Progress in oscillographic chronopotentiometry

The investigation on oscillographic chronopotentiometry after 2000 is reviewed. The development course of oscillographic chronopotentiometry is looked back. Some new instrumentations and new methods about oscillographic chronopotentiometry as well as applications of chemometrics in oscilloanalysis are introduced. The prospects of oscillographic chronopotentiometry development are also discussed in this paper.

反弹传播神经网络用于痕量铬的示波计时电位法测定

首次将反弹传播算法神经网络用于铜箔钝化液中痕量铬的示波计时电位法测定。探讨了网络层数、层结点数和结点转移函数等网络参数对预测结果的影响。实验结果表明 :Cr 浓度在 4.0× 10 -7～ 1.3× 10 -6mol/L范围内与示波计时电位曲线上的切口深度呈线性关系 ,检测下限可达 8× 10 -8mol/L ;与标准BP神经网络的训练和预测结果相比较 ,反弹传播神经网络用于示波测定时不仅具有较高的预测精度 。

小波变换与神经网络结合用于示波计时电位测定

首次将具有数据压缩功能的小波变换与神经网络相结合用于Pb2 +等金属离子的示波测定。与反弹传播神经网络、小波神经网络相比 ,本方法具有更高的预测精度和更少的收敛迭代次数。这一方面是因为使用经小波压缩后的信号作为神经网络的输入 ,压缩后的信号不仅提取了原信号中的特征信息 ,而且使网络输入的数据点数大幅度下降 ,大大提高了网络的运算速度。另一方面 ,由于选用了较高次分解所得的高频部分作为网络输入 ,从而即使在原始信号中含有较高的嗓音时也能获得较高的预测准确度。因此 。

二进小波神经网络用于示波计时电位测定

提出了二进小波神经网络的结构及算法 ,并用于单组分和多组分示波计时电位信号的浓度计算。在二进小波神经网络中选用了Morlet母小波和修正的误差反传前向神经网络。探讨了二进小波神经网络中小波基个数、初始学习速率因子和动量因子等参数对网络预测结果的影响。结果表明

基于虚拟仪器技术的示波分析方法的实现

文中采用虚拟仪器对常见的电化学方法—示波计时电位法 (OCP)进行了改进。研究了相应的硬件配置 ,并采用图形化编程软件—HPVEE加以实现。实验结果表明虚拟仪器的采用 。

基于LabVIEW 7的虚拟示波分析系统及其应用

采用虚拟仪器技术,以LabVIEW 7.0软件为开发平台,采用国产高速数据采集卡和本实验室自制的示波计时电位装置,开发出虚拟示波分析系统。该系统可实现多路信号同步采集、分析,并具备可控信号显示及回放等特点。将该系统用于高低频示波计时电位实验的结果表明:由于该系统具有可控信号显示及回放特点,使得高低频示波计时电位法中,去极剂溶出的最深的切口深度易于观察和测量,从而使高低频示波计时电位法成为一种实际有用的分析方法。