博士毕业论文答辩PPT样板
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➢对于理想的三线性数据，不同算法给出相同的结果， 说明二阶校正方法具有较好的稳定性。
A
18
2. 土壤样品测定
表2.2 运用二阶校正方法对土壤样品进行分析获得的IAA回收率
A
19
图2.4用组分数为2或3时，ATLD算法解析土壤样品得到IAA的分辨光谱图
A
20
图2.5 组分数为2或3时，SWATLD算法解析土壤样品得到IAA的分辨光谱图
A
21
从图中可以看出，两种算法在组分数选取2或者3时 所分辨获得的吲哚乙酸的激发或发射光谱图与其真实的 激发或发射光谱是非常吻合。该结果表明本方法所得结 果是准确和可靠的，该两种算法都具有“二阶优势”， 能够在土壤样品中干扰存在下，实现了吲哚乙酸的定量 分析。另外，通过实际实验数据证明，该两种算法对组 分数不敏感。
本章运用三维荧光光谱结合基于ATLD和SWATLD算法的 二阶校正方法建立了一种简便、快速的土壤样品中吲哚乙酸的 定量分析方法。
A
9
2.2 理论部分
(2.1)
图2.2 三维荧光数据阵的三线性成分模型
A
10
ATLD算法以切片矩阵进行运算，降低了计算所需 内存，提高了运算效率，具有快速收敛的性质，并且该 算法因采用基于切尾奇异值分解的Moore-Penrose广义逆 计算和取对角元的操作使其对组分数不敏感，只要所选 取的组分数大于或等于体系真实的组分数，ATLD算法 均能获得满意的结果，简便了使用该算法的过程。
A
37
3.4 小结
➢二阶校正方法与激发-发射矩阵荧光测定相结合， 建立了用于植物提取液中赤霉素和脱落酸含量的同时 测定的有效方法
➢所有程序在Matlab环境下编写，所有计算都是在 Windows XP操作系统下运行。ATLD算法和 SWATLD算法的程序为本实验室自编。
A
13
3. 实验方法
校正集
校正集是 被分析物 的标准品 配制，是 建立校正 方程的依 据
验证集
验证集是 为了验证 所建立的 模型是否 适合该体 系
A
预测集
预测集是 加入一定 量背景干 扰，预测 感兴趣组 分的浓度
➢第四部分 非四线性的四维数据解析方法研究 （第7章）
A
2
第1章 绪 论
1.1 化学计量学及其研究范畴
化学计量学是一门化学与数学、统计学、 计算机科学交叉而产生的化学学科分支。
它综合应用各个相关学科的理论与方法， 进行和选择最优的测量过程和实验方案，通过对化学 数据的分析最大限度地获取化学信息。
A
LOD = 3.3s(0) LOQ = 10s(0)
A
23
表2.3 ALTD和SWATLD算法用于土壤样品中IAA检测的品质因子
A
24
2.5 小结
➢本章提出了一种高灵敏的定量分析方法用于测定土壤 样品中吲哚乙酸的含量；
➢验证集表明，理想的三线性数据，不同算法给出相 同的结果，说明二阶校正方法具有较好的稳定性； ➢从实际应用的角度证明，ATLD和SWATLD算法具 有对组分数不敏感的性质。
A
迅速冷却至室温
27
3. 植物样品和萃取过程
银杏叶和芽采集
存于-20℃冰箱
冷冻过的80%甲醇
储存冰箱备用
离心，过滤
4. 分析方法
➢银杏树叶提取液中GA和ABA的同时定量测定 ➢在GA共存下的银杏芽提取液中ABA的定量分析
A
28
5. 化学计量学方法
➢平行因子分析（PARAFAC ）算法的解是基于最小二 乘原理的，具有较好的统计特性，在选择正确的组分数 情况下可以解析出比较平滑的光谱。该算法在分析化学 领域已得到广泛应用。
14
➢吲哚乙酸在浓度低至10-8 mol L-1，即1.75 ng mL-1时， 仍具有活性，故采用ng mL-1作为浓度单位。
➢吲哚乙酸的浓度在0-200 ng mL-1之间，8个具有不 同浓度的样本作为校正集；
➢8个具有不同浓度的样本T1-T8作为验证集，
➢吲哚乙酸在pH≈0时，不产生荧光，其荧光强度随着pH 值升高逐渐增强，在pH=6至pH=11时，达到了最高平台。 在土壤实际样品中，土壤样品的酸度可能会影响吲哚乙 酸的荧光强度，故在校正集和预测集中均加入1.0 mL pH=9的磷酸缓冲溶液。
➢IAA在植物中的含量很低，但它在低浓度时就具有高活性；
➢IAA存在于植物的嫩芽、枝干和种子中，同时，土壤中的 微生物通过生物合成也可产生植物激素；
亟需建立简单、高灵敏度的新方法用于测定
土壤样品中的吲哚乙酸
A
7
图2.1 IAA在选定波长范围内的三维荧光图：（A）纯IAA样品、（B）土壤样品
随着荧光仪的发展，高灵敏的荧光分析方法越来越受到关注；
IAA具有较强的荧光强度，但是与土壤背景荧光光谱相重叠；
阻碍了直接荧光分析法用于土壤样品中IAA的测定。
A
8
幸运地，化学计量学迅速发展，产生了一系列具有 “二阶优势”的二阶校正方法，如交替三线性分解（ATLD）、 自加权交替三线性分解（SWATLD）、平行因子分析 （PARAFAC）算法等。该方法运用“数学分离”增强或代替 化学物理分离，在感兴趣组分与背景干扰物质的响应信号 相互重叠的情况下，仍能实现感兴趣组分的直接快速定量分析。
A
15
2.4 结果与讨论
1. 验证集
表2.1 验证集解析获得的IAA浓度及回收率
A
16
图2.3 采样两种算法解析验证集中IAA的椭圆置信区间 检验图：ATLD（实线）和SWATLD（*线）；五角星 （☆）表示理想点（0, 1）。
A
17
➢另外，预测残差均方根（RMSEP）为1.3 ng mL-1， 相对预测残差（REP）为1.2 %。结果表明对于人工合 成的验证集样品，这两个算法均有很好的预测能力， 且这两个算法的预测结果几乎一致。
S E L A T A 1 n n B T B 1 n n 1 /2
检测限、检测量的计算采用以下公式：
LOD3.3s(0)
LOQ10s(0)
A
35
表3.3 PARAFAC和ANWE算法用于银杏叶提取液样品中ABAL 和GA检测和银杏芽提取液中ABAB检测结果的品质因子
A
26
3.2 实验部分
1. 试剂和溶液
赤霉素（GA）和脱落酸（ABA）购于Sigma 公司（美国），分别溶解于少量乙醇中，用超纯 水稀释获得储备液，并避光于4 ℃下储存，其稳 定性可保持一个月。
2. 氧化衍生过程
赤霉素储备液
缓慢加入浓H2SO4
水浴加热35 min
30 min后，用35%的硫酸溶液定容
射光谱。其中实线、长虚线和短虚线分别表示分解得到的ABA的光
谱曲线、GA的光谱曲线和银杏叶提取液基质干扰的光谱曲线，点线
代表真实的ABA和GA光谱曲线。
A
32
图3.3 组分数N=3时，采用ANWE算法解析银杏叶提取液样品得到的 分辨光谱曲线及归一化的真实光谱曲线：（a）激发光谱、（b）发射 光谱。其中实线、长虚线和短虚线分别表示分解得到的ABA的光谱 曲线、GA的光谱曲线和银杏叶提取液基质干扰的光谱曲线，点线代 表真实的ABA和GA光谱曲线。
优
系
敏势
感
迭代方法
适用于多组分多 样本的分析体系
降维处理方法 BLLS/RBL
PARAFAC ATLD,SWATLD
对收
收
组敛
敛
分速
速
数度
度
敏慢
快
感
A
6
第2章 三维荧光光谱结合化学计量学方法用于 土壤样品中吲哚乙酸的定量分析
2.1 引言
➢ 吲哚乙酸（IAA）是第一个被发现的植物激素，且影响着 植物生长的全过程；
博士学位论文答辩
多维校正方法及在植物激素与 农药定量分析中的应用研究
答辩人 ：李元娜 导 师 ：吴海龙 教授
2011-9-4
A
1
本论文主要内容
➢第一部分 绪论 （第1章） ➢第二部分 三维校正方法用于复杂农业体系中
植物激素的定量分析 （第2-4章） ➢第三部分 三维校正方法用于复杂环境体系中
除草剂的定量分析 （第5-6章）
➢选择PARAFAC和ANWE两种不同的算法或者解析银
杏叶和芽提取液等不同的复杂基体中的感兴趣组分，
分辨得到的脱落酸激发发射光谱均与其相应的真实激
发发射光谱图相同。
➢二阶校正方法不仅可以测定植物提取液中赤霉素和
脱落酸的浓度，还可以从不同的复杂体系中提取两种
植物激素的光谱信息。
A
36
图3.8 植物提取液中ABA的椭圆置信区间(EJCR)检验分析图： 实线和点线的椭圆分别代表PARAFAC和ANWE算法解析银杏 叶提取液样品获得的椭圆，虚线和点划线的椭圆分别代表 PARAFAC和ANWE算法解析银杏芽提取液样品获得的椭圆， 其中星号(*)表示理想点(0,1)。
3
采样理论 试验设计 与方法 与优化
化学专家 系统
研究范畴
计算机 模拟与 仿真
QSAR 模式识别
信号 处理
多维校正 与分辨
A
4
1.2 多维数据分辨与校正
Single sample
data
数
Scalar
1
I
Vector
1
I
1
J
Matrix
据 类 型
Sample data set
1
K
Vector
( One-way )
土壤采集
晾干，磨成粉末
无水乙醇提取
储存冰箱备用
A
离心，过滤
12
2. 仪器和软件
➢所有样本均在装有150-W氙灯的F-4500荧光分光光度 计（Hitachi，日本）上进行荧光测定。所有检测均使用 1 cm石英比色皿。
➢荧光光谱扫描参数设置：激发波长范围为240至310 nm，间隔2 nm；发射波长范围为310至470 nm，间隔 5 nm。扫描速度为1200 nm/min，激发光和发射光的 狭缝宽度均为5 nm。
A
22
3. 品质因子
灵敏度为单位浓度的纯分析信号，选择性是指灵敏度 与总信号的比值。
S E N k { [(A T A )* (B T B )]-1 } - n 1 n /2
S E L { [(A T A )* (B T B )]-1 } - n 1 n /2
检测下限和定量下限的计算公式如下：
A
25
第3章 基于氧化衍生反应的三维荧光光谱 结合二阶校正用于植物提取液样中脱落酸
和赤霉素的测定
3.1 引言
➢植物激素可分为四大类别，分别是茁长素、赤霉素、 细胞分裂素及生长抑制剂 ➢赤霉素（GA）是植物自身产生的生长促进剂 ➢脱落酸（ABA）是最主要的植物生长抑制剂
➢植物激素的主要来源是顶端分生组织和树叶
➢交替归一加权残差（ANWE ）算法是我们实验室新近 提出的一种算法，它具有“二阶优势”，并且与 PARAFAC算法一样可以处理多个标准样品。作者运用 模拟数据和一定量的简单实验数据对ANWE算法进行了 测试，结果与PARAFAC算法相近。
A
29
3.3 结果与讨论
1. 光谱特征与稳定性
图3.1 样品在选定波长范围内的三维荧光光谱图：（a）ABA标准溶液、 （b）GA标准溶液。
A
33
➢在GA共存下的银杏芽提取液中ABA的定量分析
表3.2 银杏芽提取液样品(P1 - P5)中ABA进行分析得到的预测 结果（N = 3）
A
34
3. 品质因子
灵敏度为单位浓度的纯分析信号，选择性是指灵敏度 与总信号的比值。
S E N k A T A 1 n n B T B 1 n n 1 /2
A
30
2. 分析方法
➢银杏树叶提取液中GA和ABA的同时定量测定
表3.1 银杏叶提取液样品(P1 - P5)中ABA和GA进行分析得到的 预测结果（N = 3）
A
31
图3.2 组分数N=3时，采用PARAFAC算法解析银杏叶提取液样品得到
的分辨光谱曲线及归一化的真实光谱曲线：（a）激发光谱、（b）发
K
11
1
I
I
K
Matrix
1
J
Array
校正类型 一维校正 二维校正 三维校正
（零阶校正） （一阶A校正） （二阶校正）
L 1
1
I
1 Array J
JL
I
K
Xq
Array
四维校正 （三阶校正5）
三维校正方法
பைடு நூலகம்
直接求解方法 GRAM、DTLD
不适用于 对
具
多样本 组
有
中多于三 分
二
个组分 数
阶
的分析体 不
A
11
2.3 实验部分
1. 试剂和溶液
吲哚乙酸购买自美国Sigma公司，其他试剂均是分析纯。 配制了pH为9.0的磷酸缓冲溶液。把吲哚乙酸溶解于少量乙醇 中，用超纯水稀释至100 mL棕色容量瓶的刻度线，获得浓度 为105 μg mL-1的吲哚乙酸储备液，并避光于4 ℃的冰箱中储 存，其稳定性可保持一个月。
SWATLD算法采用切片矩阵及其转置来补偿ATLD仅 仅使用一个切片矩阵时的信息流失，且用权重的思路对变 量进行加权，加重了有效信息所占的比重。它具有ATLD 算法的优点，如对组分数不敏感和较快的收敛速度，一般 迭代100次以内就可以收敛。同时，它具有了自己的优点， 即对噪声不太敏感，因为它有求平均值计算步骤。
A
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2. 土壤样品测定
表2.2 运用二阶校正方法对土壤样品进行分析获得的IAA回收率
A
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图2.4用组分数为2或3时，ATLD算法解析土壤样品得到IAA的分辨光谱图
A
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图2.5 组分数为2或3时，SWATLD算法解析土壤样品得到IAA的分辨光谱图
A
21
从图中可以看出，两种算法在组分数选取2或者3时 所分辨获得的吲哚乙酸的激发或发射光谱图与其真实的 激发或发射光谱是非常吻合。该结果表明本方法所得结 果是准确和可靠的，该两种算法都具有“二阶优势”， 能够在土壤样品中干扰存在下，实现了吲哚乙酸的定量 分析。另外，通过实际实验数据证明，该两种算法对组 分数不敏感。
本章运用三维荧光光谱结合基于ATLD和SWATLD算法的 二阶校正方法建立了一种简便、快速的土壤样品中吲哚乙酸的 定量分析方法。
A
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2.2 理论部分
(2.1)
图2.2 三维荧光数据阵的三线性成分模型
A
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ATLD算法以切片矩阵进行运算，降低了计算所需 内存，提高了运算效率，具有快速收敛的性质，并且该 算法因采用基于切尾奇异值分解的Moore-Penrose广义逆 计算和取对角元的操作使其对组分数不敏感，只要所选 取的组分数大于或等于体系真实的组分数，ATLD算法 均能获得满意的结果，简便了使用该算法的过程。
A
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3.4 小结
➢二阶校正方法与激发-发射矩阵荧光测定相结合， 建立了用于植物提取液中赤霉素和脱落酸含量的同时 测定的有效方法
➢所有程序在Matlab环境下编写，所有计算都是在 Windows XP操作系统下运行。ATLD算法和 SWATLD算法的程序为本实验室自编。
A
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3. 实验方法
校正集
校正集是 被分析物 的标准品 配制，是 建立校正 方程的依 据
验证集
验证集是 为了验证 所建立的 模型是否 适合该体 系
A
预测集
预测集是 加入一定 量背景干 扰，预测 感兴趣组 分的浓度
➢第四部分 非四线性的四维数据解析方法研究 （第7章）
A
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第1章 绪 论
1.1 化学计量学及其研究范畴
化学计量学是一门化学与数学、统计学、 计算机科学交叉而产生的化学学科分支。
它综合应用各个相关学科的理论与方法， 进行和选择最优的测量过程和实验方案，通过对化学 数据的分析最大限度地获取化学信息。
A
LOD = 3.3s(0) LOQ = 10s(0)
A
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表2.3 ALTD和SWATLD算法用于土壤样品中IAA检测的品质因子
A
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2.5 小结
➢本章提出了一种高灵敏的定量分析方法用于测定土壤 样品中吲哚乙酸的含量；
➢验证集表明，理想的三线性数据，不同算法给出相 同的结果，说明二阶校正方法具有较好的稳定性； ➢从实际应用的角度证明，ATLD和SWATLD算法具 有对组分数不敏感的性质。
A
迅速冷却至室温
27
3. 植物样品和萃取过程
银杏叶和芽采集
存于-20℃冰箱
冷冻过的80%甲醇
储存冰箱备用
离心，过滤
4. 分析方法
➢银杏树叶提取液中GA和ABA的同时定量测定 ➢在GA共存下的银杏芽提取液中ABA的定量分析
A
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5. 化学计量学方法
➢平行因子分析（PARAFAC ）算法的解是基于最小二 乘原理的，具有较好的统计特性，在选择正确的组分数 情况下可以解析出比较平滑的光谱。该算法在分析化学 领域已得到广泛应用。
14
➢吲哚乙酸在浓度低至10-8 mol L-1，即1.75 ng mL-1时， 仍具有活性，故采用ng mL-1作为浓度单位。
➢吲哚乙酸的浓度在0-200 ng mL-1之间，8个具有不 同浓度的样本作为校正集；
➢8个具有不同浓度的样本T1-T8作为验证集，
➢吲哚乙酸在pH≈0时，不产生荧光，其荧光强度随着pH 值升高逐渐增强，在pH=6至pH=11时，达到了最高平台。 在土壤实际样品中，土壤样品的酸度可能会影响吲哚乙 酸的荧光强度，故在校正集和预测集中均加入1.0 mL pH=9的磷酸缓冲溶液。
➢IAA在植物中的含量很低，但它在低浓度时就具有高活性；
➢IAA存在于植物的嫩芽、枝干和种子中，同时，土壤中的 微生物通过生物合成也可产生植物激素；
亟需建立简单、高灵敏度的新方法用于测定
土壤样品中的吲哚乙酸
A
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图2.1 IAA在选定波长范围内的三维荧光图：（A）纯IAA样品、（B）土壤样品
随着荧光仪的发展，高灵敏的荧光分析方法越来越受到关注；
IAA具有较强的荧光强度，但是与土壤背景荧光光谱相重叠；
阻碍了直接荧光分析法用于土壤样品中IAA的测定。
A
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幸运地，化学计量学迅速发展，产生了一系列具有 “二阶优势”的二阶校正方法，如交替三线性分解（ATLD）、 自加权交替三线性分解（SWATLD）、平行因子分析 （PARAFAC）算法等。该方法运用“数学分离”增强或代替 化学物理分离，在感兴趣组分与背景干扰物质的响应信号 相互重叠的情况下，仍能实现感兴趣组分的直接快速定量分析。
A
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2.4 结果与讨论
1. 验证集
表2.1 验证集解析获得的IAA浓度及回收率
A
16
图2.3 采样两种算法解析验证集中IAA的椭圆置信区间 检验图：ATLD（实线）和SWATLD（*线）；五角星 （☆）表示理想点（0, 1）。
A
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➢另外，预测残差均方根（RMSEP）为1.3 ng mL-1， 相对预测残差（REP）为1.2 %。结果表明对于人工合 成的验证集样品，这两个算法均有很好的预测能力， 且这两个算法的预测结果几乎一致。
S E L A T A 1 n n B T B 1 n n 1 /2
检测限、检测量的计算采用以下公式：
LOD3.3s(0)
LOQ10s(0)
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表3.3 PARAFAC和ANWE算法用于银杏叶提取液样品中ABAL 和GA检测和银杏芽提取液中ABAB检测结果的品质因子
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3.2 实验部分
1. 试剂和溶液
赤霉素（GA）和脱落酸（ABA）购于Sigma 公司（美国），分别溶解于少量乙醇中，用超纯 水稀释获得储备液，并避光于4 ℃下储存，其稳 定性可保持一个月。
2. 氧化衍生过程
赤霉素储备液
缓慢加入浓H2SO4
水浴加热35 min
30 min后，用35%的硫酸溶液定容
射光谱。其中实线、长虚线和短虚线分别表示分解得到的ABA的光
谱曲线、GA的光谱曲线和银杏叶提取液基质干扰的光谱曲线，点线
代表真实的ABA和GA光谱曲线。
A
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图3.3 组分数N=3时，采用ANWE算法解析银杏叶提取液样品得到的 分辨光谱曲线及归一化的真实光谱曲线：（a）激发光谱、（b）发射 光谱。其中实线、长虚线和短虚线分别表示分解得到的ABA的光谱 曲线、GA的光谱曲线和银杏叶提取液基质干扰的光谱曲线，点线代 表真实的ABA和GA光谱曲线。
优
系
敏势
感
迭代方法
适用于多组分多 样本的分析体系
降维处理方法 BLLS/RBL
PARAFAC ATLD,SWATLD
对收
收
组敛
敛
分速
速
数度
度
敏慢
快
感
A
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第2章 三维荧光光谱结合化学计量学方法用于 土壤样品中吲哚乙酸的定量分析
2.1 引言
➢ 吲哚乙酸（IAA）是第一个被发现的植物激素，且影响着 植物生长的全过程；
博士学位论文答辩
多维校正方法及在植物激素与 农药定量分析中的应用研究
答辩人 ：李元娜 导 师 ：吴海龙 教授
2011-9-4
A
1
本论文主要内容
➢第一部分 绪论 （第1章） ➢第二部分 三维校正方法用于复杂农业体系中
植物激素的定量分析 （第2-4章） ➢第三部分 三维校正方法用于复杂环境体系中
除草剂的定量分析 （第5-6章）
➢选择PARAFAC和ANWE两种不同的算法或者解析银
杏叶和芽提取液等不同的复杂基体中的感兴趣组分，
分辨得到的脱落酸激发发射光谱均与其相应的真实激
发发射光谱图相同。
➢二阶校正方法不仅可以测定植物提取液中赤霉素和
脱落酸的浓度，还可以从不同的复杂体系中提取两种
植物激素的光谱信息。
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图3.8 植物提取液中ABA的椭圆置信区间(EJCR)检验分析图： 实线和点线的椭圆分别代表PARAFAC和ANWE算法解析银杏 叶提取液样品获得的椭圆，虚线和点划线的椭圆分别代表 PARAFAC和ANWE算法解析银杏芽提取液样品获得的椭圆， 其中星号(*)表示理想点(0,1)。
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采样理论 试验设计 与方法 与优化
化学专家 系统
研究范畴
计算机 模拟与 仿真
QSAR 模式识别
信号 处理
多维校正 与分辨
A
4
1.2 多维数据分辨与校正
Single sample
data
数
Scalar
1
I
Vector
1
I
1
J
Matrix
据 类 型
Sample data set
1
K
Vector
( One-way )
土壤采集
晾干，磨成粉末
无水乙醇提取
储存冰箱备用
A
离心，过滤
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2. 仪器和软件
➢所有样本均在装有150-W氙灯的F-4500荧光分光光度 计（Hitachi，日本）上进行荧光测定。所有检测均使用 1 cm石英比色皿。
➢荧光光谱扫描参数设置：激发波长范围为240至310 nm，间隔2 nm；发射波长范围为310至470 nm，间隔 5 nm。扫描速度为1200 nm/min，激发光和发射光的 狭缝宽度均为5 nm。
A
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3. 品质因子
灵敏度为单位浓度的纯分析信号，选择性是指灵敏度 与总信号的比值。
S E N k { [(A T A )* (B T B )]-1 } - n 1 n /2
S E L { [(A T A )* (B T B )]-1 } - n 1 n /2
检测下限和定量下限的计算公式如下：
A
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第3章 基于氧化衍生反应的三维荧光光谱 结合二阶校正用于植物提取液样中脱落酸
和赤霉素的测定
3.1 引言
➢植物激素可分为四大类别，分别是茁长素、赤霉素、 细胞分裂素及生长抑制剂 ➢赤霉素（GA）是植物自身产生的生长促进剂 ➢脱落酸（ABA）是最主要的植物生长抑制剂
➢植物激素的主要来源是顶端分生组织和树叶
➢交替归一加权残差（ANWE ）算法是我们实验室新近 提出的一种算法，它具有“二阶优势”，并且与 PARAFAC算法一样可以处理多个标准样品。作者运用 模拟数据和一定量的简单实验数据对ANWE算法进行了 测试，结果与PARAFAC算法相近。
A
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3.3 结果与讨论
1. 光谱特征与稳定性
图3.1 样品在选定波长范围内的三维荧光光谱图：（a）ABA标准溶液、 （b）GA标准溶液。
A
33
➢在GA共存下的银杏芽提取液中ABA的定量分析
表3.2 银杏芽提取液样品(P1 - P5)中ABA进行分析得到的预测 结果（N = 3）
A
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3. 品质因子
灵敏度为单位浓度的纯分析信号，选择性是指灵敏度 与总信号的比值。
S E N k A T A 1 n n B T B 1 n n 1 /2
A
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2. 分析方法
➢银杏树叶提取液中GA和ABA的同时定量测定
表3.1 银杏叶提取液样品(P1 - P5)中ABA和GA进行分析得到的 预测结果（N = 3）
A
31
图3.2 组分数N=3时，采用PARAFAC算法解析银杏叶提取液样品得到
的分辨光谱曲线及归一化的真实光谱曲线：（a）激发光谱、（b）发
K
11
1
I
I
K
Matrix
1
J
Array
校正类型 一维校正 二维校正 三维校正
（零阶校正） （一阶A校正） （二阶校正）
L 1
1
I
1 Array J
JL
I
K
Xq
Array
四维校正 （三阶校正5）
三维校正方法
பைடு நூலகம்
直接求解方法 GRAM、DTLD
不适用于 对
具
多样本 组
有
中多于三 分
二
个组分 数
阶
的分析体 不
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2.3 实验部分
1. 试剂和溶液
吲哚乙酸购买自美国Sigma公司，其他试剂均是分析纯。 配制了pH为9.0的磷酸缓冲溶液。把吲哚乙酸溶解于少量乙醇 中，用超纯水稀释至100 mL棕色容量瓶的刻度线，获得浓度 为105 μg mL-1的吲哚乙酸储备液，并避光于4 ℃的冰箱中储 存，其稳定性可保持一个月。
SWATLD算法采用切片矩阵及其转置来补偿ATLD仅 仅使用一个切片矩阵时的信息流失，且用权重的思路对变 量进行加权，加重了有效信息所占的比重。它具有ATLD 算法的优点，如对组分数不敏感和较快的收敛速度，一般 迭代100次以内就可以收敛。同时，它具有了自己的优点， 即对噪声不太敏感，因为它有求平均值计算步骤。