意其局限性,并在实际应用中进行合理选择和调整。

经典色谱法分析技术—薄层色谱法(分析化学课件)

经典色谱法分析技术—薄层色谱法(分析化学课件)


极性

薄层色谱固定相和流动相选择
2. 流动相展开剂的选择要求
薄层色谱分离中一般要求各斑点的Rf值在0.2~0.8之间,Rf值之 间应相差0.05以上.
3. 流动相展开剂的选择方法
如果单一展开剂分离效果不好,可用两种或两种以上的单一溶剂按 照一定比例混合而成的溶剂展开,可以达到较好的分离效果.
薄层色谱固定相和流动相选择 被测组分、吸附剂和展开剂的选择原则
常用溶剂的极性顺序为:
常用吸附剂的极性顺序为:




薄层色谱固定相和流动相选择
多糖、蛋白质等大分子、生物碱盐
极 性
苷类(皂苷、黄酮苷、蒽醌苷)
渐 黄酮、蒽醌等苷元、有机酸

香豆素、萜类、挥发油等亲脂性成分
烷烃<烯烃
<二甲胺<酯类<酮
<醚<硝基化合物
类<醛类<硫醇<胺 类
<酰胺类<醇 类<酚类<羧 酸类
分离原理
吸附薄层色谱分离原理
展开(分离)
分离过程:
制板→点样→展开→显色→定性定量分析
固定相--吸附剂
薄层色谱的固定相所用的吸附剂
流动相---展开剂
薄板的底端浸入到适当的流动相溶剂
吸附薄层色谱分离原理
薄 层 色 谱
点样
展开剂
吸附薄层色谱分离原理
分离原理:
展开剂在毛细管的 浸润作用下,带着 各组分沿着薄板向
薄层色谱固定相和流动相的选择
薄层色谱固定相和流动相选择
一、固定相(吸附剂)的选择
1. 选择原则 根据被分离组分的极性选择吸附剂:
被分离组分的极性强——弱极性吸附剂; 被分离组分的极性弱——强极性吸附剂;
薄层色谱固定相和流动相选择

第九章 动态测量系统误差溯源的理论与方法

第九章  动态测量系统误差溯源的理论与方法

下面举一个例子。 例:分析一个简单的机械系统。
系统图
分离体图
选择弹簧伸长量x和物体运动速度v作为状态变量。
n
由 fi (t) 0 i 1
(作用于不变质量上的所有力的合力为零。)
根据分离体图,可得:

M v Bv kx fa (t) 0
(1)
又已知速度是位移的导数,可得:

xv
(2)
根据式(1)和式(2),得到该系统的状态变量方程为:
首先在特性曲线上读出ωg1 和ωg2;再根据式(13) 和(14)求出系统参数ζ和ωn。
2)线性系统传递函数的频率域辨识法 单输入、单输出的线性系统的传递函数为:
H (S )
Y (S ) X (S)
bmS m bm1S m1 anS n abn1S n1
... b1S ... a1S
b0 a0
对于无峰值的实验幅频特性曲线满足式(13)和 (14):
n2 g1g 2
1 E2 c2 c1E 2
(13)
1
1
1
1
2 2 E
c2 c1E 2 1 E2
c1E
c2 c1E 2 1 E2
1/ 2
(14)
式中:E= g 2 / g1 ;c1、c2为与幅值误差ΔA有关的系数,当取 ΔA=±0.1和ΔA=±0.05时,c1=-0.235,c2=-0.108。
状态变量方法将系统看成是由各个不同的物理元件组成, 常用的物理元件有:机械元件、线性电子元件、非线性电 子元件、电磁元件等。
常用的动态测量系统是由上述物理元件遵循一定的元件定 律,以不同的方式组装在一起,来实现不同的测试功能。 常用的物理元件定律主要有: 机械系统需遵循的牛顿第二定律和牛顿第三定律; 电路系统需遵循的基尔霍夫电压定律和电流定律; 电磁系统必须遵循的法拉第电磁定律等。

色谱分析—经典色谱(分析化学课件)

色谱分析—经典色谱(分析化学课件)

二甲基黄与罗丹明B的薄层色谱的鉴别
实验原理 实验仪器 与试剂
实验数据 实验步骤 的处理
二甲基黄与罗丹明B的薄层色谱的鉴别
一、实验原理: 薄层吸附色谱是将吸附剂均匀地涂在玻璃板上做固定相,经干燥活化
后点上样品,以适当极性的有机溶剂作为展开剂。由于组分的性质差异, 易被固定相吸附的组分移动慢,难被固定相吸附组分移动快。经过一段 时间的展开后,不同组分彼此分开,形成相互分离的斑点。
纸色谱法
二、操作方法 1.点样 用内径为0.5mm的平头毛细管或微量注射器点样,将1~2μL样品溶 液点在起始线原点上,可反复点几次,点样后用红外灯或电吹风迅速 干燥。 2.展开 展开剂的选择 选择展开剂主要根据样品组分在两相中的溶解度,即 分配系数来考虑。
纸色谱法
3.斑点的定位 展开完毕后,取出滤纸,在展开剂到达的位置划一条前沿线,观察有无色 斑,然后置紫外灯下观察荧光斑点,标出位置、颜色、记录大小和强度。
氨基酸的纸色谱分析
三、实验步骤: 点样 展开 显色 计算Rf值。 将展开完毕的滤纸,用电吹风吹干,使展开剂挥发。然后喷上
0.1%水合茚三酮-正丁醇溶液,再用电吹风热风吹干,即出现氨基 酸的色斑。
氨基酸的纸色谱分析
四、数据处理: 分别计算丙氨酸和亮氨酸的Rf值。
纸色谱法
一、概论 分离原理:以滤纸为载体的色谱法; 固定相:纸纤维吸附的水(或以氢键结合的水); 流动相:与水不互溶的有机(或与水相混溶的 )溶剂; 分离机制:同液-液分配色谱,利用样品中各组分在两相互不相溶的溶 剂间分配系数不同实现分离的方法; 定性参数:比移值Rf 、相对比移值Rs; 正相分配纸色谱:极性大的组分,移动速度慢,Rf 小。
铺板
点样 展开 计算Rf值

卡农钢琴谱分析

卡农钢琴谱分析

卡农钢琴谱分析作为古典音乐中的经典作品,卡农(Canon in D)是巴赫创作的一首钢琴曲。

它以其优美的旋律和复杂的和声结构而闻名,至今仍受到众多音乐爱好者的喜爱。

卡农钢琴谱的基本结构如下:1. 引子(Introduzione):卡农的引子以D大调进行,由简单的和弦模式组成,创造出平静而庄重的氛围,为整首曲子的铺垫打下基础。

2. 主题(Theme):卡农的主题采用了迭代(repetition)的编曲技巧。

它由一个简短的旋律构成,以单音和双音的形式交替出现,并在不同的声部间进行演奏。

这种循环的结构使得卡农的演奏具有不断变化的层次感。

3. 进一步的发展(Development):卡农的发展部分是整首曲子的亮点之一,它将主题进行了进一步的变奏和发展。

这部分的特点是各声部同时进行演奏,旋律和和声在不同的声部之间组合,创造出错综复杂的效果。

这种多声部并行的演奏方式,使得卡农在钢琴上的表现更加丰富多样。

4. 尾声(Coda):卡农的尾声以一个激动人心的高潮结束。

各声部的旋律和和声在此处达到高度统一,形成庄严而激昂的氛围。

尾声部分的音乐动机较短,由一个简单的旋律构成,此后逐渐减弱,直至曲终。

卡农钢琴谱的演奏要求:1. 手位的选择:由于卡农的和声结构较复杂,演奏者需要选择适合的手位,以确保各声部的旋律和和声能够顺利进行。

演奏者可以根据自己的手型和技巧,寻找最佳的手位。

2. 运用断奏(Staccato)和连奏(Legato):卡农中的旋律多变,有时需要运用断奏和连奏来突出不同声部之间的对位关系。

演奏者可以根据曲子的整体风格和自己的艺术感觉,适时运用断奏和连奏手法。

3. 控制节奏和速度:卡农的演奏节奏一般较稳定,但在一些特定的地方可能会有一些临时加速或减速的要求。

演奏者需要准确把握这些节奏变化,并通过技术手段来表达出音乐的意境。

4. 注意和声的平衡:卡农的声部较多,每个声部都具有独立的旋律和和声,因此在演奏时需要注意各声部之间的平衡。

经典色谱法分析技术—经典柱色谱法(分析化学课件)

经典色谱法分析技术—经典柱色谱法(分析化学课件)
固定相:离子交换树脂 流动相:水为溶剂的缓冲溶液
柱色谱法的分离机制与分类
不同离子的交换能力不同,导致在柱内的迁移速度不同而得到分离。 如图示:Na+和Ca2+
柱色谱法的分离机制与分类
空间排阻色谱法又称为分子排阻色谱法,是利用被分离组 分分子的大小(或渗透系数的大小)差异来进行分离。其 固定相为多孔性凝胶,故又称为凝胶色谱法。
按分离机理分类:
吸附柱色谱法
分配柱色谱法 离子交换色谱

空间排阻色谱法
柱色谱法的分离机制与分类
柱色谱法的分离机制
吸附柱色谱法
定义:以吸附剂为固定相,液体为流动相, 利用吸附剂对不同组分的吸附能力不同,而 进行分离的色谱法。
柱色谱法的分离机制与分类
吸附色谱体系是由吸附剂、流动相和试样三者构成的,试样在吸附剂和流动相作用下, 反复地在柱中进行吸附-解吸附-吸附-解吸附的过程,由于在两相吸附能力的差异, 不同组分依次从柱中流出而得到分离。
柱色谱法的分离机制与分类
基本原理与液—液萃取原理相似,当流动相 携带样品流经固定相(固定液)时,各组分 在两相间不断地进行溶解、萃取,再溶解、 再萃取……,由于不同组分的分配系数不同, 产生差速迁移,最终组分得以分离。
分配系数:
柱色谱法的分离机制与分类
定义:离子交换柱色谱法是利用被分离混合物中不同组分 离子交换能力的差别而实现分离的。适用于离子型化合物 的分离分析。
吸附剂:多孔性物质,表面有许多吸附中心。
吸附:组分的分子与流动相的分子竞争占 据吸附剂表面活性中心的过程。
柱色谱法的分离机制与分类
流动相分子
吸附剂
流动相
柱色谱法的分离机制与分类
当吸附达到平衡时,可用吸附平衡常数K来表示:

经典谱估计(自相关法)

经典谱估计(自相关法)

经典谱估计(自相关法)
经典谱估计是一种常用的信号处理方法,其中自相关法是其中一种常见的实现方式。

经典谱估计的主要目的是通过对信号的自相关函数进行分析来估计信号的频谱特性。

自相关函数描述了信号与自身在不同时间点的相关性,通过对自相关函数进行合适的处理,可以得到信号的频谱信息。

自相关法的基本原理是利用信号的自相关函数来估计信号的频谱特性。

自相关函数描述了信号在不同时间点上的相关性,它可以通过计算信号与其自身在不同时间延迟下的乘积来得到。

在实际应用中,可以使用不同的自相关函数估计方法,如周期图谱法、傅里叶变换法等。

在进行自相关法时,需要考虑一些关键因素。

首先是选择合适的信号长度和时间窗口大小,这会影响到自相关函数的准确性和分辨率。

其次是对信号进行预处理,如去除噪声、进行平滑处理等,以提高自相关函数的稳定性和可靠性。

另外,还需要考虑自相关函数的计算方法和参数选择,以确保得到准确的频谱估计结果。

自相关法在实际应用中有着广泛的应用,特别是在信号处理、
通信系统和频谱分析等领域。

它可以用于估计信号的频谱特性,如频率成分、功率谱密度等,对于信号的特征提取和分析具有重要意义。

同时,自相关法也可以用于信号的调制识别、信道估计和系统建模等方面,为工程实践提供了有力的工具和方法。

总的来说,经典谱估计中的自相关法是一种重要的信号处理方法,通过对信号的自相关函数进行分析来估计信号的频谱特性。

在实际应用中,需要综合考虑信号处理的各个环节,合理选择方法和参数,以获得准确可靠的频谱估计结果。

经典谱估计方法

经典谱估计方法

经典谱估计方法嘿,咱今儿就来唠唠经典谱估计方法。

你说这谱估计啊,就像是给一个神秘的信号画像,让咱能看清它的真面目。

想象一下,信号就像一个调皮的小精灵,在我们面前蹦来蹦去,一会儿藏起来,一会儿又冒出来。

而经典谱估计方法呢,就是我们用来抓住这个小精灵的工具啦。

常见的经典谱估计方法有好几种呢,比如周期图法。

这就好像是给小精灵拍了一张快照,能大致看出它的模样。

不过呢,这张快照有时候可不太准哦,会有一些偏差和误差呢。

还有自相关法,这就像是跟小精灵玩一个追踪游戏,通过它留下的痕迹来推测它的样子。

它能让我们对小精灵的了解更深入一些,但也不是十全十美的呀。

你可能会问了,那这些方法都有啥用呢?哎呀,用处可大了去啦!比如说在通信领域,我们得搞清楚信号的特点,才能让信息准确无误地传递呀。

就好像你给朋友发消息,总不能乱码一堆吧。

在音频处理里,经典谱估计方法能帮我们把声音变得更好听,更清晰。

就像给声音化了个妆,让它更漂亮。

在科学研究中,那更是少不了它。

研究各种现象,分析数据,都得靠它来帮忙呢。

可是啊,经典谱估计方法也不是完美无缺的。

它就像一个有点小脾气的朋友,有时候会闹点小情绪,给咱出点难题。

比如说分辨率不高啦,容易受到噪声干扰啦。

那怎么办呢?咱就得想办法哄好它呀,或者找些其他的办法来弥补它的不足。

就像你有个朋友脾气不太好,你得有耐心,还得想办法和他好好相处。

总之呢,经典谱估计方法是我们探索信号世界的重要工具,但我们也得清楚它的优缺点,灵活运用,才能让它发挥最大的作用呀。

别小看了这些方法,它们可是能帮我们解开很多信号的秘密呢!这就是经典谱估计方法,有趣吧?嘿嘿!。

功率谱和经典谱估计的应用:

功率谱和经典谱估计的应用:
功率谱和经典谱估计的应用:
1、功率谱的应用: 功率谱反映了随机信号各频率成分功率能量的分布情况,
可以揭示信号中隐含的周期性及靠得很近的谱峰等有用的信息, 应用及其广泛。例如,在语音信号识别、雷达杂波分析、地震 勘测信号处理、水声信号处理、系统辨识中非线性系统识别、 物理光学中透镜干涉、流体力学的内波分析、太阳黑子活动周 期研究等许多领域,发挥了重要作用。
涡街流量计的信号频率与流体速度成线性比例关系,工 程应用中一般测量该信号的频率,然后根据仪表系数转换算成 实际的流量。因为噪声的原因,数字信号处理必须实现准确的 功率—频率计算。对涡街信号处理的第一步就是直接做功率谱 估计,计算功率谱能量最大的谱线对应的信号频率就是涡街信 号的频率。用这个频率来确定涡街信号的区间范围方便后续进 一步处理。
2、经典谱估计的应用:
经典谱估计法由于假定信号的自相关函数在数据观测区以外等于 零,因此估计出来的功率谱很难与信号的真实功率谱相匹配,是一种低 分辨率的谱估计方法,而现在已有很多质量更好的谱估计方法,所以经 典谱现在主要用于一些要求不高的场合,做一些基础的工作。
(1)涡街流量计
在基于经典谱估计改进方法的涡街流量计中通过经典谱估计的FFT 算法来计算信号频率的区间范围,以待后续进一步的处理。
(2)汽轮机振动信号 当汽轮机产生故障时,其振动信号的频谱能量分布情况会有 所改变,因此对振动信号进行频谱分析是当前常用的汽轮机故障 特征提取方法。周期图法

经典极谱分析法

经典极谱分析法

id i c KM
o M
14:18:06
( 5)
根据法拉第电解定律:还原产物的浓度(汞齐)与通 过电解池的电流成正比,析出的金属从表面向汞滴中心扩 散,则:
o o i K a (ca 0) K a ca ;
c i / Ka
o a
( 6)
将(6)和(5)代入(2)
o c RT O EE ln a ao nF M cM
力的作用下运动到电极表面所形成的电流。
消除方法:
加入强电解质。 加入强电解质后,被测离子所受到的电场力减小。
14:18:06
3.极谱极大
在极谱分析过程中产生的一种特殊现象,即在极谱波 刚出现时,扩散电流随着滴汞电极电位的降低而迅速增大 到一极大值,然后下降稳定在正常的极限扩散电流值上。 这种突出的电流峰之为“极谱极大”。 产生的原因:溪流运动。 消除方法:加骨胶。
(id)平均 = I · K· c
14:18:06
2.影响扩散电流的因素
(1) 溶液搅动的影响
扩散电流常数 I = 607nD1/2 = id /( K· c)
(n和D取决于待测物质的性质)
应与滴汞周期无关,但与实际情况不符。
原因:汞滴滴落使溶液产生搅动。
加入动物胶(0.005%),可以使滴汞周期降低至1.5秒。
平行线法
切线法
矩形法
14:18:06
(2)定量方法
比较法(完全相同条件): cs , hs 标准溶液的浓度和波高;
hx cx cs hs
标准曲线法: 略 标准加入法:
hX Kc X H K( VX c X Vs cs ) VX VS
VS cS hX cX (VS VX ) H VX hX

经典谱估计算法性能比较

经典谱估计算法性能比较

经典谱估计算法性能比较经典谱估计算法是信号处理领域中常用的一类算法,用于从观测到的信号样本中估计信号的频率、振幅、相位等相关参数。

常见的谱估计算法有传统谱估计法、非参数谱估计法和最小二乘谱估计法等。

本文将从算法原理、性能指标和实际应用等方面,对这些经典谱估计算法进行比较和分析。

一、算法原理传统谱估计法是最简单、常用的一类谱估计算法,其基本思想是通过对信号进行线性变换,将频谱估计问题转化为参数估计问题。

常见的传统谱估计算法有周期图法、自相关函数法、特定窗函数法等。

非参数谱估计法则是基于信号样本的统计特性,通过对信号样本进行直接分析来估计信号的频谱。

最常用的非参数谱估计算法有周期图法、Welch法、多普勒谱估计法等。

这类算法通常具有计算量大、辨识能力强的特点。

最小二乘谱估计法是利用线性最小二乘法原理,通过优化目标函数来估计信号的谱。

最小二乘谱估计法的核心是通过最小化残差平方和来获得最佳估计值。

常见的最小二乘谱估计算法有波前源谱估计法、Capon谱估计法等。

二、性能指标1.分辨率:性能指标之一是分辨率,即算法在估计信号频谱时,能否分辨出不同频率成分的能力。

分辨率越高,代表信号的频谱估计结果越精确。

2.偏差:性能指标之二是偏差,即估计结果与真实值之间的差异。

偏差越小,代表算法的估计结果越接近真实值。

3.方差:性能指标之三是方差,即估计结果的波动程度。

方差越小,代表算法的稳定性较好,估计结果相对较稳定。

4.频谱动态范围:性能指标之四是频谱动态范围,即算法在估计信号频谱时,能够估计到的最小和最大频率的能力。

频谱动态范围越宽,代表算法的适用范围越广。

1.分辨率比较:传统谱估计法的分辨率相对较低,非参数谱估计法的分辨率较高,而最小二乘谱估计法的分辨率介于传统谱估计法和非参数谱估计法之间。

2.偏差比较:传统谱估计法的偏差较大,非参数谱估计法的偏差较小,而最小二乘谱估计法的偏差相对较小。

3.方差比较:传统谱估计法的方差较大,非参数谱估计法的方差较小,而最小二乘谱估计法的方差相对较小。

经典液相色谱分析技术—纸色谱分离分析技术

经典液相色谱分析技术—纸色谱分离分析技术

载体 固定相 流动相
滤纸的纸纤维 滤纸上吸附的水 与水不相混溶的有机溶剂
仪器分析技术
二、分离原理
利用样品中不同组分在两相溶剂中溶解性(或分配系数)不 同,当流动相携带样品流经固定相(被吸附或固定在惰性材料上的 液体)时,各组分在两相间不断进行溶解、萃取、再溶解、再萃取 ,……,样品经过多次反复分配后,造成分配系数稍有差异的组分 移行的距离不同面实现分离 。
纸色谱分离分析技术
——纸色谱操作技术
仪器分析技术
纸色谱操作技 术主要包括四
个步骤
1、色谱滤纸准备 2、点样 3、展开 4、斑点定位
仪器分析技术
一、色谱滤纸准备
1、用于下行法的色谱滤纸 取色谱滤纸切成适当大小的纸条; 离纸条上端适当的距离用铅笔划点样基线,必要时可在滤纸下端切成锯
齿形便于展开剂向下移动。
2、用于上行法的色谱滤纸 ➢ 色谱滤纸长约25cm,宽度按需确定,点样基线距离底边约2.5cm。
仪器分析技术
二、点样
将样品溶解于适宜溶剂中,用定量毛细管或微量注射器吸取溶液,
点样于基线上径:2-4mm
点间距离:1.5cm-2cm
点样形状:圆形、条形
划线
点样
✓每次点样后,使其自然干燥或将其吹干,只有干后,才能第二次点样。
➢运用纸色谱进行药物的鉴别、检查和含量测定的 方法、要求与薄层色谱法一致 。
仪器分析技术
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仪器分析技术
纸色谱分离分析技术
——纸色谱基础知识介绍
仪器分析技术
主要内容
1
纸色谱定义
2
分离原理
3
常用仪器与材料
仪器分析技术
一、纸色谱( PC )定义
以滤纸作为载体,以纸纤维上吸附的水作为 固定相,以不与水相混溶的有机溶剂为流动相来 对样品进行分离分析的方法。

[赏析]经典质谱碎片峰数值参考

[赏析]经典质谱碎片峰数值参考

经典质谱碎片峰数值参考经典质谱分析总结不要小看这个表。

[29] [CH3O+] [醛、酚、呋喃][29] [C2H5+] [含烷基化合物]──────────────────────[30] [CH2=NH2+] [脂肪胺]──────────────────────[31] [CH2=OH+] [醇、醚、缩醛][31] [CH3O+] [甲酯类]──────────────────────[33] [CH3OH2+] [醇、多元醇、羟基酯]──────────────────────[34] [H2S+?] [硫醇、硫醚]──────────────────────[35] [H3S+] [硫醇、硫醚][35] [Cl+] [氯化物]──────────────────────[36] [HCl+?] [氯化物]──────────────────────[39] [C3H3+] [烯、炔、芳香化合物]──────────────────────[41] [C3H5+] [烷、烯、醇]──────────────────────[42] [C3H6+?] [环烷烃、环烯、戊酰基][42] [C2H4N+] [环氮丙烷类]──────────────────────[43] [CH3CO+] [含CH3CO-化合物][43] [CONH+?] [伯酰胺类][43] [C3H7+] [烃基、丁酰基]────────────────────── [44] [C2H6N+] [脂肪胺][44] [CONH2+] [伯酰胺类][44] [CH2=CH-OH+?] [脂肪醛]──────────────────────[45] [COOH+] [脂肪酸][45] [C2H5O+] [含乙氧基化合物][45] [CH2=O-CH3+] [甲基醚][45] [CH3-CH=OH+] [α-甲基醇][45] [HC=S+] [硫醇、硫醚]──────────────────────[46] [NO2+] [硝酸酯][46] [CH2S+] [硫醚]──────────────────────[47] [CH2=SH+][甲硫醚、硫醇]──────────────────────[50][C4H2+?][芳基、吡啶基化合物]──────────────────────[51][C4H3+][芳基、吡啶基化合物]──────────────────────[52][C4H4+][芳基、吡啶基化合物]──────────────────────[55][C4H7+][烷、烯、丁酯、伯醇、硫醚][55][C3H3O+][环酮]──────────────────────[56][C3H6N+][环胺][56][C4H8+?][环烷、戊基酮等]──────────────────────[57][C4H9+][丁基化合物、环醇、、醚]──────────────────────[58][CH3COCH3+?][甲基酮][58][(CH3)2N=CH2+][脂肪叔胺][58][EtCH=NH2+][α-乙基伯胺]──────────────────────[59][C3H7O+][α-取代醇、醚][59][COOCH3+][甲酯][59][CH2=C(OH)NH2+?][伯酰胺]──────────────────────[60][CH2=C(OH)2+?][羧酸][60][C2H4S+?][饱和含硫杂环]──────────────────────[61][CH3COOH2+][醋酸酯的双氢重排][61][C2H5S+][硫醚]──────────────────────[63][C5H3+][芳香化物]──────────────────────[64][C5H4+?][芳香化物]──────────────────────[65][C5H5+][芳香化物]──────────────────────[66][C5H6+?][芳香化物、酚类]──────────────────────[77][C6H5+][苯基取代物]──────────────────────[78][C6H6+?][苯基取代物]──────────────────────[91][C7H7+][苄基化合物]──────────────────────[94][C6H6O+?][苯醚、苯酚类]──────────────────────[105][C6H6CO+][苯甲酰类化合物]。

命运进行曲第三乐章钢琴谱分析

命运进行曲第三乐章钢琴谱分析

命运进行曲第三乐章钢琴谱分析在古典音乐领域中,贝多芬创作的《命运进行曲》被公认为经典之作,该曲由四个乐章组成,其中第三乐章是最富有表现力和感情的部分。

本文将围绕《命运进行曲》第三乐章的钢琴谱进行分析,以探索其美妙的音乐结构和情感表达。

一、乐曲概述《命运进行曲》第三乐章属于贝多芬的第五交响曲,作品号为Op. 67。

整个乐章以主题变奏的形式呈现,旋律鲜明且富有激情,充满了戏剧性和节奏感。

此乐章共分为四个部分,每个部分都通过不同的速度、音量和音色来体现情感的变化。

二、乐曲分析第一部分:主题引入乐章以强有力的双音符开篇,奏出命运主题。

这一旋律以D小调为基调,以其强烈、坚定的音符,瞬间吸引听众的注意力。

联想到贝多芬对命运的诠释,这一乐章被赋予了宏大的命运主题。

第二部分:变奏一接下来,主题进入第一个变奏部分。

这一部分采用了更快的速度,并通过琴键的连续变化和琴弦独奏来增强音乐的张力。

贝多芬以复杂的旋律和和声赋予了这个部分独特的魅力,令人耳目一新。

第三部分:变奏二第三部分以悠扬的音乐开篇,为听众带来一丝温暖与柔和。

这一变奏段落采用了高音部的连贯旋律,以及低音部的和声伴奏,营造出深厚而庄重的音乐氛围。

通过对音色和节奏的变化,贝多芬将情感表达得十分细腻动人。

第四部分:终结部最后一部分以音乐的高潮结束了整个乐章。

贝多芬运用大量的快速音符和强烈的和声,制造出紧张激烈的氛围。

通过强有力的和弦和华丽的琴键演奏,他成功地将音乐推向了高潮,并给听众留下强烈的印象。

三、技巧与表达手法1.主题变奏形式《命运进行曲》第三乐章采用了主题变奏的形式,通过对命运主题的不同处理,贝多芬展示了他的创作才华和丰富的音乐想象力。

每个变奏部分都呈现出不同的情感和音乐特点,使整个乐章富有层次感和丰富性。

2.音色运用贝多芬善于利用钢琴的音色特点来表现情感。

他通过琴键的不同按压力度、速度和音量的变化,让琴键颤动出各种不同的音色,从而表现出音乐中的情感和表达。

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ck = Ak e−iθk ,
√ 1 bk 2 a2 θk = tan−1 . k + bk , 2 ak Ak 关于fk 的图像即为振幅谱,θk 关于fk 的图像即为相位谱,其中fk = k/T . ∗ 定义Sk = A2 k = ck ck ,根据Parseval等式(证明详见附录B): ∫ T ∞ ∑ 2 1 2 ck c∗ f (t)dt = k. T −T 2 k=−∞ Ak =
∞ ∑ k=−∞
ck δ (ω − ωk ).
• 对于定义在[0, T )上的非周期函数f (t),除了利用Fourier积分计算F (ω )外, 上文还介绍了利用周期延拓的来计算ck ,两者之间的关系为: ck = F (ωk ) . T
这说明利用周期延拓方法做Fourier展开,只能反映非周期函数在ωk = 2πk 处的频率结构. T • 与Fourier级数相似,Fourier积分只有在连续点处才收敛于f (t),即(7) 和(8)式只在连续点处成立,而在间断点处有 ∫ ∞ 1 f (t0 − 0) + f (t0 + 0) = F (ω )eiωt dω. 2 2π −∞ 3
令ωk = 2πk/T = 2πfk ,于是有 △ωk = ωk+1 − ωk = 因此, 2π . T
∫ T ∞ ∑ △ω 2 f (t) = f (λ)eiωk (t−λ) dλ 2π − T 2 k=−∞ 1 f (t) = 2π ∫

当T → ∞时,上式变为:
∫ e
iωt
∞ −∞

f (λ)e−iωλ dλ.
−∞
(15)
与上面的证明步骤相似,可以证明E (ω )与R(τ )也构成Fourier变换对: ∫ ∞ 1 R(τ ) = E (ω )eiωτ dω 2π −∞ ∫ ∞ E (ω ) = R(τ )e−iωτ dτ
−∞
由于R(τ )是偶函数,上式还可写成如下的形式: ∫ 1 ∞ E (ω ) cos(ωτ )dω R(τ ) = π 0 ∫ ∞ E (ω ) = 2 R(τ ) cos(ωτ )dτ.
−∞
(8)
说明: • 与Fourier 级数类似(7)和(8)式的成立要求满足Dirichlet条件条件; • 对于周期为T 的函数,kT (k = ±1, ±2, · · · , ±∞)也是它的周期,因此 它也可以被看作是周期为∞的函数,Fourier积分也适用. 将(3)式代入 (7)式,可以得到周期函数的Fourier变换为: F (ω ) = 2π
−T 2
(10)

T 2
f (t)e−iωt dt.
1 |F (ω, T )|2 , T →+∞ T 根据(10)式可知S (ω )表示单位角频率内的谐波成份对平均功率的贡献. S (ω )称 为功率谱密度,S (ω )关于ω 的图像(或S (f )关于f 的图像)称为功率谱. 谱密度S (ω )在(−∞, ∞)上有定义,也称为双边功率谱密度. 有时用到单边功 率谱密度G(ω ),其定义为2 S (ω ) = lim G(ω ) = 2S (ω ), ω ≥ 0.
N∑ −1−r 1 Rr = fn fn+r N − r n=0
(12)
其中T = N △t,t = n△t,fn = f (t),并且τ = r△t,r = 0, 1, 2, · · · , m,fn+r = f (t + τ ). 因为R(τ )是偶函数,因此R−r = Rr . 根据F (ω, T )的定义式,有: ∫ 1 T /2 R(τ ) = lim f (t)f (t + τ )dt T →+∞ T −T /2 [ ∫ ∞ ] ∫ 1 1 T /2 iω (t+τ ) = lim f (t) F (ω, T )e dω dt T →+∞ T −T /2 2π −∞ [ ] ∫ ∞ ∫ 1 1 T /2 = F (ω, T ) lim f (t)eiωt dt eiωτ dω T → + ∞ 2 π T −∞ −T /2 ∫ ∞ 1 1 lim F (ω, T )F ∗ (ω, T )eiωτ dω = 2π −∞ T →+∞ T ∫ ∞ 1 1 = lim |F (ω, T )|2 eiωτ dω 2π −∞ T →+∞ T ∫ ∞ 1 = S (ω )eiωτ dω 2π −∞ 因此S (ω )与R(τ )构成Fourier变换对: ∫ ∞ 1 R(τ ) = S (ω )eiωτ dω 2π ∫ ∞ −∞ S (ω ) = R(τ )e−iωτ dτ
2
也有的定义为 G(ω ) =
{
2S (ω ) S (ω )
ω>0 ω=0
Matlab中用的即是此定义。
4
3、 自相 关 函 数 与 功 率 谱 以 及 能 谱 的 关 系 为: 当总能量无限且平均功率有限时,定义时间函数f (t)(t ≥ 0)的自相关函数 1 R(τ ) = lim T →+∞ T ∫
(6)
−∞
由(6)式可以得到Fourier积分:
∫ ∞ 1 F (ω )eiωt dω f (t) = 2π −∞ ∫ ∞ F (ω ) = f (t)e−iωt dt.
−∞
(7)
由于ω = 2πf ,故而Fourier积分又可写成下面的形式: ∫ ∞ f (t) = F (f )ei2πf t df ∫−∞ ∞ F (f ) = f (t)e−i2πf t dt.
定义
这个定义利用了S (ω )是偶函数的性质,保证了G(ω )对角频率积分而总能量保持 不变。 说明: • 非周期函数的能谱和功率谱均为连续谱; • 当总能量有限时,计算能谱密度才有意义,而计算功率谱密度没有意义, 此时它恒等于0;当总能量无限且平均功率有限时,计算功率谱密度才有 意义,而计算能谱密度没有意义,此时它总是发散. • 由于|F (ω, T )|2 = F (ω, T )F (−ω, T ),故而: E (ω ) = E (−ω ), S (ω ) = S (−ω ). 这说明能谱密度和功率谱密度都为偶函数.
经典谱分析
科研菜鸟
第一稿完成于2008年1月6日,第一次修改于2009年7月6日-18日
( 一)周 期 函 数 的 Fourier级 数 展 开 1、 Fourier级 数 对任一周期为T 的时间函数f (t),只要其满足Dirichlet条件,就可以展开成 如下形式的Fourier级数[1]: ) ∞ ( 2πk 2πk a0 ∑ f (t) = + ak cos t + bk sin t , 2 T T k=1 其中k 为正整数,且: a0 ak bk 2 = T 2 = T 2 = T ∫ ∫ ∫
T 2
(1)
f (t)dt
−T 2
T 2
f (t) cos
−T 2
T 2
2πk tdt T 2πk tdt. T
(2)
f (t) sin
−T 2
式(1)很容易写成下面复数形式: f (t) = 其中: 1 ck = T 说明: • (2)和(4)式中的积分上下限不一定为[− T , T ],只要积分区间为T ,这 2 2 些等式依然成立,详细推导参见附录A; • Dirichlet条件为:f (t)在一个周期内(1)处处连续或只有有限个第一类间 断点1 ,(2)只存在有限个极大和极小值,也就是函数不作无限次振动; • Fourier级数只有在连续点处才收敛于f (t),即(1)和(3)式只在连续点 处成立,而在间断点处则收敛于该点左极限与右极限的算术平均值,即
2、 能谱 与 功 率 谱 与式(5)相同,非周期函数的Parseval等式为(详细推导参见附录B): ∫ ∞ ∫ ∞ 1 2 |F (ω )|2 dω. f (t)dt = (9) 2π −∞ −∞ 定义 E (ω ) = |F (ω )|2 , 根据(9)式可知E (ω )表示单位角频率内的谐波成份对总能量的贡献. E (ω )称为 能谱密度,E (ω )关于ω 的图像(或E (f )关于f 的图像)称为能谱. 但是,有很多重要的时间函数总能量是无限的,例如正弦函数. 这时,我们 引入x(t)的平均功率: ∫ T 2 1 lim f 2 (t)dt. T →+∞ T − T 2 可以证明(详见附录B): ∫ ∫ ∞ 1 1 1 ∞ 2 f (t)dt = lim |F (ω, T )|2 dω, lim T →+∞ T −∞ 2π −∞ T →+∞ T 其中: F (ω, T ) =
∞ ∑ 2πk f (t0 − 0) + f (t0 + 0) = ck ei T t . 2 k=−∞ ∞ ∑ k=−∞
c k ei
2πk t T
,
(3)

T 2
f (t)e−i
2πk t T
dt.
(4)
−T 2
所谓第一类间断点,指的是函数在该点t0 的左极限f (t0 − 0)和右极限f (t0 + 0)存在但不相 等,或者相等但不等于f (t0 )的点
−∞
由于R(τ )是偶函数,上式还可写成如下的形式: ∫ 1 ∞ S (ω ) cos(ωτ )dω R(τ ) = π 0 ∫ ∞ S (ω ) = 2 R(τ ) cos(ωτ )dτ
0
(13) (14)
5
当总能量有限时,定义f (t)的自相关函数为: ∫ ∞ f (t)f (t + τ )dt. R(τ ) =
T /2
f (t)f (t + τ )dt.
−T /2
(11)
R(τ )是偶函数. 证明如下:令t = t′ − τ ,代入上式,于是: ∫ 1 T /2 R(τ ) = lim f (t′ − τ )f (t′ )dt′ = R(−τ ), T →+∞ T −T /2 证毕. 此外,f (t)的时间序列只在t ∈ (0, T ]给出时,可得R(τ )近似估计式为: ∫ T −τ 1 ˆ R(τ ) ≈ R(τ ) = f (t)f (t + τ ) dt T −τ 0 其中0 ≤ τ < T . 上式可离 期 函 数 进 行 Fourier级 数 展 开 Fourier级数展开只对周期函数有效,要想对非周期函数进行Fourier级数 展开,首先必须将非周期函数转变为周期函数,转变方法如下:选择一个 长度为T 的区间[a, b],将这个区间内的非周期函数f (t)沿时间轴左右平移kT 个 长 度 (k = ±1, ±2, · · · , ±∞) , 这 样 就 构 造 了 一 个 周 期 为T 的 函 数f ′ (t), 这 个方法称为 周期延拓. 接着对f ′ (t)进行Fourier级数展开,并注意到只有在区 间[a, b]内,Fourier级数才收敛于f (t). 3、 振幅 谱 、 相 位 谱 和 功 率 谱 式(4)中的ck 是复数,并且有: c0 = 将ck 表示成如下形式: 于是有: a0 , 2 ck = ak − ibk . 2
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