拉曼光谱基线校正

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物理实验技术中的拉曼光谱测量技巧

物理实验技术中的拉曼光谱测量技巧

物理实验技术中的拉曼光谱测量技巧拉曼光谱是一种非常重要的光谱分析技术,广泛应用于物理、化学、材料科学等领域。

它能够提供样品的分子结构、化学键性质以及晶格振动等信息,对于研究物质的结构和性质具有重要意义。

而在拉曼光谱测量中,合理使用测量技巧能够提高实验的准确性和可靠性。

本文将重点介绍几种常用的拉曼光谱测量技巧。

首先,选择合适的激光光源是拉曼光谱测量中的关键之一。

在选择激光光源时,要考虑样品的特性以及所需的测量精度。

常用的激光光源有氩离子激光器、固体激光器和半导体激光器等。

氩离子激光器具有较高的功率和较窄的谱线宽度,适合于对强拉曼光谱的测量,但其成本较高。

固体激光器和半导体激光器则适用于对弱拉曼光谱的测量。

其次,调节激光光束的聚焦度是拉曼光谱测量中的另一个关键步骤。

激光光束的聚焦度直接影响到信号的强度和分辨率。

通常,聚焦度过大会导致信号强度分散,而聚焦度过小则会使信号集中在一个小区域内。

因此,我们需要通过适当调整进出激光光束的光学设备,如透镜、准直器等,来实现合适的聚焦度。

在实验过程中,还要注意样品与光束的相对位置,以获得最佳的信号强度。

此外,有效地抑制背景光对拉曼光谱的干扰也非常重要。

背景光包括散射光和荧光光,它们会掩盖样品的拉曼信号,降低测量的精确性。

为了有效抑制背景光,可以使用准直光栅或截断滤光片来选择特定波长范围的光信号。

此外,将样品放置在低荧光背景材料上,或使用液氮冷却系统降低样品的温度,都可以有效地减小荧光光的干扰。

此外,合理设计实验系统的光学路径也是拉曼光谱测量中需要注意的问题。

光学路径的设计应尽量减小信号丢失,并使信号成分尽可能均匀地投射到光谱仪探测器上。

为此,可以根据实验需要选取合适的光学元件和减小光学元件的反射和散射等损失。

此外,在样品固定位置的调整和光谱仪的参数设置方面也要进行细致的调试。

最后,数据处理是拉曼光谱测量中的最后一环节。

数据处理的目标是提取出样品中的拉曼信号,并去除背景干扰、噪音等因素。

拉曼光谱的数据初步处理

拉曼光谱的数据初步处理

摘要本文主要目的是熟悉拉曼光谱仪原理,并掌握拉曼光谱仪的实验测量技术以及拉曼光谱的数据初步处理。

文章首先论述了拉曼光谱仪开发设计、安装调试中所应用的基本理论、设计原理与关键技术,介绍了激光拉曼光谱仪的发展动态、研究方向和国内外总体概况。

其次阐述了拉曼散射的经典理论及其量子解释。

并说明了分析拉曼光谱数据的各种可行的方法,包括平滑,滤波等。

再次根据光谱仪器设计原理详细论述了分光光学系统的结构设计和激光拉曼光谱仪的总体设计,并且对各个部件的选择作用及原理做了详细的描述。

最后,测量了几种样品的拉曼光谱,并利用文中阐述的光谱处理方法进行初步处理,并且进行了合理的分析对比。

总之,本文主要从两个方面来分析拉曼光谱仪的实验测量和光谱数据处理研究:一、拉曼光谱仪的结构,详细了解拉曼光谱仪的工作原理。

二、拉曼光谱数据处理分析,用合理的方法处理拉曼光谱可以有效便捷的得到较为理想的实验结果.通过对四氯化碳、乙醇、正丁醇的光谱测量以及光谱数据分析,得到了较为理想实验效果,证明本文所论述方法的可行性和正确性。

关键词: 拉曼光谱仪光栅光谱分析AbstractPurpose of this paperisfamiliar withRamanSpectrometer,and mastery of experimental measurements ofRaman spectroscopyandRaman spectroscopytechniquespreliminarydataprocessing。

The article firstdiscusses theRaman spectrometerdevelopment, design,installation and commissioningin theapplication of the basictheory,designprinciples andkeytechnologies,laserRaman spectrometerdevelopments,research direction andoverall profileat home and abroad. The second section describesthe classical theoryof Ramanscatteringandquantumexplanation。

基于多项式拟合的拉曼光谱基线漂移校正方法

基于多项式拟合的拉曼光谱基线漂移校正方法

基于多项式拟合的拉曼光谱基线漂移校正方法在拉曼光谱分析中,光谱基线漂移是一个普遍存在的问题。

拉曼光谱中的基线漂移会干扰峰信号的判断和峰位的计算,因此对光谱进行准确的基线漂移校正非常重要。

而基于多项式拟合的方法是一种常用的拉曼光谱基线漂移校正方法。

1. 多项式拟合原理在拉曼光谱分析中,基线漂移是由一些非拉曼散射效应引起的,例如荧光、连续光等。

这些非拉曼散射效应对光谱的基线产生干扰,导致基线的漂移。

我们可以利用多项式拟合来对这些非拉曼散射效应进行建模,从而实现基线漂移的校正。

2. 多项式拟合方法多项式拟合是一种通过拟合多项式函数来逼近一组数据的方法。

在拉曼光谱基线漂移校正中,我们可以选择合适的多项式阶数,利用最小二乘法来拟合基线漂移的干扰部分,然后将拟合结果与原始光谱进行相减,从而实现基线漂移的校正。

3. 多项式拟合的优势基于多项式拟合的方法具有一定的优势。

多项式拟合是一种简单而有效的方法,不需要对光谱数据做过多的假设,适用于各种类型的拉曼光谱。

多项式拟合可以通过选择不同阶数的多项式来适应不同的基线漂移情况,具有一定的灵活性和通用性。

多项式拟合方法的计算速度较快,可以在较短的时间内完成基线漂移校正。

4. 个人观点与理解在我的个人观点和理解中,基于多项式拟合的方法是一种简单而有效的拉曼光谱基线漂移校正方法。

通过选择合适的多项式阶数和利用最小二乘法来拟合基线漂移的干扰部分,可以较好地实现基线漂移的校正。

然而,需要注意的是在选择多项式阶数时,要避免过拟合或欠拟合的情况,以免影响基线漂移校正的准确性和可靠性。

总结回顾基于多项式拟合的方法是一种常用的拉曼光谱基线漂移校正方法。

通过对非拉曼散射效应进行多项式拟合来建模,然后将拟合结果与原始光谱进行相减,可以较好地实现基线漂移的校正。

多项式拟合方法具有简单、灵活、通用和高效的特点,但需要注意选择合适的多项式阶数,避免过拟合或欠拟合的情况。

在实际应用中需要综合考虑光谱特征和数据情况,选择合适的方法来进行基线漂移校正。

拉曼光谱基线校正

拉曼光谱基线校正

拉曼光谱基线校正
拉曼光谱的基线校正可以通过多种方法实现,以下是一些常用的方法:
1.峰值消除:通过寻找并消除光谱中的峰值,可以消除基线校正中的噪声和干扰。

2.多项式拟合逼近基线:利用多项式拟合的方法逼近基线,能够得到较为平滑的基线。

这种方法需要选择合适的多项式阶数,以避免过拟合或欠拟合。

3.减去基线:在拉曼光谱中减去基线,可以突出光谱中的特征峰。

常用的基线校正算法有分段线性拟合法、局部极值中值法、多项式拟合法等。

4.小波变换法:小波变换法是一种有效的信号处理方法,可以对拉曼光谱进行多尺度分析和处理,从而提取出光谱中的特征信息并消除噪声。

5.插值法:插值法是一种数学方法,通过插值可以获得更加平滑的基线。

常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。

6.最小二乘法:最小二乘法是一种数学优化技术,通过最小化误差的平方和来寻找最佳函数匹配。

在拉曼光谱基线校正中,可以利用最小二乘法对光谱数据进行拟合,从而得到较为准确的基线。

以上是一些常用的拉曼光谱基线校正方法,根据具体情况选择合适的方法可以提高校正的准确性和稳定性。

1。

拉曼仪使用方法

拉曼仪使用方法

拉曼光谱仪使用方法
一、开机测样
1、打开计算机和拉曼仪器,预热大约1小时;
2、打开计算机桌面上的程序操作界面,口令是“OPUS”;
3、点击测样图标,在基本设置中调入所测试样的种类并调
节激光强度;在高级设置中更改名称和更改保存路径并
设置扫描次数和时间,根据样品类型自行选择分辨率;
4、装样;(注意不可以污染镜片)
5、样品检测:选中拉曼光谱图,待出现预览谱图后,前后
调节样品座位置(点击Forward 和backward)到峰值显
示最大幅度;
6、回到基本设置点击样品测试开始测试样品;
二,谱图处理
1、谱图处理:点击放大图标将谱图放大,基线校正,标峰
位,点击打印-新建打印模板,将左侧显示栏中的第一
个谱图图标拖入模板,再将第二个峰值图标拖入模板,
在模板空白处新建一个表格,将峰值图标拖入表格中,
剪切掉模板中多余部分包括Bruker标志(在空白处右击
显示属性-范围-显示Bruker标志);
2、保存谱图:右击-复制,选中最后一项;打开写字板,
黏贴,保存写字板;
3、保存数据:选中左侧显示栏图标,右击-显示参数-Raman,
复制数据,黏贴到写字板。

三、关机
1、先关闭计算机,再关闭插座(即关闭激光);
2、关闭左侧仪器背面开关按钮,拔掉插头。

拉曼光谱的局域动态移动平均全自动基线校准算法

拉曼光谱的局域动态移动平均全自动基线校准算法

MMA 窗 口半宽度和控制平滑迭代 次数 , 最大程度地避免 了基线校准过度和基线欠校准现象 。 无论对 于凸形 基线 、 指数形基线 、 反 曲线形基线模拟拉曼光谱 , 还是真实物质 的拉曼光谱 ,L D MA全 自动基线校准算法都
取得 了很好 的基线校准效果 。 关键 词 拉曼光谱 ; 基线校准 ; 光谱平滑 ;窗 口平均
拉 曼 光谱 的局 域 动 态移 动 平均 全 自动 基 线校 准算 法
高鹏 飞 , 杨 蕊 , 季 江 Hale Waihona Puke ,郭汉明 , 瑚 琦 , 庄松林
1 .上海市 现代光学系统重点实验室 , 光学仪器与系统教育部工程研究 中心 , 上海 理工大学光 电信息与计算机工程学院,上海 2 .上海 医疗器械高等专科学校医学影像工程 系,上海 2 0 0 0 9 3 2 0 0 0 9 3
局域动态移动平均 ( L D MA) 全 自动基线校 准算法 ,并且详 细 阐明了该算法 的基本 思想和具 体算法步骤 。该 算法采用 了改进移动平 均算 法( MMA) 实现拉曼光谱峰 的逐渐剥离 , 通过 自动识别原始拉曼光谱 的基线子 区
间来将整个拉 曼光 谱 区 间 自动分 割 为多 个 拉曼 峰 子 区间 ,从 而 实现 了在每 个 拉曼 峰 子 区间 中动 态改 变
文献标识码 : A D O I : 1 0 . 3 9 6 4 / j . i s s n . 1 0 0 0 — 0 5 9 3 ( 2 0 1 5 ) 0 5 — 1 2 8 1 — 0 5
中图分类号 : 06 5 7 . 3

种不需要预先设置优化参数 、不需要人 工干预 、对不 同基
MMA窗 口半宽度和控制平滑迭代 次数 ,实现 了有 效的全 自

拉曼光谱基线处理

拉曼光谱基线处理

拉曼光谱基线处理
拉曼光谱基线处理是对拉曼光谱中的基线进行去除或调整,以提高光谱数据的准确性和可视化效果。

基线指的是光谱中的背景信号,可能来自仪器噪声、样品自发辐射或散射等因素,而且可能会掩盖或干扰目标信号的分析。

下面是一些常见的拉曼光谱基线处理方法:
1. 多项式拟合法:利用多项式函数对整个光谱曲线进行拟合,然后将拟合的曲线视为基线,并将其从原始光谱中减去。

2. 线性插值法:选择光谱曲线中的几个谷底或谷峰点,通过这些点之间的线性插值来拟合基线,然后将其从原始光谱中减去。

3. Small Region Iterative Standard Deviation(依标准偏差进行
小区域迭代)法:这是一种自动的基线处理方法,通过在光谱中选择一段小区域,在该区域内计算标准偏差,并将位于该区域之外的数据点视为异常点,然后将这些点剔除,重新计算标准偏差,循环迭代直到标准偏差达到稳定。

4. Whittaker Smoothing方法:这是一种光滑峰值式的方法,通
过对光谱数据进行平滑操作,去除光谱中的噪声和振荡,从而得到基线。

以上只是一些简单的基线处理方法,根据实际情况和需求,还可以结合其他方法进行基线处理,如小波变换、曲线拟合、光
谱差异谱等方法。

最终目的是去除基线的干扰,凸显光谱中的目标信号,以便进行更准确的光谱分析和解释。

基于临近比较的快速拉曼光谱基线校正方法

基于临近比较的快速拉曼光谱基线校正方法

基于临近比较的快速拉曼光谱基线校正方法许英杰;范贤光;林智乐;王昕;左勇【摘要】Raman imaging is a kind of modern testing technology based on Raman scattering,which has been widely applied in manufacturing and scientific research.However,due to the fluorescent effect and instruments drift,the baseline shift could easily occur,which has a strong impact on the feature extraction of the Raman signals.Therefore,the baseline correction is necessary and inevitable in the signal processing of Raman spectra.The traditional baseline correction methods can only correct the Raman spectrum one by one,so once a large amount of Raman imaging signals have to be processed,the processing time is too long to accept.In this paper,the baseline correction base on comparison which considers the correlation between the Raman spectra and the same background is proposed to realize the fast baseline correction and improve the processing speed of Raman imaging data.%拉曼光谱成像技术是基于拉曼散射效应所开发的一项现代检测技术,在现代生产、科学研究过程中使用非常广泛.拉曼光谱信号受荧光效应和仪器等方面的影响,往往会产生基线漂移,严重影响对信号特征的进一步提取.因此,必须对拉曼光谱信号进行基线校正.传统的基线校正方法,只针对单一光谱信号,计算量较大,在处理由大量拉曼信号组成的成像数据时,耗时较长且效果不佳.该文提出一种基于临近比较的快速基线校正方法,根据在相同背景下采集的光谱之间的相关性,实现快速基线校正,提高了拉曼成像数据的处理速度.【期刊名称】《分析测试学报》【年(卷),期】2017(036)008【总页数】4页(P1047-1050)【关键词】拉曼光谱;基线校正;临近比较;快速成像【作者】许英杰;范贤光;林智乐;王昕;左勇【作者单位】厦门大学航空航天学院,福建厦门361005;厦门大学航空航天学院,福建厦门361005;厦门大学航空航天学院,福建厦门361005;厦门大学航空航天学院,福建厦门361005;北京长城计量测试技术研究所国防科技工业第一计量测试研究中心,北京100095【正文语种】中文【中图分类】O657.37拉曼光谱(Raman spectroscopy)又称拉曼效应,由印度科学家C.V.Raman发现并命名[1-2]。

基于非均匀B样条的拉曼光谱基线校正算法

基于非均匀B样条的拉曼光谱基线校正算法

基于非均匀B样条的拉曼光谱基线校正算法范贤光;王海涛;王昕;许英杰;王秀芬;阙靖【摘要】基线校正是一种常用的消除光谱荧光干扰的方法,是拉曼光谱数据处理的必要步骤之一.传统的多项式拟合基线校正算法,简单且易于实现,但是拟合阶次难以确定,灵活性较差.使用非均匀B样条代替多项式进行拟合,在保留原有算法优点的基础上,利用原始拉曼谱图的峰位置信息自适应地确定非均匀B样条的节点向量,然后以固定阶次拟合光谱基线.B样条自身具有分段光滑的特性,而计算样条节点的节点向量自适应选取算法中的峰位置信息通过使用两次具有不同母函数的连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)来获取,既加强了原始光谱数据与B样条算法本身的联系,也克服了传统多项式拟合的不足.为了验证本文算法的有效性,选取了甲基对硫磷和某品牌菜籽油两种被测物进行实验,并使用该算法进行了基线校正,并与两种其他的基线校正算法与进行了对比.实验结果表明,该方法利用固定的拟合阶次就能达到较好的校正效果,所需要的参数较少,校正结果不会出现过拟合或欠拟合的现象,是一种有效的拉曼光谱基线校正算法.【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2016(036)003【总页数】5页(P724-728)【关键词】拉曼光谱;基线校正;非均匀B样条;节点向量;峰位置【作者】范贤光;王海涛;王昕;许英杰;王秀芬;阙靖【作者单位】厦门大学物理与机电工程学院,福建厦门361005;厦门大学物理与机电工程学院,福建厦门361005;厦门大学物理与机电工程学院,福建厦门361005;厦门大学物理与机电工程学院,福建厦门361005;厦门大学物理与机电工程学院,福建厦门361005;厦门大学物理与机电工程学院,福建厦门361005【正文语种】中文【中图分类】O657.3拉曼光谱(Raman spectroscopy)作为一种鉴定物质结构的分析测试手段,广泛应用于材料、化工、石油、高分子、生物、环保、地质等领域[1]。

拉曼光谱处理

拉曼光谱处理

拉曼光谱处理
拉曼光谱处理是指对获取的拉曼光谱数据进行分析和解释的过程。

主要的处理包括数据预处理、数据降噪、特征提取和谱图解释等步骤。

数据预处理是为了消除拉曼光谱中的杂散光、背景光和仪器噪声等因素的影响,常用的预处理方法有基线校正、正则化、涉嫌间距校正等。

数据降噪是为了去除拉曼光谱中的噪声信号,常用的降噪方法有小波变换、Savitzky-Golay滤波和平均平滑等。

特征提取是为了从拉曼光谱中提取出有意义的信息,常用的特征提取方法有峰值分析、主成分分析、线性判别分析和小波包分解等。

谱图解释是为了根据特征提取的结果,对拉曼光谱中的化学成分和结构进行分析和解释,常用的方法有比较基准光谱、数据库匹配和定量分析等。

需要注意的是,拉曼光谱处理的方法和步骤因具体情况而异,需要根据实际需要进行选择和调整。

此外,对于复杂的拉曼光谱处理问题,可能需要结合多种方法进行综合分析。

拉曼光谱简介

拉曼光谱简介
拉曼光谱简介
Raman spectra
拉曼光谱基本原理
拉曼效应是光与物质分子之间发生能量交 换的结果,光照射到物体上会发生弹性散射 和非弹性散射。 弹性碰撞:光子和分子之间没有能量交换, 仅改变了光子的运动方向,其散射频率等于 入射频率,这种类型的散射在光谱上称为瑞 利散射。 非弹性碰撞:光子和分子之间在碰撞时发生 了能量交换,即改变了光子的运动方向,也 改变了能量。使散射频率和入射频率有所不 同。此类散射在光谱上被称为拉曼散射。
(2)水是极性很强的分子,因而其红外吸收非常强烈。但水的拉曼散射却极微弱,因 而水溶液样品可直接进行测量,这对生物大分子的研究非常有利。此外,玻璃的拉 曼散射也较弱,因而玻璃可作为理想的窗口材料,例如液体或粉末固体样品可放于 玻璃毛细管中测量。
(3)对于聚合物及其他分子,拉曼散射的选择定则的限制较小,因而可得到更为丰富 的谱带。S-S,C-C,C=C,N=N等红外较弱的官能团,在拉曼光谱中信号较为强烈。
拉曼光谱基本原理
characteristic Raman frequencies
拉曼频率的确认
composition of material
物质的组成
e.g. MoS2, MoO3
changes in frequency of Raman peak
拉曼峰位的变化
stress/strain State 张力 / 应力 crystal symmetry and orientation
晶体对称性和取向
e.g. Si 10 cm-1 shift per பைடு நூலகம் strain e.g. orientation of CVD diamond grains e.g. amount of plastic deformation e.g. thickness of transparent coating

origin拉曼光谱归一化

origin拉曼光谱归一化

origin拉曼光谱归一化Origin拉曼光谱归一化一、引言(100字)Origin拉曼光谱归一化是一种数据处理技术,用于将不同样品之间的光谱数据进行标准化处理。

这种方法能够有效消除由于样品之间差异所引起的光谱强度偏移,提高数据比较的准确性和可靠性。

二、原理解释(200字)光谱数据归一化的原理是通过对光谱曲线的处理,使其具备相同的基线和最大峰值。

归一化处理可以分为两个步骤:基线校正和峰值调整。

基线校正是通过调整曲线上的各个点,使其在整个光谱范围内保持平坦。

常用的基线校正方法有多项式拟合、平滑滤波和基线修复等。

峰值调整是为了使光谱曲线中的特定峰点在不同样品之间具有相同的强度。

常见的峰值调整方法有最大值法、内标法和标准品法等。

三、应用场景(150字)Origin拉曼光谱归一化在许多领域都有广泛的应用。

例如,在材料科学中,不同材料的拉曼光谱数据往往受到样品的形态和结构的影响,通过归一化处理可以排除这些影响,方便进行比较和分析。

在生物医学领域,归一化可以消除样品间的差异,揭示出药物对细胞或组织的影响差异,为药物研发提供参考。

四、实验方法(100字)在Origin软件中,实施拉曼光谱归一化的方法通常如下:首先,选择一个适当的基线校正方法,消除光谱中的噪声和基线偏移。

其次,根据实验需求选择合适的峰值调整方法对光谱进行归一化处理。

最后,通过调整不同参数,如多项式阶数、滤波窗口大小等,优化归一化的效果。

五、实例分析(150字)以拉曼光谱分析矿石成份为例,先进行基线校正,采用三阶多项式拟合方法,消除基线漂移和噪声。

然后,选取显著峰点进行峰值调整,通过内标法和最大值法得到不同矿石的归一化光谱数据。

比较归一化后的光谱图,明显看出不同矿石的峰位和强度差别。

六、结论(100字)Origin拉曼光谱归一化是一种有效的数据处理方法,能够提高光谱数据的可比性和可靠性。

通过基线校正和峰值调整,归一化可以消除样品间的差异,减小实验误差,为数据的后续分析提供准确的基础。

拉曼光谱拉曼光谱分析

拉曼光谱拉曼光谱分析

引言概述:拉曼光谱是一种非侵入性的光谱分析技术,可以用来研究物质的化学成分、结构和分子间相互作用等信息。

通过测量样品与激发光相互作用后反散射光的频移,可以得到样品的拉曼光谱图谱。

拉曼光谱具有快速、灵敏和无需样品处理等优势,因此在化学、材料科学、生物医学和环境科学等领域被广泛应用。

正文内容:一、理论基础1. 拉曼散射原理:介绍拉曼光谱的基本原理,包括应力引起的拉曼散射和分子振动引起的拉曼散射。

2. 基本理论模型:介绍拉曼光谱的基本理论模型,包括简谐振动模型和谐振子模型等。

二、仪器设备1. 激发光源:介绍常用的激发光源,如激光器和光纤激光器等,以及它们的特点和选择。

2. 光谱仪:介绍常用的拉曼光谱仪,包括激光外差光谱仪和光纤光谱仪等,以及它们的原理和优缺点。

3. 采样系统:介绍拉曼光谱的采样系统,包括反射式、透射式和光纤探头等,以及它们的适用范围和操作注意事项。

三、数据处理与分析1. 光谱预处理:介绍光谱预处理的方法,包括光谱平滑、噪声抑制和基线校正等,以提高数据质量和减少干扰。

2. 谱图解析:介绍拉曼光谱谱图的解析方法,包括峰拟合、峰识别和谱图比较等,以确定样品的化学成分和结构信息。

3. 定量分析:介绍拉曼光谱的定量分析方法,包括多元线性回归和主成分分析等,以快速准确地测量样品的含量和浓度。

四、应用领域1. 化学分析:介绍拉曼光谱在化学分析中的应用,包括有机物和无机物的定性和定量分析,以及催化剂和原位反应研究等。

2. 材料科学:介绍拉曼光谱在材料科学中的应用,包括纳米材料、多晶材料和聚合物等的表征和结构分析。

3. 生物医学:介绍拉曼光谱在生物医学中的应用,包括体液中代谢产物和蛋白质的检测,以及癌症和药物代谢研究等。

4. 环境科学:介绍拉曼光谱在环境科学中的应用,包括土壤和水体中有机物和无机物的检测,以及大气污染和环境污染物的监测等。

五、发展前景与挑战1. 发展前景:介绍拉曼光谱在未来的发展前景,包括高灵敏度和高分辨率的光谱仪、纳米尺度的光学探针和超快激光技术等。

利用拉曼光谱仪进行物质鉴定的步骤

利用拉曼光谱仪进行物质鉴定的步骤

利用拉曼光谱仪进行物质鉴定的步骤在我们的日常生活中,有很多时候我们需要确定一个物质的成分或者鉴定其身份。

在这样的情况下,拉曼光谱仪就是一种非常有用的工具。

拉曼光谱仪基于拉曼散射现象,可以帮助我们分析和鉴定各种物质。

下面,我将介绍一下利用拉曼光谱仪进行物质鉴定的步骤。

首先,我们需要准备样品。

样品可以是固体、液体或气体,而且可以是纯物质或者混合物。

确保样品的状态和数量足够,在光谱仪中放入样品后不会产生液体泄漏或其他问题。

接下来,将样品放置到拉曼光谱仪的采样接头中。

请注意,采样接头必须保持干净,以免外来污染物影响测量结果。

为了减少潜在的干扰,最好使用透明的容器来包装液体样品。

启动拉曼光谱仪,并选择适当的激光波长。

选择合适的激光波长是非常重要的,因为不同的物质对不同波长的激光会产生不同的响应。

一般来说,532 nm和785 nm的激光是最常用的。

当激光开始照射样品时,拉曼光谱仪会测量样品反射或散射的光。

这种散射光称为拉曼散射光。

拉曼散射光中包含着与样品分子结构相关的信息。

光谱仪将拉曼散射光通过光学系统进行收集,并将其传送到一个光谱仪探测器中。

探测器记录拉曼散射光的强度,并将其转换为光谱图。

在处理光谱图之前,我们需要对光谱进行基线校正。

基线校正是为了消除由于仪器、样品或环境因素引起的噪音和背景干扰。

通过选取合适的基线区域,并对其进行校正,可以获得更准确的光谱数据。

接下来,我们需要对光谱数据进行解析和鉴定。

首先,与已知标准光谱进行比较,看是否存在匹配的峰值或波谷。

如果找到匹配的特征,那么我们可以确定样品的成分或身份。

然而,有时候我们可能会碰到一些未知物质,没有与之匹配的标准光谱。

在这种情况下,可以借助光谱库或拉曼光谱数据库来快速搜索类似的光谱,以找到可能的归属。

此外,还可以通过生成一个新的标准光谱,与已知物质进行比较,来获取更准确的结果。

最后,在鉴定物质后,我们可以通过拉曼光谱仪提供的附加功能,如显微镜、荧光观察等,对样品进行更详细的表征。

显微拉曼光谱技术的使用教程

显微拉曼光谱技术的使用教程

显微拉曼光谱技术的使用教程引言:显微拉曼光谱技术是一种非破坏性的分析手段,可以通过激光照射样品,利用样品散射回来的光进行谱图分析。

本文将介绍显微拉曼光谱技术的基本原理、实验步骤和数据分析方法。

一、基本原理显微拉曼光谱技术基于拉曼散射现象,当激光照射到样品上时,样品中的分子或晶格会发生振动,振动后的分子或晶格会散射出比入射光频率低或高的拉曼散射光,这种光谱就被称为拉曼光谱。

拉曼光谱可以提供有关样品化学成分、分子结构和晶格信息等方面的信息。

二、实验步骤1. 样品制备:将待测样品制备成适当尺寸和形状,如薄膜、液体溶液或固体颗粒。

2. 仪器准备:打开拉曼光谱仪,确保其正常工作。

调整仪器的参数,如激光频率、功率和聚焦。

3. 样品安装:将待测样品放置在样品台上,并调整合适的焦距。

4. 参数设置:根据样品的特性,设置合适的激光功率、扫描范围和积分时间等参数。

5. 数据采集:启动拉曼光谱软件,开始数据采集。

通过激光照射样品,测量散射光的强度和频率。

6. 数据处理:对采集到的光谱数据进行去噪、平滑和基线校正等处理,得到清晰的光谱图。

三、数据分析方法1. 基线校正:由于仪器和样品对光产生的噪声和背景信号,拉曼光谱中常常存在一条基线。

采用合适的算法对基线进行校正,以便更好地观察样品的峰状结构。

2. 峰识别:利用专业的光谱分析软件或算法,对光谱中的峰进行识别和归类。

通过比对已知物质的光谱库,可以得到样品中存在的化合物或物质。

3. 峰强度分析:对光谱中的峰进行强度分析,可以了解样品中各组分的相对含量。

通过比较不同样品的峰强度,还可以发现样品之间的差异。

4. 峰位和峰宽分析:拉曼光谱中的峰位和峰宽可以提供样品的振动频率和振动强度信息。

通过对这些参数的分析,可以研究样品中的分子结构和晶体结构等特性。

5. 显微成像:拉曼光谱技术还可以实现样品的显微成像,即在原子尺度下观察样品的化学成分和结构分布情况。

可以通过选取特定波长的拉曼光谱进行成像,以获得更详细的信息。

拉曼光谱中宇宙射线干扰的识别及消除方法

拉曼光谱中宇宙射线干扰的识别及消除方法

拉曼光谱中宇宙射线干扰的识别及消除方法1.引言随着科技的不断发展,拉曼光谱技术在材料科学、生物医学和环境监测等领域中得到广泛应用。

然而,由于宇宙射线的存在,会对拉曼光谱数据产生干扰,从而影响到实验结果的准确性和可靠性。

本文将探讨拉曼光谱中宇宙射线干扰的识别及消除方法。

2.宇宙射线干扰的特点宇宙射线是由宇宙空间中高能粒子组成的辐射,存在于地球上的各个角落。

在拉曼光谱实验中,宇宙射线的主要干扰表现为突发的强信号峰和光谱背景噪声的增加。

其特点如下:突发强信号峰-:宇宙射线干扰会在拉曼光谱图谱中产生突发的强信号,这些信号无法与样品的信号区分开来,使得正常光谱信号被淹没。

光谱背景噪声-:宇宙射线干扰还会导致光谱背景噪声的增加,使得信噪比下降,影响光谱信号的清晰度和准确性。

3.宇宙射线干扰的识别方法为了准确识别拉曼光谱中的宇宙射线干扰,可以采取以下方法:3.1强信号峰的检测峰位分析-:通过对光谱图谱中出现的突发强信号峰进行峰位分析,可以判断是否存在宇宙射线干扰。

宇宙射线所产生的峰位通常会偏离正常样品峰位,通过与已知宇宙射线峰位的对比,可以初步确定干扰源。

峰形分析-:除了峰位分析,峰形分析也是识别宇宙射线干扰的重要手段。

宇宙射线所产生的峰形通常会与正常样品峰形有所不同,可以通过对峰形的形态特征进行分析,进一步验证宇宙射线干扰的存在。

3.2背景噪声分析背景信号对比-:通过对光谱图谱中的背景噪声进行分析,与正常样品的背景信号进行对比,可以发现宇宙射线干扰导致的背景噪声的增加。

这种方法相对简单,但需对不同样品进行对比分析,以确定干扰源。

傅里叶变换-:利用傅里叶变换等数学工具,对背景噪声进行频域分析,寻找宇宙射线干扰在频域上的特征,从而实现对干扰信号的识别。

4.宇宙射线干扰的消除方法为了消除拉曼光谱中宇宙射线干扰,可以尝试以下方法:4.1数据滤波低通滤波-:通过应用低通滤波器,可以将高频噪声(如宇宙射线干扰)从拉曼光谱信号中滤除,提高信号的信噪比。

拉曼光谱分峰拟合求面积 峰强度 教程

拉曼光谱分峰拟合求面积 峰强度 教程

第一步:把记事本中的数据复制(Ctrl+C)第二步:打开Origin,点击红框中的第一个表格,粘贴(Ctrl+V)3:点击红色部分的空白部分选中数据。

之后变为黑色4:点击下方的红圈中的按钮作图之后出现拉曼光谱图首先基线校准。

(有的同学的图是斜着的,所以得基线校准,否则没法求峰面积和峰强度)按步骤打开方框中的按钮打开对话框选择subtract baseline,之后点上方的next下拉菜单,中选择user defined按箭头的提示,把add钩去掉,点击Add然后出现基线校准界面,点击最曲线最左边的位置,点击键盘上的Enter,十字变为圆圈。

之后点击曲线最右边的位置,点击键盘Enter,也可以多点几个点让曲线更好看。

之后点击done最后点击箭头处的finish基线校准完成双击图中方框中,分别点击横纵坐标,点击scale,横坐标改为800—2000,纵坐标改为0开始,之后就变为下图。

接下里,分峰拟合,按照提示点击方框中的按钮,打开对话框。

选择Gaussian。

点击峰的顶点位置,之后键盘Enter键。

选择另一个峰也enter键。

之后左上角的fit按钮。

然后yes。

选择右下角的project explorer,然后双击中间剪头位置,打开曲线图。

曲线已经拟合好,双击红色或绿色的线,把line中的线改为3号,为了拟合的曲线更清晰。

有木有变的很清晰呢,嘿嘿。

图片中有两条拟合曲线,红色和绿色部分,红色是D带,绿色是G带。

接下来分别求峰强度(也就是峰面积)。

单击红色的部分,停顿一秒,之后再单击一次(注意停顿),选中红色曲线。

此时红色变为黑色(选中),而第二峰没有被选中按照提示选择计算峰面积。

点击下方的result log。

方框中的area便是峰的强度ID(也就是面积)把它复制下来粘贴到Excle中。

同样的方法,此时可以点击last use了,求出右边锋的面积IG之后把横纵坐标的标签改下,纵坐标可以不要,把大框中的内容Delete删掉。

拉曼光谱仪的使用方法和拉曼峰识别技巧

拉曼光谱仪的使用方法和拉曼峰识别技巧

拉曼光谱仪的使用方法和拉曼峰识别技巧拉曼光谱仪是一种常用的光谱分析仪器,通过测量样品在激发光线下散射光的频率和强度,可以获取样品的结构和组成信息。

本文将介绍拉曼光谱仪的使用方法以及拉曼峰识别技巧,帮助读者更好地应用这一仪器。

一、拉曼光谱仪的使用方法1. 准备样品:在进行拉曼光谱测量之前,需要准备好样品。

通常情况下,样品应具有一定的透明性,比如固体样品需要在非透明基底上制备成薄膜,液体样品则可以直接测量。

此外,还要注意保持样品的干燥和洁净,避免杂质对光谱测量的干扰。

2. 设置仪器参数:在使用拉曼光谱仪之前,需要根据实际需求设置仪器参数。

主要包括激光波长、功率、入射角度、光斑尺寸等。

不同的样品可能需要不同的参数设置,因此要根据实际情况进行调整。

3. 进行测量:将样品放置在拉曼光谱仪的测量场景中,对样品进行光谱测量。

通常情况下,拉曼光谱仪会自动扫描一定范围的频率,记录散射光的强度。

可以通过观察到的光谱图来分析样品的结构和组成。

4. 数据处理:获得光谱数据后,可以进行数据处理以获得更准确的结果。

常用的数据处理方法包括光谱峰识别、数据拟合、背景去除等。

具体的数据处理方法可以根据实际需求进行选择。

二、拉曼峰识别技巧在拉曼光谱分析中,拉曼峰是表示样品分子振动模式的主要特征之一。

通过识别和分析拉曼峰,可以确定样品的分子结构和化学成分。

以下将介绍几种常用的拉曼峰识别技巧。

1. 基线调整:拉曼光谱中常常存在背景信号和噪声,这会干扰峰的准确识别。

因此,首先需要进行基线调整,去除背景信号和噪声的影响。

可以使用多项式拟合或局部平滑等方法进行基线调整。

2. 峰位确定:在识别拉曼峰时,需要确定峰的位置。

通常可以通过观察光谱图中的峰形和波峰的剖面来确定峰位。

另外,峰位的计算还可以通过峰的中心位置、半高宽等指标进行。

3. 峰强度分析:拉曼峰的强度与样品的浓度和相对分子数有关。

因此,通过分析峰的强度可以得到关于样品的定量信息。

常用的分析方法包括计算峰面积、积分峰强度等。

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Rcharacterization for its ability to obtain information on vibrations from samples. It can also be used for on-line monitoring using a fiber-optic Raman probe (1,2). The Raman spectra show the characteristics for species in sharp and dense peaks. However, during the application of Raman spectroscopy, fluorescence of organic compounds in the samples, which are sometimes several orders of magnitude more intense than the weak Raman scatter, can interfere with the Raman signals (3). A phenomenon of baseline drift shows up, making the resolution and analysis of Raman spectra impractical.Both instrumental (4) and mathematical methods have been developed to reduce the drifted baseline caused by fluorescence. The use of an excitation wavelength such as 785–1064 nm lasers, which does not eliminate fluorescence (5), is the most traditional instrumental method. Raman scattering is directly proportional to the fourth power of frequency; as the excitation wavelength increases, the sen-sitivity of the Raman becomes severely reduced. The use of anti-Stokes Raman spectroscopy is another method, based on theory (6). Mathematical methods (7–10) include the first and second order derivatives, wavelet transform, me-dian filter, and manual polynomial fitting. These methods are useful in certain situations, but still have some limita-tions. For example, derivatives are effective, but as a result the shape of the Raman spectrum is changed; wavelet trans-form can be differentiable in the high- and low-frequency components of the signals; however, it is difficult to choose a decomposition method. Manual polynomial fittings re-quire the user to identify the “non-Raman” locations manu-ally (11), and afterwards the baseline curve is formed by fitting these locations. Consequently, the result involves the inevitable subjective factors and, in addition, the workload is always heavy. Therefore, it is important to choose an op-timal decomposition method.Piecewise linear fitting based on critical-point-seeking was proposed in this study. The method determines an op-timum corrected spectrum by correlation analysis, which can conquer these limitations. A Raman spectrum from the sulfamic acid catalytic reaction of an aspirin system was used as a study subject. By using this method, the Raman spectrum drifted baseline was automatically eliminated, leaving only the corrected spectrum.Theory and MethodBasis of Qualitative and Quantitative Raman Analysis A Raman spectrum is a plot of the intensity of Raman scattered radiation as a function of its frequency differ-ence from the incident radiation (usually in units of wave-numbers, cm -1). This difference is called the Raman shift, which is the basis of qualitative analysis (12). The intensity or power of a normal Raman peak depends in a complex way upon the polarizability of the molecule, the intensityKuo Sun, Hui Su, Zhixiang Yao, and Peixian HuangThe correction of baseline drift is an import part for data preprocessing. An interval linear fitting method based on automatic critical-point-seeking was improved, which made it possible for the baseline to drift automatically. Experimental data were acquired from the sulfamic acid catalytic reaction of the aspirin system, which consisted of different proportions of aspirin. A simulated base-line with different interval values of moving average smoothing determined setting parameters in this method. After baseline drifts caused by fluorescence are removed, the differences of character-istic aspirin peaks proved the efficiency of this method.Baseline Correction for Raman Spectra Based on Piecewise Linear Fittingtively lower the frequency and sensi-tivity as shown in equation 2: ()smooth 21k,x k ix ++=[2]where ω is the interval number of themoving average smoothing window, which must be an odd number.Step 2: Locating Local ExtremaSuppose that the function f (x ) has an extreme value at point x = x 0 in a certain neighborhood (x 0 – δ, x 0 + δ)where the derivative of the function is defined and is not 0. If x ϵ (x 0 – δ, x 0) the derivative is positive, whereas if x ϵ (x 0 + δ, x 0) the derivative is nega-tive, f (x 0) is maximum, otherwise f (x 0) is minimum. After finding the local minimum, we can get a set of minimal critical points λi (i = 1, 2, . . ., n ). The Raman spectrum was divided into n - 1 intervals by λi .Step 3: Fitting BaselineEvery interval (λ1,λ2), (λ2,λ3), . . .,(λi–1,λi ) can be fitted in a linear equa-tion as shown in equation 3:φ(x )=(f (λi )–f (λi -1))((x –)+(λi +λi -1)(λi –λi -1)2 (f (λi )+f (λi -1))x ∈)+)(λi -1,λi )i =(2,3,...,n )2[3]where φ(x ) is the fitting baseline.Step 4: Removing BaselineA corrected spectrum F (x ) was acquired after the fitting baseline was removed from the original spectrum.F (x )=f (x )–φ(x )[4]Step 5: Performing Correlation Analysis A correlation analysis method was conducted between the original spec-trum X and the corrected spectrum Y as shown in equation 5:r coe =(X –X )(Y –Y )(X –X )2 (Y –Y )2[5]The flowchart is shown in Figure 1.Laser aperture Raman spectrometerFiber CableWater bathFiber-optic probeSpectroscopy softwareFigure 2: The sampling Raman spectrum device.Input original spectrumSmoothLocate intervalFit baselineRemove baselineCorrelation analysesDetermine corrected spectrum (εmin = (1– r i ))Hit list (r 1, r 2 ...r n )Set range of span number (ω1, ω2 .... ωn )Figure 1: The process of interval linear fitting baseline correction.Experimental SectionRaman Platform SettingA laser with the wavelength of 785 nm was used as the excitation light source (Laser-785, Ocean Optics), and a Raman spectrometer (Scientific-grade QE65000, Ocean Optics) was used for the detector. The Raman information was obtained using a fiber-optic probe (BAC100-785-OEM, Ocean Optics), with Spectrasuite spectroscopy soft-ware (Ocean Optics); the x axis on the workstation menu was selected to be Raman shift, and the selected integral time was 1/s to obtain the Raman spec-trum for the 0–2000 cm -1 spectral range (1044 data points).Experimental DataWe saved the Raman spectrum of ace-tylsalicylic acid (AR, Tianjin Guangfu Fine Chemical Research Institute) first. According to the literature (15), we pre-cisely weighed acetic anhydride to 41.0 g (AR, ChengDu KeLong Chemical Co.,Ltd.), salicylic acid to 27.7 g (AR, Tianjin Guangfu Fine Chemical Re-search Institute), and sulfamic acid to 0.5 g (AR, ShanTou XiLong chemical factory). The acetic anhydride, salicylic acid, and sulfamic acid were transferred sequentially to a 100-mL, three-necked, round-bottomed flask that was main-tained at a temperature of 81 °C in a-1). With fitting, and output were integrated into a function based on Scilab 5.4.0 (/).Parameter SettingsIn this approach, the interval number of moving average smoothing is the primary parameter. A suitable inter-val for a simulated baseline is chosen. If a strong baseline slope exists in the Raman spectrum, another regulating parameter must be set, the derivative start point. The Raman spectrum ob-tained at the 18-min mark, with the maximum baseline drift, was selected for setting parameters.The baseline (red) was eliminated without both smoothing and setting of the derivative start point. The cor-rected spectrum is shown in Figure 4. Many Raman peaks (from 300 cm -1 to 1100 cm -1) of components in the reac-tion system were removed as the base-line because of the frequency shift and high sensitivity. An inverse peak (0–100 cm -1) exists because of the high slope in the estimated baseline (0–240 cm -1). With the setting of the derivative start point at 60, the original spectrum of object was handled with the selected interval values of 5, 15, 25, and 35, re-spectively. They are shown in Figures 5a–d.The inverse peak disappears (0–100 cm -1) because of the derivative start point setting, which increased match-ing with the original spectrum. When the interval value was 5 (Figure 5a), useful information (250–1000 cm -1)16000140001200010000800060004000200000500100015002000Raman shift (cm -1)Figure 3: Original Raman spectra of samples.SampleI n t e n s i t yBaselineCorrectionRaman shift (cm -1)200400600800100012001400160018002000Figure 4: Correction without setting parameters.inal spectrum, a group of correlation coefficients was used consisting of a hit list from the corrected spectrum in the range of selected interval val-ues from 3 to 35 (with the derivative start point setting at 60). The hit list is shown in Figure 6.background, and the baseline slope was eliminated, all correlation coefficients between the original spectrum and corrected spectra were less than 1. The correlation coefficients were less than 0.7 in the range of interval value from 3 to 7 because the Raman scattering of the measured object was removed. When the interval number was in the range from 9 to 21, the corrected spec-tra matched favorably with the original spectra. Although the correlation coef-ficient increased in the range from 29 to 35, the corrected spectra were distorted as shown in Figure 5d. Determining the range of the inter-val values is the most important step. In the program, the range of interval values from 9 to 21 is favorable, as seen in Figure 6. The correction spectrum was obtained respectively for every in-terval value in the setting range after correlation analyses were conducted and between the original spectrum and every corrected spectrum we obtained a hit list of correlation coefficients. When correlation coefficients on the list wereclosest to 1, the corrected spectrum wasoptimum.ApplicationThe six Raman spectra obtained di-rectly in the reaction system were cor-rected with this program.Figure 7 shows that the position ofRaman peaks could be discerned inthe corrected spectra of samples, whichmeans the information about compo-nents in the reaction system is pre-served. The Raman spectrum of aspirinis shown below the corrected spectraof the samples. The Raman spectrumof aspirin has characteristic bands inthe region from 700 cm-1 to 800 cm-1,which can be assigned to the aromaticring CH-deformation vibrations. Thefeature at 1045 cm-1 is attributed to theOH-bending vibration. Raman bandsin the 1606– 1630 cm-1 spectral regionare caused by both the CC-stretchingvibrations and CO-stretching vibra-tions of the carboxyl group (16,17).Raman shift (cm-1)Raman shift (cm-1)Raman shift (cm-1)Raman shift (cm-1) 05001000150020000500100015002000 05001000150020000500100015002000IntensityIntensityIntensityIntensity(a)(b)(d)(c)Figure 5: Correction with the derivative start point setting at 60 and interval numbers at (a) 5, (b)15, (c) 25, and (d) 35.357911131517192123252729313335Span numberCorrelationcoefficient0.7050.70.6950.690.6850.680.6750.67Figure 6: Hit list in the range of interval numbers.Scatter intensity in Raman shift re-gions (700–800 cm -1, 1040–1050 cm -1, and 1600–1630 cm -1) increased with increasing reaction time.ConclusionsTo eliminate the influence of a drifted baseline, a piecewise linear fitting method was developed that was able to automatically correct the base-line from acquired data, particularly for the fluorescence background in Raman spectra.The interval value of a moving av-erage smoothing is the primary pa-rameter in the programming. Proper parameters were selected according to correlation coefficient to the highest value (closest to 1) in the hit list. This method makes characteristic peaks identifiable for further analysis, which could improve the quality of Raman spectra in other fields.AcknowledgmentsThe authors would like to acknowl-edge foundation support and researchfellowships from the Biochemical Pro-cess Detection and Control Laboratory of the Department of Biology and Chemical Engineering, at Guangxi University of Science and Technology.References(1) H. Torii, A. Ishikawa, and M. Tasumi, J. Mol.Struct. 413, 73–79 (1997).(2) S.K. Khijwania, V.S. Tiwari, F.-Y. Yueh, andJ.P. Singh, Sens. Actuators, B 125, 563–568 (2007).(3) R.L McCreery, Raman Spectroscopy forChemical Analysis (Wiley-Interscience, New York, New York, 2000), pp. 25–26.(4) E.A.J. Burke, Lithos. 55, 139–158 (2001). (5) J. Funfschilling and D.F. Williams, Appl. Spec-trosc. 30, 446 (1976).(6) P.A. Mosier-Boss, S.H. Lieberman, and R.Newbery, Appl. Spectrosc. 49, 683 (1995).(7) A. O’Grady, A.C. Dennis, and D. Denvir, Anal.Chem. 73, 2058–2065 (2001).(8) A.V. Jagtiani, R. Sawant, and J. Carletta,Meas. Sci. Technol. 19, 15 (2008).(9) Y. Wang and M. JY, Comput. Appl. Chem. 30,701–702 (2003).(10) Y. Zhang, P. Zhong, and J.S. Wang, Comput. Appl. Chem. 24, 465–468 (2007).(11) C.A. Lieber and A. Mahadevan-Jansen, Appl. Spectrosc. 57, 1360–1367 (2003).(12) X. Chu, Molecular Spectroscopy Analytical Technology Combined with Chemometrics and its Applications (Chemical Industry Press, Beijing, China, 2011), pp. 311–314.(13) Z. Wu, C. Zhang, and C. Peter, Catal. Today 113, 40–47 (2006).(14) R. Sato-Berrú, Y. Medina-Valtierra, J. Medina-Gutiérrez, and C. Frausto-Reyes, Spectro-chim. Acta, Part A 60, 2231–2234 (2004).(15) S. Yang, Journal of Kunming Teachers Col-lege 29, 108–109 (2007).Spectrochim. Acta, are withFor more information on this topic,please visit our homepage at: Raman shift (cm -1)I n t e n s i t ySampleAspirin200400600800100012001400160018002000Figure 7: Hit list in the range of interval numbers.。

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