钼的分析方法

钼的测定

一、方法原理：试样用碱分解，并以水浸取成钼酸钠溶液，而使钼与铁、锰铜等杂质元素分离，钨用柠檬酸络合，并在硫酸溶液中，以三价铁，二价铜作催化剂，以硫脲作还原剂，使五价钼与硫氰根生成琥珀色络合物，借此进行比色。

二、试剂

（1）过氧化钠

（2）无水碳酸钠

（3）氢氧化钠----柠檬酸钠混合液称200gNaOH100g柠檬酸钠加水溶解至1000ml塑料瓶中。

（4）硫酸----柠檬酸称500g柠檬酸加热溶解至1000ml水中，量1000ml硫酸加到1000ml水中，将二样混匀。

（5）硫酸铜：6%

（6）硫脲：10%

（7）硫氰酸铵：40%

（8）钼标准溶液：每毫升含钼1.0毫克准确称取在450℃下灼烧2小时纯度为99.9%以上的MoO31.5003g于150ml烧杯中，加1M NaOH10ml，加热溶解后移入1000ml容量瓶中，摇匀，备用。取上述标液10 ml放入到200ml容量瓶中，用水稀释至刻度，摇匀，此溶液为0.05mg/ml。

三、工作曲线绘制取0.05mg/ml标液0、1.0、2.0、3.0、4.0、5.0ml分别放入100ml 容量瓶中，加入氢氧化钠--柠檬酸钠混合液10ml，摇匀，加硫酸—柠檬酸混合液28ml，摇匀，冷至室温，加入6%硫酸铜3滴，10%硫脲5ml，40%硫氰酸铵10ml，用水稀至刻度，摇匀，放置15分钟，在721型分光光度计上测其消光，波长为460毫微米，比色器为20毫米，以试剂空白作参比，绘制工作曲线，测出曲线斜率。

四、分析步骤称取试样0.20~0.500g于30ml铁坩埚中，加过氧化钠4g，用干燥的圆头玻璃棒搅拌，以小片滤纸擦净玻璃棒，将滤纸放入坩埚中，在低温电炉上除H2O，再放入马弗炉中，温度为700~750℃灼烧10分钟左右至桃红色，取出稍冷后，放入盛有100ml热水的250ml烧杯中浸出，以水洗净坩埚，冷却至室温后，移入250ml容量瓶中，用水稀释至刻度，摇匀，干过滤，吸取滤液1~10于100ml容量瓶中，加NaOH—柠檬酸钠混合液10ml，以

下操作同标准曲线绘制。计算：1 (%)1000100KE MoG 2

(/)KE MogLG K----斜率 E----测其消光

水文随机分析

基于小波分析方法的水文随机模拟 摘要：本文对小波分析进行了简要介绍，包括小波分析的发展历史、分析方法、应用领域以及发展现状，在此基础之上介绍了小波分析在水文随机模拟中的应用，最后，对小波分析方法在今后水文水资源领域中的应用进行了展望。总而言之，小波分析在水文预报、水文随机模拟、水文多时间尺度分析、水文时间序列变化特性分析等很多方面具有很大的研究价值和发展前景。 关键词：小波分析；不确定性；水文随机模拟 1引言 由于水文系统较为复杂，受制于气候和人为活动等多因素的影响，所以目前没有一个准确的数学物理方程能够描述并求解这一过程，而传统的随机模型结构简单、参数少，能描述水文序列的主要统计特性。但通过数理统计方法得到的参数描述水文过程过于粗糙，信息量少。小波分析是一种多分辨率分析方法，能充分展示水文序列的精细结构，挖掘更多的信息，可揭示水文系统的多时间尺度特性，较方便识别出水文时间序列中隐含的主要周期。通过小波消噪技术可把高频成分有效分离，从两方面分别研究其水文序列特性。鉴此，本文提出了基于小波分析的随机水文模型。 1.1小波分析的分析方法及发展历史 小波分析或小波转换是指用有限长或快速衰减的、称为母小波的振荡波形来表示信号。该波形被缩放和平移以匹配输入的信号。 小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的认可。随后，1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，小波分析自此才开始蓬勃发展起来。小波变换与Fourier变换、窗口Fourier变换相比，这是一个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题，因此，小波变化被誉为“数学显微镜”，它是调和分析发展史上里程碑式的进展。 1.2小波分析的应用领域及发展现状 事实上小波分析的应用领域十分广泛，包括数学领域的许多学科、信号分析、图像处理、理论物理、医学成像与诊断、地震勘探数据处理、大型机械的故障诊断等方面；例如，在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等；

荧光光度分析法测定维生素B2的含量

荧光光度分析法测定维生素B 2的含量 引言 荧光分光光度法简介 有些物质，当用紫外光照射时，它吸收某种波长之后还会发射出各种颜色和强度不同的光；而当紫外光停止照射后，这种光线也随之消失，这种光线称为荧光。荧光的波长比吸收的紫外光波长要长。 由于物质分子结构不同，所吸收的紫外光波长和发射的荧光波长也有所不同。利用物质的这个特性，可以对物质进行定性分析。同一种分子结构的物质，用同一种波长的紫外光照射，可发射相同波长的荧光；若该物质的浓度不同，所发射的荧光强度也不同，利用这个性质可以对物质进行定量分析。这种定量方法称为荧光分析法，简称荧光法。测量荧光的仪器有滤光片荧光计，滤光片—单色器荧光计和荧光分光光度计。荧光法的选择性好，灵敏度比紫外-可见分光光度法高2~3数量级，检出限低，可以达到10~12g ／m1，线性范围宽。现在主要应用的是荧光分光光度计。 【实验目的】 1. 学习荧光光度法测定维生素B 2的含量的基本原理和方法。 2. 熟悉荧光光度计的结构及使用方法。 【实验原理】 在经过紫外光或波长较短的可见光照射后，一些物质会发射出比入射光波长更长的荧光。在稀溶液中，荧光强度IF 与物质的浓度c 有以下关系： bc I 303.2I 0F εφ= 当实验条件一定时，荧光强度与荧光物质的浓度成线性关系： Kc I F = 这种以测量荧光的强度和波长为基础的分析方法叫做荧光光度分析法。荧光强度与激发光强度成正比，提高激发光强度，可成倍提高荧光强度。同时，提高仪器灵敏度，可提高荧光光度法的灵敏度。而吸收光度法，无论是提高激发光强度还是提高仪器灵敏度，入射光和出射光同时增大，其灵敏度不变。因此，荧光光度法比吸收光度法灵敏度高。

随机信号分析习题

随机信号分析习题一 1. 设函数???≤>-=-0 , 0 ,1)(x x e x F x ，试证明)(x F 是某个随机变量ξ的分布函数。并求下列 概率：)1(<ξP ，)21(≤≤ξP 。 2. 设),(Y X 的联合密度函数为 (), 0, 0 (,)0 , other x y XY e x y f x y -+?≥≥=? ?， 求{}10,10<<<

8. 两个随机变量1X ，2X ，已知其联合概率密度为12(,)f x x ,求12X X +的概率密度？ 9. 设X 是零均值，单位方差的高斯随机变量，()y g x =如图，求()y g x =的概率密度 ()Y f y \ 10. 设随机变量W 和Z 是另两个随机变量X 和Y 的函数 22 2 W X Y Z X ?=+?=? 设X ，Y 是相互独立的高斯变量。求随机变量W 和Z 的联合概率密度函数。 11. 设随机变量W 和Z 是另两个随机变量X 和Y 的函数 2() W X Y Z X Y =+?? =+? 已知(,)XY f x y ，求联合概率密度函数(,)WZ f z ω。 12. 设随机变量X 为均匀分布，其概率密度1 ,()0X a x b f x b a ?≤≤? =-???， 其它 （1）求X 的特征函数,()X ?ω。 （2）由()X ?ω，求[]E X 。 13. 用特征函数方法求两个数学期望为0，方差为1，互相独立的高斯随机变量1X 和2X 之和的概率密度。 14. 证明若n X 依均方收敛，即 l.i.m n n X X →∞ =，则n X 必依概率收敛于X 。 15. 设{}n X 和{}n Y (1,2,)n = 为两个二阶矩实随机变量序列，X 和Y 为两个二阶矩实随机变量。若l.i.m n n X X →∞ =，l.i.m n n Y Y →∞ =，求证lim {}{}m n m n E X X E XY →∞→∞ =。

随机信号分析实验

实验一 随机序列的产生及数字特征估计 一、实验目的 1、学习和掌握随机数的产生方法； 2、实现随机序列的数字特征估计。 二、实验原理 1. 随机数的产生 随机数指的是各种不同分布随机变量的抽样序列（样本值序列）。进行随机信号仿真分析时，需要模拟产生各种分布的随机数。 在计算机仿真时，通常利用数学方法产生随机数，这种随机数称为伪随机数。伪随机数是按照一定的计算公式产生的，这个公式称为随机数发生器。伪随机数本质上不是随机的，而且存在周期性，但是如果计算公式选择适当，所产生的数据看似随机的，与真正的随机数具有相近的统计特性，可以作为随机数使用。 (0，1)均匀分布随机数是最最基本、最简单的随机数。(0，1)均匀分布指的是在[0，1]区间上的均匀分布，即U(0，1)。实际应用中有许多现成的随机数发生器可以用于产生(0，1)均匀分布随机数，通常采用的方法为线性同余法，公式如下： N y x N ky Mod y y n n n n /))((110===-， （1.1） 序列{}n x 为产生的(0，1)均匀分布随机数。 下面给出了上式的3组常用参数： (1) 7101057k 10?≈==，周期，N ； (2) （IBM 随机数发生器）8163110532k 2?≈+==，周期，N ； (3) （ran0）95311027k 12?≈=-=，周期，N ； 由均匀分布随机数，可以利用反函数构造出任意分布的随机数。 定理1.1 若随机变量X 具有连续分布函数F X (x)，而R 为(0，1)均匀分布随机变量，则有

)(1R F X x -= （1.2） 由这一定理可知，分布函数为F X (x)的随机数可以由(0，1)均匀分布随机数按上式进行变换得到。 2. MATLAB 中产生随机序列的函数 (1) (0，1)均匀分布的随机序列 函数：rand 用法：x = rand(m,n) 功能：产生m ×n 的均匀分布随机数矩阵。 (2) 正态分布的随机序列 函数：randn 用法：x = randn(m,n) 功能：产生m ×n 的标准正态分布随机数矩阵。 如果要产生服从2N(,)μσ分布的随机序列，则可以由标准正态随机序列产生。 (3) 其他分布的随机序列 MATLAB 上还提供了其他多种分布的随机数的产生函数，下表列出了部分函数。 MATLAB 中产生随机数的一些函数 表1.1 MATLAB 中产生随机数的一些函数 3、随机序列的数字特征估计 对于遍历过程，可以通过随机序列的一条样本函数来获得该过程的统计特性。这里我们假定随机序列X (n)为遍历过程，样本函数为x(n)，其中n=0,1,2，…，N-1。那么，X (n)的均值、方差和自相关函数的估计为

荧光光度分析法及药物分析

荧光光度分析法与药物分析 化材院化工3班姚依弟10081224 前言 当紫外光照射到某些物质的时候，这些物质会发射出各种颜色和不同强度的光，而当紫外光停止照射时，这种光线也随之很快地消失，这种光线称为荧光。利用这种能够反映物质特性的荧光对该物质进行定性和定量分析的方法称为荧光分析法。 荧光是分子从激发态的最低振动能级回到它原来的基态时发射的光，激发的完成是由于光的吸收。吸收与荧光密切相关，因为吸收必须先于荧光发射。由于碰撞和热的耗散常使一部分吸收能丧失，剩余荧光的能量比吸收的能量小，因此荧光在更长的波长发射。 【一】荧光分光光度法的分析方法 荧光分析的灵敏度一般都高过应用最广泛的比色法和分光光度法。比色法及分光光度法的灵敏度通常在千万分之几；而荧光分析法的灵敏度常达亿分之几，甚至有千亿分之几的。荧光分析法的另一优点是选择性高。荧光分析法还有方法快捷，重现性好，取样容易，试样需要少等优点。荧光分析法也有它的不足之处，主要是指它比起其它方法来说应用X围还不够广泛，因为有许多物质本身不会产生荧光。 为使荧光分析法的应用更加广泛，发展了各类荧光分析方法，如

对不发荧光的物质可通过某类化学反应使其转变为适合测定的荧光物质，对荧光较弱的物质可采取荧光增敏分析法。荧光分析法可分为直接荧光测定法和间接荧光测定法。直接测定法是利用物质自身发射的荧光进行定量测定。但是自身发荧光的药物寥寥无几，所以一般采用间接法测定。 1、直接荧光分析法 直接荧光分析法适用于自身能产生荧光的药物。因荧光性质与溶液的EF值有关，故荧光强度的测定需在适宜的EF缓冲溶液中进行。对于成分复杂的生物供试品，为了防止干扰，有时需利用萃取、沉淀、色谱分离等方法除去干扰物，以降低荧光空白本底，提高分析灵敏度。已用于直接荧光分析法的药物有盐酸洛哌丁胺、双水杨酯、左旋溶肉瘤素、叶酸等。 本身能发荧光的物质,可用荧光分光光度法直接测定。鲍霞认为可用荧光分光光度法直接测定氧氟沙星胶囊的含量。取氧氟沙星胶囊药粉用醋酸-醋酸钠缓冲溶液配溶液,2h后,室温,用试剂作空白,在RF-5301 型荧光分光光度(日本岛津) 上,以427nm 为激发长,500nm 为发射波长测定荧光强度,计算其标示量的百分含量。本法操作简单,快捷,灵敏度高,结果满意。 2、间接荧光分析法 本身荧光很弱的物质,常采用氧化还原反应、配位反应等化学反应将其变为能发荧光的物质,用荧光分光光度法间接测定。

matlab随机信号分析常用函数

随机信号分析常用函数及示例 1、熟悉练习使用下列MATLAB函数，给出各个函数的功能说明和内部参数的意 义，并给出至少一个使用例子和运行结果。 rand()： 函数功能：生成均匀分布的伪随机数 使用方法： r = rand(n) 生成n*n的包含标准均匀分布的随机矩阵，其元素在(0，1)内。 rand(m,n)或rand([m,n]) 生成的m*n随机矩阵。 rand(m,n,p,...)或rand([m,n,p,...]) 生成的m*n*p随机矩数组。 rand () 产生一个随机数。 rand(size(A)) 生成与数组A大小相同的随机数组。 r = rand(..., 'double')或r = rand(..., 'single') 返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single 指随机数为单精度浮点数。 例：r=rand(3,4); 运行结果： r= 0.4235 0.4329 0.7604 0.2091 0.5155 0.2259 0.5298 0.3798 0.3340 0.5798 0.6405 0.7833 randn(): 函数功能：生成正态分布伪随机数 使用方法： r = randn(n) 生成n*n的包含标准正态分布的随机矩阵。 randn(m,n)或randn([m,n]) 生成的m*n随机矩阵。 randn(m,n,p,...)或randn([m,n,p,...]) 生成的m*n*p随机矩数组。 randn () 产生一个随机数。 randn(size(A)) 生成与数组A大小相同的随机数组。 r = randn(..., 'double')或r = randn(..., 'single') 返回指定类型的标准随机数，其中double指随机数为双精度浮点数，single 指随机数为单精度浮点数。 例：

随机有限元法

第7章随机有限元法 §7.1 绪论 结构工程中存在诸多的不确定性因素，从结构材料性能参数到所承受的主要荷载，如车流、阵风或地震波，无不存在随机性。在有限单元法已成为分析复杂结构的强有力的工具和广泛使用的数值方法的今天，人们已不满足精度越来越高的确定性有限元计算，而设法用这一强有力的工具去研究工程实践中存在的大量不确定问题。随机有限元法（Stochastic FEM）,也称概率有限元法（Probabilistic FEM）正是随机分析理论与有限元方法相结合的产物，是在传统的有限元方法的基础上发展起来的随机的数值分析方法。 最初是Monte-Carlo法与有限元法直接结合，形成独特的统计有限元方法。Astill和Shinozuka（1972）首先将Monte-Carlo法引入结构的随机有限元法分析。该法通过在计算机上产生的样本函数来模拟系统的随机输入量的概率特征，并对于每个给定的样本点，对系统进行确定性的有限元分析，从而得到系统的随机响应的概率特征。由于是直接建立在大量确定性有限元计算的基础上，计算量极大，不适用于大型结构，而且最初的直接Monte-Carlo 法还不是真正意义上的随机有限元法。但与随后的摄动随机有限元法（PSFEM）相比，当样本容量足够大时，Monte-Carlo有限元法的结果更可靠也更精确。 结构系统的随机分析一般可分为两大类：一类是统计方法，另一类是非统计方法。因此，随机有限元法同样也有统计逼近和非统计逼近两种类型。前者通过样本试验收集原始的数据资料，运用概率和统计理论进行分析和整理，然后作出科学推断。这里，样本试验和数据处理的工作量很大，随着计算机的普及和发展，数值模拟法，如蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟，已成为最常用的统计逼近法。后者从本质上来说是利用分析工具找出结构系统的（确定的或随机的）输出随机信号与输入随机信号之间的关系，采用随机分析与求解系统控制方程相结合的方法得到输出信号的各阶随机统计量的数字特征（如各阶原点矩或中心矩）。 在20世纪70年代初，Cambou首先采用一次二阶矩方法研究线弹性问题。由于这种方法将随机变量的影响量进行Taylor级数展开，就称之为Taylor展开法随机有限元（TSFEM）。Shinozuka和Astill（1972)分别独立运用摄动技术研究了随机系统的特征值问题。随后，Handa（1975）等人在考虑随机变量波动性时采用一阶和二阶摄动技术，并将这种摄动法随机有限元成功地应用于框架结构分析。Vanmarcke等人（1983）提出随机场的局部平均理论，并将它引入随机有限元。局部平均理论是用随机场函数在每一个离散单元上的局部平均的随机变量来代表该单元的统计量的近似理论。Liu W. K.等人（1986、1988）的系列工作，提供了一种“主模态”技术，运用随机变量的特征正交化方法，将满秩的协方差矩阵变换为对角矩阵，减少计算工作量，对摄动随机有限元法的发展做出贡献，此外，提出了一个随机变分原理。 Yamazaki和Shinozuka(1987)创造性地将算子的Neumann级数展开式引入随机有限元的列式工作。从本质上讲，Neumann级数展开方法也是一类正则的小参数摄动方法，正定的随机刚度矩阵和微小的随机扰动量是两个基本要求，这两个基本要求保证了摄动解的正则性和收敛性，其优点在于摄动形式较简单并可以得到近似解的高阶统计量。Shinozuka等人（1987）将随机场函数的Monte-Carlo模拟与随机刚度矩阵的Neumann级数展开式结合,得到具有较好计算精度和效率的一类Neumann随机有限元列式（称NSFEM）。Benaroya等（1988）指出，将出现以随机变分原理为基础的随机有限元法来逐渐取代以摄动法为基础的随机有限元法。Spanos和Ghanem等人（1989，1991）结合随机场函数的Karhuen-Loeve展式和Galerkin （迦辽金）射影方法建立了相应的随机有限元列式，并撰写了随机有限元法领域的第一本专著《随机有限元谱方法》。 国内对随机有限元的研究起步较晚。吴世伟等人（1988）提出随机有限元的直接偏微

荧光光谱法

荧光分析法测定维生素B2 一、实验目的 1.学习与掌握荧光光度分析法测定维生素B2的基本原理与方法; 2.熟悉荧光分光光度计的结构及使用方法; 3、学习掌握固体及液体试样的荧光测试方法。 二、实验原理 当用一种波长的光照射某种物质时,这种物质会在极短的时间内,发射出一种比照射光波长较长的光,这种发射出来的光就叫做荧光。当照射光停止照射时,荧光也随之很快地消失。利用某些物质被紫外光照射后所产生的、能够反映出该物质特性的荧光,以进行该物质的定性分析与定量分析,称为荧光分析。 实验证明,荧光通常发生于具有刚性平面的л-电子共轭体系分子中。随着л-电子共轭度与分子平面度的增大,荧光也就越容易产生。因此几乎所有对分析化学有用的荧光体系都含有一个以上的芳香基团,芳环数越多,荧光愈强。能发荧光的纯无机物很少,通常就是利用有机配位体与金属离子形成荧光络合物进行无机离子的分析。 图1.荧光分光光度计的结构原理图

荧光分光光度计工作原理(图1)可简述为:光源发出的光束经激发单色器色散,提取所需波长单色光照射于样品上,由样品发出的荧光经发射单色器色散后照射于检测器上,检测器把荧光强度信号转变为电信号并经放大器放大后,由信号显示系统显示或者记录。 荧光光谱包括激发光谱与发射光谱两种。激发光谱就是就是指发射单色器波长固定,而激发单色器进行波长扫描所得到的荧光强度随激发光波长变化的曲线。荧光发射光谱就是指激发单色器波长固定,发射单色器进行波长扫描所得到的荧光强度随发射光波长变化的曲线。一般所说的荧光光谱实际上仅指荧光发射光谱。这一光谱为分析指出了最佳的发射波长。 荧光定性定量分析与紫外可见吸收光谱法相似。定性时,就是将实验测得样品的荧光激发光谱与荧光发射光谱与标准荧光光谱图进行比较来鉴定样品成分,一般荧光定性的依据就是荧光光谱峰的个数、位置、相对强度及轮廓。 定量分析时,一般以激发光谱最大峰值波长为激发光波长,以荧光发射光谱最大峰值波长为发射波长,测量样品的荧光强度。对同一物质而言,荧光强度F 与该物质的浓度c 有以下的关系: F = 2、303Фf I0 a b c ⑴ Фf－荧光过程的量子效率; a－荧光分子的吸收系数; I0－入射光强度; b－试液的吸收光程。 在I0 与b 不变时,2、303Фf I0 a b为常数,则⑴式可以表示为 F＝Kc ⑵ ⑵即可作为荧光定量检测的依据。 图2 VB2的结构式

二氧化硅的测定(钼蓝光度法)

矿石中二氧化硅的测定 硅钼蓝光度法 方法提要 在0.1～0.3mol/LHCl介质中，硅酸要离子与钼酸铵生成黄色的硅钼酸配合物。当提高溶液的酸度为0.6～1mol/L时，加入钼蓝色显色剂，使成硅钼蓝进行测定。硅钼蓝的颜色至少可稳定8h。 溶液的酸度和温度对硅钼黄显色影响较大。酸度过高，显色不完全；酸度过低，显色速度减慢。温度以20～30℃为宜，5～10min即显色完全。 本法适用于含量0.05%～4%二氧化硅的测定。 仪器 分光光度计。 试剂 氢氧化钠。 盐酸。 乙醇。 钼酸铵溶液（100g/L）称取10g(NH4)2MoO4溶于80mL水，倾入盛有20mL3mol/LH2SO4的容器中。 钼蓝显色剂溶液称取20g草酸、15g硫酸亚铁铵，溶于1000mL3mol/LH2SO4中。 二氧化硅标准溶液ρ(SiO2)=100μg/mL 称取0.1000g优级纯二氧化硅，置于铂坩埚中，加入2.5～3g无水NaCO3,搅匀，于950～1000℃熔融20～30min，取出，用400mL水加热提取，冷却后移入1000mL容量瓶中，迅速用水稀释至刻度，摇匀。将溶液立即倒入干燥塑料瓶中备用。此溶液一个月内有效。 标准曲线 移取0.00mL、0.50mL、1.00mL、2.00 mL、3.00 mL、4.00 mL、5.00mL二氧化硅标准溶液（100μg/mL），置于100mL容量瓶中，加100mL乙醇，用水稀释至约30mL，加5mL（5+95）HCl、2.5mL（NH4）2MoO4溶液，加1滴0.004mol/LKMnO4溶液，放置10～20min(放置时间应根据室温而定。低于20℃时，放置20min；20～30℃时，放置5～10min；30℃以上放置时间不能超过5min)。加入20mL钼蓝显色剂溶液，立即摇匀，用水稀释至刻度，摇匀。5min后在分光光度计上，用试剂空白作参比，于波长600nm处测量吸光度。绘制校准曲线。 分析步骤 称取0.2000g试样，置于银坩埚中，加数滴乙醇润湿，加入约1.5g粒状NaOH，于650～700℃熔融10min，取出，冷却。放入塑料烧杯中，往坩埚内加入大半埚热水，溶解完后，倒入预先盛有15mL（1+1）HCl及40mL水的100mL容量瓶中，立即摇匀，用水及（5+95）HCl 洗净坩埚，用水稀释至刻度，摇匀。此溶液尚可备作铁、铝、钙、镁等组份的测定用。 移取上述制备溶液10.0mL（相当于20mg试样），置于100mL容量瓶中，用水稀释至30mL。以下步骤同校准曲线。 注意事项 1）试样用氢氧化钠在银坩埚中熔融，为了防止试样溶液中可能存在的胶体银会还原游离钼酸而影响结果，故需加入1滴高锰酸钾溶液，若褪色则应补加。 2）加入乙醇可增加硅钼黄的稳定性。

多元数据处理——因子分析法

多元数据处理 ---因子分析方法 多元数据处理主要包括多元随机变量，协方差分析，趋势面分析，聚类分析，判别分析，主成分分析，因子分析，典型相关分析，回归分析以及各个分析方法的相互结合等等。本文主要针对其中的因子分析方法展开了论述，并举了一个因子分析法在我国房地产市场绩效评价中的应用实例。 第一章因子分析方法概述 1.1因子分析的涵义 为了更全面和准确的测量和评估对象的特征，在实际的应用中，我们往往尽可能多的选用特征指标进行系统评估，选取的指标越多，就越能全面、客观的反映评价对象的特征。选取众多指标的同时也带来了统计分析的困难：一、不同的指标，不同重要程度需要赋予不同的权重，而靠主观的评价避免不了一些失误与错误。二、收集到的指标之间可能存在较大的相关性，大量收集指标带来了人力、物力和财力的浪费。而因子分析方法则较好的解决了上述问题。 因子分析[1]是一种多元统计方法，该方法起源于20世纪初Karl Pearson 和Charles Spearman 等人关于心理测试的统计分析，它的核心是用最少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。[2]通过分析事物内部的因果关系来找出其主要矛盾，找出事物内在的基本规律。 因子分析的基本思想是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，但是，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，使不同组内的变量相关性较低[3]。对于所研究的问题就可试图用最少个数的所谓因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量[4]。因子变量的特点：第一，因子变量的数量远小于原指标的数量，对因子变量的分析能够减少分析的工作量；第二，因子变量不是原有变量的简单取舍，而是对原有变量的

二氧化硅 硅钼黄光度法

HZHJSZ00147 水质二氧化硅的测定　硅钼黄光度法 HZ-HJ-SZ-0147 水质硅钼黄光度法 1 范围 本方法最低检出浓度为0.4mg/L 测定最适宜浓度范围为0.4~20mg/Lò2?éó?óúò?°??·?3???ù·??? ?éò?2éó?213￥·¨(不加钼酸铵的水样为参比)予以消除 大量的铁加入草酸能破坏磷钼酸 在测定条件下样品中含铁20mg/L 磷酸盐0.8mg/L2??éè?2a?¨ ó?2￡á§?÷?óê± ó???3y??°×μ?·?·¨??3y2￡á§?÷?óμ?ó°?ì ?a?á?§ó?1è?á·′ó| 在一定浓度范围内可于波长410nm处测定其吸光度并与硅校准曲线对照求得二氧化硅的浓度 离子交换水可能含胶态的硅酸而影响测定 3.1 1+1盐酸溶液 溶解10g钼酸铵[(NH4)6Mo7O24· 4H2O]于水中(搅拌并微热) 如有不溶物可过滤　 ３．３ 草酸溶液溶解7.5g草酸 (H2C2O4??êí?á100mL 3?è???′?êˉó￠é°(二氧化硅)0.2500g置于铂坩埚中混匀在1000取出冷却后用水洗净坩埚与盖用水稀释至标线贮于聚乙烯瓶中 此溶液每毫升含l.00mg二氧化硅(SiO2) ?üè?50.0mL贮备溶液用聚乙烯瓶密封保存 3.6 永久性颜色溶液 3.6.1 铬酸钾溶液稀释至1 L èü?a10g硼酸钠(Na2B4O7??êí?á 1 L 30~50mL 5 试样制备 水样应保存在聚乙烯瓶中以避免玻璃瓶中的硅溶出而污染水样这种溶出的危险性更大 ０．５０３．００７．００ 分别移入50mL比色管中迅速顺次加入1.0mL 1+1盐酸溶液和2.0mL钼酸铵试剂使之混合均匀加入2.0mL草酸溶液从加入草酸溶液后的时间算波长采用410nm ò????a2?±è2￠×÷??°×D￡?y

随机信号分析

随机信号分析 朱华，等北京理工大学出版社2011-07-01 《随机信号分析》是高等学校工科电子类专业基础教材。内容为概率论基础、平稳随机过程、窄带随机过程、随机信号通过线性与非线性系统的理论与分析方法等。在相应的部分增加了离散随机信号的分析。《随即信号分析》的特点侧重在物理概念和分析方法上，对复杂的理论和数学问题着重用与实际的电子工程技术问题相联系的途径及方法去处理。《随即信号分析》配套的习题和解题指南将与《随即信号分析》同期出版。《随即信号分析》适用于电子工程系硕士研究生及高年级本科生，也适用于科技工作者参考。 第一章概率论 1.1 概率空间的概念 1.1.1 古典概率 1.1.2 几何概率 1.1.3 统计概率 1.2 条件概率空间 1.2.1 条件概率的定义 1.2.2 全概率公式 1.2.3 贝叶斯公式 1.2.4 独立事件、统计独立 1.3 随机变量及其概率分布函数 1.3.1 随机变量的概念 1.3.2 离散型随机变量及其分布列 1.3.3 连续型随机变量及其密度函数 1.3.4 分布函数及其基本性质 1.4 多维随机变量及其分布函数 1.4.1 二维分布函数及其基本性质 1.4.2 边沿分布 1.4.3 相互独立的随机变量与条件分布 1.5 随机变量函数的分布 1.5.1 一维随机变量函数的分布 1.5.2 二维随机变量函数的分布 1.5.3 二维正态随机变量函数的变换 1.5.4 多维情况 1.5.5 多维正态概率密度的矩阵表示法 1.6 随机变量的数字特征 1.6.1 统计平均值与随机变量的数学期望值 1.6.2 随机变量函数的期望值 1.6.3 条件数学期望 1.6.4 随机变量的各阶矩 1.7 随机变量的特征函数 1.7.1 特征函数的定义 1.7.2 特征函数的性质

物源分析方法及进展

物源分析研究方法 物源分析在确定沉积物物源位置和性质及沉积物搬运路径,甚至整个盆地的沉积作用和构造演化等方面意义重要。近年来已发展成为多方法、多技术的一门综合研究领域。电子探针、质谱分析、阴极发光等先进技术在物源分析中应用日益广泛;同时,各种沉积、构造、地震、测井等地质方法与化学、物理、数学等学科的应用及相互结合,使物源判定更具说服力。它在原盆地恢复、古地理再造、限定造山带的侧向位移量,确定地壳的特征,验证断块或造山带演化模型,绘制沉积体系图,进行井下地层对比以及在评价储层的品质等方面,都可起到重要作用。 物源分析已经成为连接沉积盆地与造山带的纽带,为学者提供了一个研究盆山相互作用的有效切入点。其研究内容不仅包括物源区的方位、侵蚀区与母岩区的位置、母岩的性质及组合特征,还包括沉积物的搬运距离、搬运路径;而且,根据物源分析资料还可以进一步了解物源区的气候条件和大地构造背景,进行沉积体系分析,重建古地理面貌。因此进行物源研究既是沉积地质学、构造地质学、岩石学的重要研究内容,也是古海洋学、石油地质学的重要课题。 随着现代分析手段的提高,物源分析方法日趋增多,并不断的相互补充和完善。目前应用较多的为:重矿物法、碎屑岩类分析法、沉积法、裂变径迹法、地球化学法和同位素法等。主要研究岩石、矿物成分及其组合特征、地层的发育状况(包括接触关系和沉积界面等)、岩相的侧向变化和纵向迭置、地球化学特征及其组合变化等,其依据在于不同的物源在沉积物的搬运和沉积过程中就会有不同的岩性、岩相和地球化学特征响应。 一、重矿物分析法 由于电子探针技术的应用及其分析水平、精度的不断提高,重矿物分析法应用广泛。重矿物因其耐磨蚀、稳定性强,能够较多的保留其母岩的特征,其在物源分析中占有重要地位。它包括单矿物分析法和重矿物组合分析法。 1、单矿物分析法 用于重矿物分析的单矿物颗粒主要有:辉石、角闪石、绿帘石、十字石、石榴石、尖晶石、硬绿泥石、电气石、锆石、磷灰石、金红石、钛铁矿、橄榄石等。用电子探针可分析上述矿物的含量、化学组分及其类型、光学性质等,针对每个重矿物的特性及其特定元素含量,用其典型的化学组分判定图或指数来判定其物源。如Morton用辉石矿物对南Uplands 地区奥陶系Portpa2t rik组进行物源判断,依据Let terier提出的Ca2Ti2Cr2Na2Al 组分图解,用Ti2(Ca + Na)来判定其物源是拉斑玄武岩或碱性玄武岩,用( Ti + Cr)2a 图解区分辉石源区为造山带还是非造山带环境,指出该区辉石源自钙碱性火山岩。另外,单颗粒重矿物含量比值亦具有一定的源区意义。独居石/锆石比值( MZi)可显示深埋砂岩物源区的情况;石榴石/锆石比值(GZi)用来判断层序中石榴石是否稳定;磷灰石/电气石比值(ATi)指示层序是否受到酸性地下水循环的影响。单颗粒重矿物含量的平面变化可用来判定物源方向,如磁铁矿等。 2、重矿物组合法 矿物之间具有严格的共生关系,所以重矿物组合是物源变化的极为敏感的指示剂。在同一沉积盆地中,同时期的沉积物的碎屑组分一致,而不同时期的沉积物所含的碎屑物质不同,据此,利用不同时期水平方向上重矿物种类和含量变化图,可推测物质来源的方向〔5。重矿物组合分析法对物源区用处颇大,尤其是在矿物种类较复杂、受控因素较多的地区特别有用。具体组合形式、分析方法根据不同地区特点不同而有差异。目前,主要引用一些数学分析方法,如聚类分析(R型或Q 型) 、因子分析、趋势面分析等方法来研究矿物组合特征、相似性等指数,从而提取反映物源的信息。重矿物方法对母岩性质具有一定的要求,对火山岩和变质岩作为母岩时,其中的重矿物所经历的搬运、沉积次数较少,受后期的影响小,保

趋势面分析实验报告

趋势面分析实验报告 实验目的: 趋势面分析是利用数学曲面模拟地理系统要素在空间上的分布以及变化趋势的一种方法。趋势面分析方法常常被用来模拟资源，环境人口及经济要素在空间上的分布规律。利用趋势分析的方法来检测各个数据在空间分布上的特点。 实验要求： 对某城市郊区垃圾占用农田面积的数量在平面上的分布规律进行计算和分析。 实验步骤： 步骤一：导入数据EXCEL格式 步骤三：建立趋势面模型，分析，回归，线性输入自变量和因变量，算出二次拟合方程 Z=2.160+0.638x-0.80y-0.52x*x+0.07xy-0.011y*y

(R的平方=0.593 F=2.620) 步骤四：三次趋势面分析，求出X6,X7,X8,X9,建立三次趋势面模型 4 Z=-5.571+2.002x+3.889y-0.154x*x-0.182xy-0.573y*y-0.001x*x*x+0.015x*x*y+0.001x*y *y+0.024y*y*y (R的平方=0.921 F=6.474)

步骤五：模型检验 (1)结果表明二次趋势面的判定系数为0.593，三次的趋势面判定系数为0.921，可见三次 趋势面回归模型的拟合程度高。 (2)趋势面适度的显著性F检验。二次和三次的趋势面的F值分别为2.620和6.474 。二 次趋势面F=2.2620Fa(9,5),检验显著。(3)趋势面适度的逐次检验。从回归值与实测值的差值（残差）看，三次趋势面残差的绝对 值也显著少于二次趋势面。因此三次趋势面方程可以形象的表示出该城市郊区垃圾点占地的规律。

随机分析在套利分析中的应用

随机分析在金融套利中的应用 习宇 （华中师范大学物理科学与技术学院 2010210421（10班）） 摘要：依据证券市场的资产定价模型、指数模型、因素模型、套利模型，引进随机信号分析，提出随机分析在套利模型中的初步尝试性应用。 关键词：CAPM；APT；SIM；套利模式;随机分析；单边上扬套利；震荡套利。 0引言： 当今世界金融数学（Financial Mathematics），又称数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具研究金融，用随机分析，随机最优控制，倒向随机微分方程，非线性分析，分形几何等现代数学，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析,，以求找到金融动内在规律并用以指导实践，是基于应用数学在金融中的运用。其所涉及的数学知识主要有率论、随机分析、控制论金融数学里面用的主要是随机控制、粘性解、数值算法、时间序列。继而推广到了经济学中发展产生的现如今计量经济学的基础。而今我们基于以上来探讨股票的价格的各种波动受到随机市场信息及各种相关的因素随时间的变化，来建立股票的套利模式。 首先探讨何谓套利？套利定价理论（APT）是一种资产定价模式，其重点是每项资产的回报率均可从该资产与众多的共同风险因素的关系推测得到由斯蒂芬·罗斯创于1976年提出这一理论，这一理论从众多独立的宏观经济因素变量的线性组合预测投资组合的回报。当资产被错误定价时，套利定价理论（APT）会指出正确的价格何在。它通常被视为资本资产定价模型（CAPM）的替代品，因为APT具有更灵活的假设要求。鉴于CAPM的公式需要市场的预期回报，APT则套用风险资产的预期收益率和各宏观经济因素的风险溢价。套利者使用APT模型，利用证券的错误定价从中取利。当证券出现错误定价，其价格将异于从理论模式预测出来的价格。 数学概率上的套利定义是：初始投入为X的资产组合，在将来的某个有限时刻T，该组合的价值为v（t），如果v（t）的概率p满足p（v（t）＞＝X）＝1且p（v （t）＞X）＞0，则称这样的情况为套利。如果一个初始投资为X的资产组合，在将来能获得概率1的带来严格正的收益，那么这个市场就存在套利机会。在证券市场中，该定义就可以理解为，在买入证券时的价格为P，在将来某个时间卖出的时

钼化学分析方法 第2部分：镉量的测定 火焰原子吸收光谱法(标准

I C S77.120.99 H63 中华人民共和国国家标准 G B/T4325.2 2013 代替G B/T4325.1 1984 钼化学分析方法 第2部分:镉量的测定 火焰原子吸收光谱法 M e t h o d s f o r c h e m i c a l a n a l y s i s o fm o l y b d e n u m P a r t2:D e t e r m i n a t i o no f c a d m i u mc o n t e n t F l a m e a t o m i c a b s o r p t i o n s p e c t r o m e t r y 2013-05-09发布2014-02-01实施 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 中国国家标准化管理委员会发布

G B/T4325.2 2013 前言 G B/T4325‘钼化学分析方法“分为26部分: 第1部分:铅量的测定石墨炉原子吸收光谱法; 第2部分:镉量的测定火焰原子吸收光谱法; 第3部分:铋量的测定原子荧光光谱法; 第4部分:锡量的测定原子荧光光谱法; 第5部分:锑量的测定原子荧光光谱法; 第6部分:砷量的测定原子荧光光谱法; 第7部分:铁量的测定邻二氮杂菲分光光度法和电感耦合等离子体原子发射光谱法; 第8部分:钴量的测定钴试剂分光光度法和火焰原子吸收光谱法; 第9部分:镍量的测定丁二酮肟分光光度法和火焰原子吸收光谱法; 第10部分:铜量的测定火焰原子吸收光谱法; 第11部分:铝量的测定铬天青S分光光度法和电感耦合等离子体原子发射光谱法; 第12部分:硅量的测定电感耦合等离子体原子发射光谱法; 第13部分:钙量的测定火焰原子吸收光谱法; 第14部分:镁量的测定火焰原子吸收光谱法; 第15部分:钠量的测定火焰原子吸收光谱法; 第16部分:钾量的测定火焰原子吸收光谱法; 第17部分:钛量的测定二安替比林甲烷分光光度法和电感耦合等离子体原子发射光谱法; 第18部分:钒量的测定钽试剂分光光度法和电感耦合等离子体原子发射光谱法; 第19部分:铬量的测定二苯基碳酰二肼分光光度法; 第20部分:锰量的测定火焰原子吸收光谱法; 第21部分:碳量和硫量的测定高频燃烧红外吸收法; 第22部分:磷量的测定钼蓝分光光度法; 第23部分:氧量和氮量的测定惰气熔融红外吸收法-热导法; 第24部分:钨量的测定电感耦合等离子体原子发射光谱法; 第25部分:氢量的测定惰气熔融红外吸收法/热导法; 第26部分:铝二镁二钙二钒二铬二锰二铁二钴二镍二铜二锌二砷二镉二锡二锑二钨二铅和铋量的测定电感耦合等离子体质谱法三 本部分为G B/T4325的第2部分三 本部分按照G B/T1.1 2009给出的规则起草三 本部分代替G B/T4325.1 1984‘钼化学分析方法方波极谱法连续测定铅二镉量“中的镉量的测定三本部分与G B/T4325.1 1984相比,主要技术变化如下: 用火焰原子吸收光谱法替代了方波极谱法连续测定镉量; 测定范围调整为0.0002%~0.100%; 增加了重复性条款; 增加了试验报告三 本部分由全国有色金属标准化技术委员会(S A C/T C243)归口三 本部分起草单位:金堆城钼业股份有限公司二北京矿冶研究总院二广州有色金属研究院三 Ⅰ

《随机信号分析基础》总复习提

概率论基础 1.概率空间、概率（条件概率、全概率公式、贝叶斯公式） 2．随机变量的定义（一维、二维实随机变量） 3.随机变量的描述： ⑴统计特性 一维、二维概率密度函数、一维二维概率分布函数、边缘分布 概率分布函数、概率密度函数的关系 ⑵数字特征 一维数字特征：期望、方差、均方值（定义、物理含义、期望和方差的性质、三者之间的关系） 二维数字特征：相关值、协方差、相关系数（定义、相互关系） ⑶互不相关、统计独立、正交的定义及其相互关系 4.随机变量函数的分布 △雅柯比变换（随机变量函数的变换一维随机变量函数的单值和双值变换、二维随机变量函数的单值变换） 5、高斯随机变量 一维和二维概率密度函数表达式 高斯随机变量的性质 △随机变量的特征函数及基本性质 、

随机信号的时域分析 1、随机信号的定义 从三个方面来理解①随机过程(),X t ζ是,t ζ两个变量的函数②(),X t ζ是随时间t 变化的随机变量③(),X t ζ可看成无穷多维随机矢量在0,t n ?→→∞的推广 2、什么是随机过程的样本函数？什么是过程的状态？随机过程与随机变量、样本函数之间的关系？ 3、随机信号的统计特性分析：概率密度函数和概率分布函数（一维、二维要求掌握） 4、随机信号的数字特征分析（定义、物理含义、相互关系） 一维：期望函数、方差函数、均方值函数。（相互关系） 二维：自相关函数、自协方差函数、互相关函数、互协方差函数（相互关系） 5、严平稳、宽平稳 定义、二者关系、判断宽平稳的条件、平稳的意义、联合平稳定义及判定 6、平稳随机信号自相关函数的性质： 0点值，偶函数，均值，相关值，方差 7、两个随机信号之间的“正交”、“不相关”、“独立”。 （定义、相互关系） 8、高斯随机信号 定义（掌握一维和二维）、高斯随机信号的性质 9、各态历经性 定义、意义、判定条件（时间平均算子、统计平均算子）、平稳性与各态历经性的关系直流分量、直流平均功率、总平均功率、交流平均功率 随机信号的频域分析 1、随机信号是功率信号，不存在傅里叶变换，在频域只研究其功率谱。 功率谱密度的含义，与总平均功率的关系 2、一般随机信号功率谱计算公式与方法 3、平稳随机信号的功率谱密度计算方法

荧光分光光度计- 原理

分子荧光分析法 发光光谱：物质分子或原子吸收辐射被激发后，电子以无辐射跃迁至第一电子激发态的最低振动能级，再以辐射的方式释放这一部分能量而产生的光谱称为荧光、磷光。 根据物质接受的辐射能量的大小及与辐射作用的质点不同，荧光分析法可分为以下几种： 1. X射线荧光分析法 用X射线作光源，待测物质的原子受激发后在很短时间内（10-8 s）发射波长在X 射线范围内的荧光。 2. 原子荧光分析法： 待测元素的原子蒸气吸收辐射激发后，在很短的时间内（10-8 s），部分将发生辐射跃迁至基态，这种二次辐射即为荧光，根据其波长可进行定性，根据谱线强度进行定量。 荧光的波长如与激发光相同，称为共振荧光。 荧光的波长比激发光波长长，称为stokes荧光；若短，称为反stokes荧光。 3. 分子荧光分析法： 有些物质的多原子分子，在用紫外、可见光（或红外光）照射时，也能发射波长在紫外、可见（红外）区荧光，根据其波长及强度可进行定性和定量分析，这就是通常的（分子）荧光分析法。

基本原理 一. 分子荧光的发生过程 （一）分子的激发态——单线激发态和三线激发态 大多数分子含有偶数电子，在基态时，这些电子成对地存在于各个原子或分子轨道中，成对自旋，方向相反，电子净自旋等于零：S=?+(-?)=0，其多重性M=2S+1=1 (M 为磁量子数)，因此，分子是抗（反）磁性的，其能级不受外界磁场影响而分裂， 称“单线态”； 图1 单线基态（A）、单线激发态（B）和三线激发态（C） 当基态分子的一个成对电子吸收光辐射后，被激发跃迁到能量较高的轨道上，通常它的自旋方向不改变，即?S=0，则激发态仍是单线态，即“单线(重)激发态”； 如果电子在跃迁过程中，还伴随着自旋方向的改变，这时便具有两个自旋不配对的电子，电子净自旋不等于零，而等于1：S=1/2+1/2=1 其多重性：M=2S+1=3 即分子在磁场中受到影响而产生能级分裂，这种受激态称为“三线(重)激发态”； “三线激发态” 比“单线激发态” 能量稍低。但由于电子自旋方向的改变在光谱学上一般是禁阻的，即跃迁几率非常小，只相当于单线态→单线态过程的10-6~10-7。（二）分子去活化过程及荧光的发生： （一个分子的外层电子能级包括S0（基态）和各激发态S1，S2，…..，T1…..，每个电子能级又包括一系列能量非常接近的振动能级） 处于激发态的分子不稳定，在较短的时间内可通过不同途径释放多余的能量（辐射或非辐射跃迁）回到激态，这个过程称为“去活化过程”，这些途径为： 1. 振动弛豫：在溶液中，处于激发态的溶质分子与溶剂分子间发生碰撞，把一部分能