Строение надф. Витамин В3 (PP, ниацин, антипеллагрический)
Спектральный анализ был открыт в 1859 году Бунзеном и Кирхгофом, профессорами химии и физики одного из старейших и престижных учебных заведений Германии - Гейдельбергского университета имени Рупрехта и Карла. Открытие оптического метода исследования химического состава тел и их физического состояния содействовало выявлению новых химических элементов (индия, цезия, рубидия, гелия, таллия и галлия), возникновению астрофизики и стало своеобразным прорывом в различных направлениях научно-технического прогресса.
Прорыв в области науки и техники
Спектральный анализ значительно расширил области научного исследования, что позволило достигнуть более точных определений качества частиц и атомов, понять их взаимные соотношения и установить, чем обусловлено, что тела излучают световую энергию. Все это стало прорывом в области науки и техники, поскольку их дальнейшее развитие немыслимо без четкого знания химического состава веществ, являющихся объектами деятельности человека. Сегодня уже недостаточно ограничиться лишь определением примесей, к методам анализа веществ предъявляются новые требования. Так, при производстве полимерных материалов очень важна сверхвысокая чистота концентрации примесей в исходных мономерах, поскольку качество готовых полимеров нередко зависит именно от нее.
Возможности нового оптического метода
Повышенные требования предъявляются и к разработке методов, обеспечивающих точность и высокую скорость анализа. Химические методы анализа не всегда достаточны в этих целях, рядом ценных характеристик обладают физико-химические и физические способы определения химического состава. Среди них ведущее место занимает спектральный анализ, являющийся совокупностью методов количественного и качественного определения состава рассматриваемого объекта, основанную на исследовании спектров взаимодействия материи и излучения. Соответственно, сюда включаются также спектры акустических волн, электромагнитного излучения, распределения по энергиям и массам элементарных частиц. Благодаря спектральному анализу появилась возможность точно установить химический состав и температуру вещества, наличие магнитного поля и его напряженность, скорость движения и другие параметры. В основе метода заложено изучение строения света, излучаемого или поглощаемого анализируемым веществом. При запуске определенного пучка света на боковую грань трехгранной призмы составляющие белый свет лучи при преломлении создают на экране спектр, своеобразную радужную полоску, в которой все цвета всегда расположены в определенном неизменном порядке. Распространение света происходит в виде электромагнитных волн, определенная длина каждой из них соответствует одному из цветов радужной полосы. Определение химического состава материи по спектру очень схоже с методом нахождения преступника по отпечаткам пальцев. Линейчатым спектрам, как и узорам на пальцах, свойственна неповторимая индивидуальность. Благодаря этому и определяется химический состав. Спектральный анализ дает возможность обнаружить определенный компонент в составе сложного вещества, масса которого не выше 10-10. Это достаточно чувствительный метод. Для изучения спектров используются спектроскопы и спектрографы. В первых спектр рассматривают, а с помощью спектрографов его фотографируют. Полученный снимок называют спектрограммой.
Виды спектрального анализа
Выбор способа спектрального анализа во многом зависит от цели анализа и типов спектров. Так, для определения молекулярного и элементарного состава вещества применяются атомный и молекулярный анализы. В случае определения состава по спектрам испускания и поглощения используются эмиссионный и абсорбционный методы. При изучении изотопного состава объекта применим масс-спектрометрический анализ, осуществляемый по спектрам масс молекулярных или атомарных ионов.
Преимущества метода
Спектральный анализ определяет элементарный и молекулярный состав вещества, дает возможность провести качественное открытие отдельных элементов исследуемой пробы, а также получить количественное определение их концентраций. Близкие по химическим свойствам вещества очень трудно поддаются анализу химическими методами, но зато без проблем определяются спектрально. Это, например, смеси редкоземельных элементов или инертных газов. В настоящее время спектры всех атомов определены, и составлены их таблицы.
Области применения спектрального анализа
Лучше всего разработаны методики атомного спектрального анализа. Их используют для оценки самых разнообразных объектов в геологии, астрофизике, черной и цветной металлургии, химии, биологии, машиностроении и других отраслях науки и промышленности. В последнее время возрастает объем практического применения и молекулярного спектрального анализа. Его методы используются в химической, химико-фармацевтической и нефтеперерабатывающей промышленности для исследования органических веществ, реже и для неорганических соединений.
Прогрессивные лабораторные методы диагностики
Широкое применение получил спектральный анализв медицине. Его используют для определения инородных веществ в организме человека, диагностирования, в том числе и онкологических заболеваний на ранней стадии их развития. Наличие или отсутствие многих заболеваний можно определить по лабораторному анализу крови. Чаще это болезни органов ЖКТ, мочеполовой сферы. Количество заболеваний, которые определяет спектральный анализ крови, постепенно увеличивается. Этот метод дает самую высокую точность при выявлении биохимических изменений в крови в случае сбоя в работе какого-либо органа человека. В ходе исследования специальными приборами регистрируются инфракрасные спектры поглощения, возникающие в результате колебательного движения молекул, сыворотки крови, и определяются любые отклонения ее молекулярного состава. Спектральным анализом проверяют также минеральный состав тела. Материалом для исследования в данном случае служат волосы. Любой дисбаланс, дефицит или избыток минералов часто связан с целым рядом заболеваний, таких как болезни крови, кожи, сердечно-сосудистой, пищеварительной системы, аллергия, нарушения развития и роста детей, снижение иммунитета, утомляемость и слабость. Подобные виды анализов считаются новейшими прогрессивными лабораторными методами диагностики.
Уникальность метода
Спектральный анализ на сегодняшний день нашел применение практически во всех наиболее существенных сферах человеческой деятельности: в промышленности, в медицине, в криминалистике и других отраслях. Он является важнейшим аспектом развития научного прогресса, а также уровня и качества жизни человека.
Спектральным анализом называют метод исследования химического состава различных веществ по их спектрам.
Анализ, проводимый по спектрам испускания, называют эмиссионным, а по спектрам поглощения - абсорбционным спектральным анализом.
В основе эмиссионного спектрального анализа лежат следующие факты:
1. Каждый элемент имеет свой спектр (отличается числом линий, их расположением и длинами волн), который не зависит от способов возбуждения.
2. Интенсивность спектральных линий зависит от концентрации элемента в данном веществе.
Для выполнения спектрального анализа вещества с неизвестным химическим составом необходимо осуществить две операции: заставить каким-то образом атомы этого вещества излучать свет с линейчатым спектром, затем разложить этот свет в спектр и определить длины волн наблюдаемых в нем линий. Сравнивая полученный линейчатый спектр с известными спектрами химических элементов таблицы Менделеева, можно определить, какие химические элементы имеются в составе исследуемого вещества. Путем сравнения интенсивности различных линий спектра можно определить и относительное содержание различных элементов в этом веществе.
Спектральный анализ может быть качественный и количественный.
Если исследуемое вещество находится в газообразном состоянии, то для возбуждения атомов вещества обычно применяется искровой разряд. Исследуемым газом заполняется трубка с двумя электродами на концах. На эти электроды подается высокое напряжение и в трубке возникает электрический разряд. Удары электронов, разгоняемых электрическим полем, приводят к ионизации и возбуждению атомов исследуемого газа. При переходах возбужденных атомов в нормальное состояние излучаются кванты света, характерные для данного элемента.
Для определения химического состава вещества, находящегося в твердом или жидком состоянии, по его спектру излучения необходимо сначала перевести исследуемое вещество в газообразное состояние и заставить каким-то образом этот газ испускать свет. Обычно для проведения спектрального анализа образцов вещества в твердом состоянии используют дуговой разряд. В плазме дуги происходит превращение вещества в пар, возбуждение и ионизация атомов. Электроды, между которыми зажигается дуговой разряд, обычно изготавливаются из исследуемого вещества (если он металл) или из графита или меди. Углерод и медь выбираются по той причине, что спектры излучения их атомов в видимой области имеют небольшое число линий и, следовательно, не создают серьезных помех для наблюдения спектра исследуемого вещества. В углубление нижнего электрода помещается порошок исследуемого вещества.
Литература
Аксенович Л. А. Физика в средней школе: Теория. Задания. Тесты: Учеб. пособие для учреждений, обеспечивающих получение общ. сред, образования / Л. А. Аксенович, Н.Н.Ракина, К. С. Фарино; Под ред. К. С. Фарино. - Мн.: Адукацыя i выхаванне, 2004. - С. 531-532.
Не так давно товарищ Makeman описывал , как с помощью спектрального анализа можно разложить некоторый звуковой сигнал на слагающие его ноты. Давайте немного абстрагируемся от звука и положим, что у нас есть некоторый оцифрованный сигнал, спектральный состав которого мы хотим определить, и достаточно точно.
Под катом краткий обзор метода выделения гармоник из произвольного сигнала с помощью цифрового гетеродинирования, и немного особой, Фурье-магии.
Итак, что имеем.
Файл с отсчетами оцифрованного сигнала. Известно, что сигнал представляет собой сумму синусоид со своими частотами, амплитудами и начальными фазами, и, возможно, белый шум.
Что будем делать.
Использовать спектральный анализ для того, чтобы определить:
- количество гармоник в составе сигнала, а для каждой: амплитуду, частоту (далее в контексте числа длин волн на длину сигнала), начальную фазу;
- наличие/отсутствие белого шума, а при наличии, его СКО (среднеквадратическое отклонение);
- наличие/отсутствие постоянной составляющей сигнала;
- всё это оформить в красивенький PDF отчёт с блэкджеком и иллюстрациями.
Будем решать данную задачу на Java.
Матчасть
Как я уже говорил, структура сигнала заведомо известна: это сумма синусоид и какая-то шумовая составляющая. Так сложилось, что для анализа периодических сигналов в инженерной практике широко используют мощный математический аппарат, именуемый в общем «Фурье-анализ» . Давайте кратенько разберём, что же это за зверь такой.Немного особой, Фурье-магии
Не так давно, в 19 веке, французский математик Жан Батист Жозеф Фурье показал, что любую функцию, удовлетворяющую некоторым условиям (непрерывность во времени, периодичность, удовлетворение условиям Дирихле) можно разложить в ряд, который в дальнейшем получил его имя - ряд Фурье .В инженерной практике разложение периодических функций в ряд Фурье широко используется, например, в задачах теории цепей: несинусоидальное входное воздействие раскладывают на сумму синусоидальных и рассчитывают необходимые параметры цепей, например, по методу наложения.
Существует несколько возможных вариантов записи коэффициентов ряда Фурье, нам же лишь необходимо знать суть.
Разложение в ряд Фурье позволяет разложить непрерывную функцию в сумму других непрерывных функций. И в общем случае, ряд будет иметь бесконечное количество членов.
Дальнейшим усовершенствованием подхода Фурье является интегральное преобразование его же имени. Преобразование Фурье
.
В отличие от ряда Фурье, преобразование Фурье раскладывает функцию не по дискретным частотам (набор частот ряда Фурье, по которым происходит разложение, вообще говоря, дискретный), а по непрерывным.
Давайте взглянем на то, как соотносятся коэффициенты ряда Фурье и результат преобразования Фурье, именуемый, собственно, спектром
.
Небольшое отступление: спектр преобразования Фурье - в общем случае, функция комплексная, описывающая комплексные амплитуды
соответствующих гармоник. Т.е., значения спектра - это комплексные числа, чьи модули являются амплитудами соответствующих частот, а аргументы - соответствующими начальными фазами. На практике, рассматривают отдельно амплитудный спектр
и фазовый спектр
.
Рис. 1. Соответствие ряда Фурье и преобразования Фурье на примере амплитудного спектра.
Легко видно, что коэффициенты ряда Фурье являются ни чем иным, как значениями преобразования Фурье в дискретные моменты времени.
Однако, преобразование Фурье сопоставляет непрерывной во времени, бесконечной функции другую, непрерывную по частоте, бесконечную функцию - спектр. Как быть, если у нас нет бесконечной во времени функции, а есть лишь какая-то записанная её дискретная во времени часть? Ответ на этот вопрос даёт дальнейшей развитие преобразования Фурье - дискретное преобразование Фурье (ДПФ) .
Дискретное преобразование Фурье призвано решить проблему необходимости непрерывности и бесконечности во времени сигнала. По сути, мы полагаем, что вырезали какую-то часть бесконечного сигнала, а всю остальную временную область считаем этот сигнал нулевым.
Математически это означает, что, имея исследуемую бесконечную во времени функцию f(t), мы умножаем ее на некоторую оконную функцию w(t), которая обращается в ноль везде, кроме интересующего нас интервала времени.
Если «выходом» классического преобразования Фурье является спектр – функция, то «выходом» дискретного преобразования Фурье является дискретный спектр. И на вход тоже подаются отсчёты дискретного сигнала.
Остальные свойства преобразования Фурье не изменяются: о них можно прочитать в соответствующей литературе.
Нам же нужно лишь знать о Фурье-образе синусоидального сигнала, который мы и будем стараться отыскать в нашем спектре. В общем случае, это пара дельта-функций, симметричная относительно нулевой частоты в частотной области.
Рис. 2. Амплитудный спектр синусоидального сигнала.
Я уже упомянул, что, вообще говоря, мы рассматриваем не исходную функцию, а некоторое её произведение с оконной функцией. Тогда, если спектр исходной функции - F(w), а оконной W(w), то спектром произведения будет такая неприятная операция, как свёртка этих двух спектров (F*W)(w) (Теорема о свёртке).
На практике это означает, что вместо дельта-функции, в спектре мы увидим что-то вроде этого:
Рис. 3. Эффект растекания спектра.
Этот эффект именуют также растеканием спектра
(англ. spectral leekage). А шумы, появляющиеся вследствие растекания спектра, соответственно, боковыми лепестками
(англ. sidelobes).
Для борьбы с боковыми лепестками применяют другие, непрямоугольные оконные функции. Основной характеристикой «эффективности» оконной функции является уровень боковых лепестков
(дБ). Сводная таблица уровней боковых лепестков для некоторых часто используемых оконных функций приведена ниже.
Основной проблемой в нашей задаче является то, что боковые лепестки могут маскировать другие гармоники, лежащие рядом.
Рис. 4. Отдельные спектры гармоник.
Видно, что при сложении приведённых спектров, более слабые гармоники как бы растворятся в более сильной.
Рис. 5. Чётко видна лишь одна гармоника. Нехорошо.
Другой подход к борьбе с растеканием спектра состоит в вычитании из сигнала гармоник, создающих это самое растекание.
То есть, установив амплитуду, частоту и начальную фазу гармоники, можно вычесть её из сигнала, при этом мы уберём и «дельта-функцию», соответствующую ей, а вместе с ней и боковые лепестки, порождаемые ей. Другой вопрос состоит в том, как же точно узнать параметры нужной гармоники. Недостаточно просто взять нужные данные из комплексной амплитуды. Комплексные амплитуды спектра сформированы по целым частотам, однако, ничто не мешает гармонике иметь и дробную частоту. В этом случае, комплексная амплитуда как бы расплывается между двумя соседними частотами, и точную её частоту, как и другие параметры, установить нельзя.
Для установления точной частоты и комплексной амплитуды нужной гармоники, мы воспользуемся приёмом, широко применяемым во многих отраслях инженерной практики – гетеродинирование .
Посмотрим, что получится, если умножить входной сигнал на комплексную гармонику Exp(I*w*t). Спектр сигнала сдвинется на величину w вправо.
Этим свойством мы и воспользуемся, сдвигая спектр нашего сигнала вправо, до тех пор, пока гармоника не станет ещё больше напоминать дельта-функцию (то есть, пока некоторое локальное отношение сигнал/шум не достигнет максимума). Тогда мы и сможем вычислить точную частоту нужной гармоники, как w 0 – w гет, и вычесть её из исходного сигнала для подавления эффекта растекания спектра.
Иллюстрация изменения спектра в зависимости от частоты гетеродина показана ниже.
Рис. 6. Вид амплитудного спектра в зависимости от частоты гетеродина.
Будем повторять описанные процедуры до тех пор, пока не вырежем все присутствующие гармоники, и спектр не будет напоминать нам спектр белого шума.
Затем, надо оценить СКО белого шума. Хитростей здесь нет: можно просто воспользоваться формулой для вычисления СКО:
Автоматизируй это
Пришло время для автоматизации выделения гармоник. Повторим ещё разочек алгоритм:1. Ищем глобальный пик амплитудного спектра, выше некоторого порога k.
1.1 Если не нашли, заканчиваем
2. Варируя частоту гетеродина, ищем такое значение частоты, при которой будет достигаться максимум некоторого локального отношения сигнал/шум в некоторой окрестности пика
3. При необходимости, округляем значения амплитуды и фазы.
4. Вычитаем из сигнала гармонику с найденной частотой, амплитудой и фазой за вычетом частоты гетеродина.
5. Переходим к пункту 1.
Алгоритм не сложный, и единственный возникающий вопрос - откуда же брать значения порога, выше которого будем искать гармоники?
Для ответа на этот вопрос, следует оценить уровень шума еще до вырезания гармоник.
Построим функцию распределения (привет, мат. cтатистика), где по оси абсцисс будет амплитуда гармоник, а по оси ординат - количество гармоник, не превышающих по амплитуде это самое значение аргумента. Пример такой построенной функции:
Рис. 7. Функция распределения гармоник.
Теперь построим еще и функцию - плотность распределения. Т.е., значения конечных разностей от функции распределения.
Рис. 8. Плотность функции распределения гармоник.
Абсцисса максимума плотности распределения и является амплитудой гармоники, встречающейся в спектре наибольшее число раз. Отойдем от пика вправо на некоторое расстояние, и будем считать абсциссу этой точки оценкой уровня шума в нашем спектре. Вот теперь можно и автоматизировать.
Посмотреть на кусок кода, детектирующий гармоники в составе сигнала
public ArrayList
Практическая часть
Я не претендую на звание эксперта Java, и представленное решение может быть сомнительным как по части производительности и потреблению памяти, так и в целом философии Java и философии ООП, как бы я ни старался сделать его лучше. Написано было за пару вечеров, как proof of concept. Желающие могут ознакомиться с исходным кодом наСпектры излучения . Спектральный состав излучения у различных веществ имеет весьма разнообразный характер. Однако все спектры делятся на три типа: а) сплошной спектр; б) линейчатый спектр; в) полосатый спектр.
а) Сплошной (непрерывный) спектр . Накаленные твердые и жидкие тела и газы (при большом давлении) испускают свет, разложение которого дает сплошной спектр, в котором спектральные цвета непрерывно переходят один в другой. Характер непрерывного спектра и сам факт его существования определяются не только свойствами отдельных излучающих атомов, но и взаимодействием атомов друг с другом. Сплошные спектры одинаковы для разных веществ, и поэтому их нельзя использовать для определения состава вещества.
б) Линейчатый (атомный) спектр . Возбужденные атомы разреженных газов или паров испускают свет, разложение которого дает линейчатый спектр,состоящий из отдельных цветных линий. Каждый химический элемент имеет характерный для него линейчатый спектр. Атомы таких веществ не взаимодействуют друг с другом и излучают свет только определенных длин волн. Изолированные атомы данного химического элемента излучают строго определенные длины волн. Это позволяет по спектральным линиям судить о химическом составе источника света.
в) Молекулярный (полосатый) спектр .Спектр молекулы состоит из большого числа отдельных линий, сливающихся в полосы, четкие с одного края и размытые с другого. В отличие от линейчатых спектров полосатые спектры создаются не атомами, а молекулами, не связанными или слабо связанными друг с другом. Серии очень близких линий группируются на отдельных участках спектра и заполняют целые полосы. В 1860 г. немецкие ученые Г. Кирхгоф и Р. Бунзен, изучая спектры металлов, установили следующие факты:
1) каждый металл имеет свой спектр;
2) спектр каждого металла строго постоянен;
3) введение в пламя горелки любой соли одного и того же металла всегда приводит к появлению одинакового спектра;
4) при внесении в пламя смеси солей нескольких металлов в спектре одновременно появляются все их линии;
5) яркость спектральных линий зависит от концентрации элемента в данном веществе.
Спектры поглощения. Если белый свет от источника, дающей сплошной спектр, пропускается через пары исследуемого вещества и затем разлагается в спектр, то на фоне сплошного спектра наблюдаются темные линии поглощения в тех же самых местах, где находились бы линии спектра испускания паров исследуемого элемента. Такие спектры получили название атомных спектров поглощения.
Все вещества, атомы которых находятся в возбужденном состоянии, излучают световые волны, энергия которых определенным образом распределена по длинам волн. Поглощение света веществом также зависит от длины волны. Атомы поглощают излучение лишь тех длин волн, которые они могут испускать при данной температуре.
Спектральный анализ. Явление дисперсии используется в науки и технике в виде метода определения состава вещества, получившего название спектрального анализа. В основе этого метода лежит изучение света, излучаемого или поглощаемого веществом. Спектральным анализом называется метод изучения химического состава вещества, основанный на исследовании его спектров.
Спектральные аппараты . Для получения и исследования спектров используют спектральные аппараты. Наиболее простые спектральные приборы - призма и дифракционная решетка. Более точные - спектроскоп и спектрограф.
Спектроскопом называется прибор, с помощью которого визуально исследуется спектральный состав света, испускаемого некоторым источником. Если регистрация спектра происходит на фотопластинке, то прибор называется спектрографом.
Применение спектрального анализа . Линейчатые спектры играют особо важную роль, потому что их структура прямо связана со строением атома. Ведь эти спектры создаются атомами, не испытывающими внешних воздействий. Состав сложных, главным образом органических смесей анализируется по их молекулярным спектрам.
С помощью спектрального анализа можно обнаружить данный элемент в составе сложного вещества, если даже его масса не превышает 10 -10 г. Линии, присущие данному элементу, позволяют качественно судить о его наличии. Яркость линий дает возможность (при соблюдении стандартных условий возбуждения) количественно судить о наличии того или иного элемента.
Спектральный анализ можно проводить и по спектрам поглощения. В астрофизике по спектрам можно определить многие физические характеристики объектов: температуру, давление, скорость движения, магнитную индукцию и др. с помощью спектрального анализа определяют химический состав руд и минералов.
Основные направления применения спектрального анализа таковы: физико-химические исследования; машиностроение, металлургия; атомная индустрия; астрономия, астрофизика; криминалистика.
Современные технологии создания новейших строительных материалов (металлопластиковые, пластиковые) непосредственно взаимосвязаны с такими фундаментальными науками как химия, физика. Данные науки используют современные методы исследования веществ. Поэтому спектральный анализ можно применять для определения химического состав состава строительных материалов по их спектрам.
