文档介绍：基于 Matlab 的化学实验数据分析摘要: 本文对化学实验数据分析方法做了详细的介绍, 包括定量分析方法、模式识别、光谱分析法、色谱分析法,并对其中的一些方法给出了具体的应用。同时本文也给出了一些 MATLAB 在化学实验数据分析方法中的应用,如回归分析等。关键词: Matlab ;化学实验数据分析;化学实验数据处理 1 引言 Matlab [1,2] 是 MathWork s公司于 198 2 年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件, 它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体, 构成了一个方便的、界面友好的用户环境。 MATLAB 的推出得到了各个领域专家学者的广泛关注, 其强大的扩展功能为各个领域的应用提供了基础。这些专家学者陆续推出了 MATLAB 工具箱, 其中主要有信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、最优化、模糊逻辑、小波、样条、通信和统计等工具箱, 而且工具箱还在不断增加, 这些工具箱给各个领域的研究和工程应用提供了有力的工具。除此之外, MATLAB 还具有如下优点: (1) 语言简洁,库函数丰富,压缩了一切不必要的编程工作。(2) 运算符丰富, 语法限制不严, 程序设计自由度大, 且程序可移植好, 基本上不做修改就可在各种型号计算机和操作系统上运行。(3) 图形功能强大,数据的可视化非常简单。(4) 原程序的开放性。除内部函数以外, 所有的 MATLAB 的核心文件和工具箱文件都是可读可改的源文件, 用户可通过对源文件的修改以及加入自己的文件构成新的工具箱。随着分析化学的发展, 产生了化学计量学。该门学科是化学、数学、统计学和计算机科学相互交叉而形成的一门边缘学科, 它运用数学和统计学的方法,设计或选择最优量测程序和实验方法, 并通过解析化学量测数据而获取最大限度的信息。化学计量学中的计算问题一般比较复杂, 尤其是高维数据的处理涉及到大量的矩阵运算,MATLA B 语言由于它独特的优势和强大的计算功能为化学试验设计及数据处理提供了有力的工具。文献[3] 报道了 MATLAB 在化工计算中的简单应用,本文着重介绍了 MATLAB 在化学实验数据处理中的应用。 2 分析方法分类定量分析方法定量分析方法里有主成分分析法与偏最小二乘法。(1) 主成分分析法(ponent analysis, PCA) 方法是化学计量学中的基础方法,广泛用于化学实验数据的统计分析,进行数据降维、变量提取与压缩、确定化学组分数、分类和聚类以及与其他方法连用进行数据处理。对于一个有 n个变量 x1,x2, …,xn 的多维空间,PCA 方法可构造 n个新变量,称为主成分得分(简称主成分)t1,t2, … tn。主成分必须满足以下条件:1)每个主成分是各个原变量的线性组合;2)各个主成分之间为正交;3)经线性交换得到的 t1的方差为最大,t2次之,依此类推,t1,t2, …,tn称为第 1,2,…,n个主成分。与它对应的特征值为λ1,λ2,…,λn,且λ1 ≥λ2 ≥…≥λ n。一般而言,方差大的主成分含原变量的信息量大, 因此,t1所含原变量的信息量最大,t2次之,其余类推。顺序排在前 m个主成分的方差贡献率可表示为(λ1+λ2+…+λm)/(λ1+λ2+…+λn)。一般情况下,前面几个主成分的方差贡