化學(xué)計(jì)量學(xué)方法及MATLAB實(shí)現(xiàn)

第1章 概述
1.1 化學(xué)計(jì)量學(xué)的定義
1.2 化學(xué)計(jì)量學(xué)的研究范疇
1.3 化學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展歷史
1.4 化學(xué)計(jì)量學(xué)的發(fā)展
1.5 化學(xué)計(jì)量學(xué)發(fā)展的動(dòng)力
第2章 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析
2.1 數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)類型
2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述
2.2.1 隨機(jī)分布
2.2.2 置信區(qū)間
2.2.3 誤差的傳遞
2.3 統(tǒng)計(jì)推斷
2.3.1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
2.3.2 X2分布
2.3.3 F分布
2.3.4 t分布
2.3.5 假設(shè)檢驗(yàn)
2.4 異常數(shù)據(jù)的剔除
2.4.1 粗大誤差規(guī)則
2.4.2 Dixon檢驗(yàn)
2.4.3 Grubbs檢驗(yàn)規(guī)則
2.4.4 肖維勒準(zhǔn)則
2.5 方差分析
2.5.1 單因素方差分析
2.5.2 雙因素方差分析
第3章 采樣理論及方法
3.1 正確采樣的統(tǒng)計(jì)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)
3.2 總體的類型
3.3 隨機(jī)采樣
3.4 分層采樣
3.5 固體散狀物料采樣
3.6 抽樣檢驗(yàn)
3.6.1 計(jì)量抽樣檢驗(yàn)
3.6.2 計(jì)數(shù)抽樣檢驗(yàn)法
3.7 采樣操作方法
3.8 動(dòng)態(tài)過(guò)程中的采樣
第4章 化學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與優(yōu)化
4.1 化學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
4.1.1 試驗(yàn)指標(biāo)
4.1.2 因素和水平
4.1.3 同時(shí)試驗(yàn)和序貫試驗(yàn)
4.1.4 試驗(yàn)最優(yōu)化和解析最優(yōu)化
4.1.5 有效實(shí)驗(yàn)存在的條件
4.1.6 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理
4.1.7 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的步驟
4.2 析因?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)
4.2.1 析因設(shè)計(jì)表
4.2.2 析因設(shè)計(jì)的步驟
4.2.3 中心復(fù)合設(shè)計(jì)和Box-Behnken設(shè)計(jì)
4.3 正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
4.3.1 正交表及其特點(diǎn)
4.3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
4.4 均勻?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)
4.4.1 均勻設(shè)計(jì)表
4.4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
4.5 隨機(jī)區(qū)組
4.6 響應(yīng)曲面法
4.6.1 形狀已知的響應(yīng)界面法
4.6.2 形狀未知的響應(yīng)界面法
4.6.3 單純形法
4.7 D-最優(yōu)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
第5章 化學(xué)量測(cè)信號(hào)的檢測(cè)與處理
5.1 分析信號(hào)檢測(cè)
5.2 檢測(cè)限
5.2.1 定義
5.2.2 檢測(cè)限的點(diǎn)估計(jì)
5.2.3 檢測(cè)限的t檢驗(yàn)法估計(jì)
5.2.4 檢測(cè)限的精度
5.3 分析信號(hào)處理
5.3.1 數(shù)字平滑與濾波
5.3.2 曲線擬合
5.3.3 譜峰面積的估計(jì)
5.4 分析信號(hào)的變換
5.4.1 傅立葉變換(FT)
5.4.2 Hadamard變換(HT)
5.4.3 FTr和HT的應(yīng)用
第6章 化學(xué)模式識(shí)別
6.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.1.1 丟失數(shù)據(jù)的彌補(bǔ)
6.1.2 中心化變換
6.1.3 歸一化處理
6.1.4 正規(guī)化處理
6.1.5 標(biāo)準(zhǔn)化處理
6.2 方差一協(xié)方差矩陣、相關(guān)矩陣和距離
6.2.1 方差一協(xié)方差矩陣
6.2.2 相關(guān)矩陣
6.2.3 距離
6.3 特征選取
6.3.1 化學(xué)模式識(shí)別中常用的特征
6.3.2 特征選擇的方法
6.4 主成分分析
6.5 監(jiān)督模式識(shí)別
6.5.1 聚類分析
6.5.2 顯示技術(shù)
6.6 有監(jiān)督模式識(shí)別
6.6.1 Fisher線性分類法
6.6.2 Bayes方法
6.6.3 K最鄰近法
6.6.4 SIMCA法
第7章 化學(xué)校正理論
7.1 單變量校正
7.1.1 一元線性回歸
7.1.2 相關(guān)系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)
7.1.3 權(quán)重回歸
7.1.4 曲線回歸
7.2 多元線性回歸分析
7.2.1 基本原理
7.2.2 K一矩陣法和P矩陣法
7.3 逐步線性回歸方法
7.4 主成分回歸分析
7.5 偏最小二乘法
……
第8章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
附錄